大模型辅助需求代码开发:如何提升核心编码任务生成效果
每一处改动的表达方式是提取代码片段,并标记出增加或删除了哪些行。通过应用这个实例化经验,模型生成的代码几乎全部正确,即使这些改动涉及多个文件的多个函数。不同的实例化经验表达方式对生成的效果有显著影响。我们对比了几种方式,包括仅提供完整的代码文件内容,使用GitDiff格式表达每处改动,以及上面提到的代码片...
两个好用到爆的Python模块,建议收藏!
m2=df_1['matches'].apply(lambdax:[i[0]foriinxifi[1]>=threshold][0]iflen([i[0]foriinxifi[1]>=threshold])>0else'')#要理解第一个‘matches’字段返回的数据类型是什么样子的,就不难理解这行代码了#参考一下这个格式:[('郑州市',90),('河南省',0)]df_1['matches']...
调试Python代码,也可以不用print
***Trainingmodel9***由于你可以区分调试打印和漂亮打印,因此搜索和删除所有ic调试语句非常容易。删除所有调试代码后,你的Python代码就整洁了。总结到此,你就应该就学会了如何使用icecream去打印调试。更多功能可以访问其GitHub主页了解:Crossin的新书《码上行动:用ChatGPT学会Python编程》已经上市了。本书以...
微软Office全家桶再爆办公革命,1句话生成PPT+自定义智能体
只需要随便找个空白单元格键入「=py」,就能即刻开启Python模式。无需额外的设置,选中需要的数据后,一键转为DataFrame格式;只需要一行代码,Matplotlib绘制的直方图就能直接在Excel中打开。????就连pandas创建者WesMcKinney都对这个新功能做出了高度评价:在Excel中无缝集成pandasdataframes和Numpy数组这样的Python数...
微软Office全家桶再爆办公革命,o1模型加持重塑十亿人工作流!1句话...
那么问题来了,不会写Python代码的怎么办?微软也想到了这一点,于是还可以在Excel+Python的组合中再加入Copilot。表格里堆了3年的业务数据看不过来,一键点击就能让开启Copilot高级分析功能,帮你把3年的数据压缩总结到10行。比如,直接输入数据可视化的要求,Copilot就能自动帮你生成绘制折线图的Python代码,还能立即看到...
胡渊鸣:import一个“太极”库,让Python代码提速100倍!
为了避免U被V根除,我们在每个时间步添加一定百分比(f)的U并删除一定百分比(k)的V(www.e993.com)2024年9月29日。上面这个过程被概述为“反应-扩散方程”:其中有四个关键参数:Du(U的扩散速度),Dv(V的扩散速度),f(feed的缩写,控制U的加入)和k(kill的缩写,控制V的去除)。如果Taichi中实现这个方程,首先创建网格来表示域,用vec2表...
Pandas必会的方法汇总,用Python做数据分析更加如鱼得水!(附代码)
序号方法说明1.values将DataFrame转换为ndarray二维数组2.append(idx)连接另一个Index对象,产生新的Index对象3.insert(loc,e)在loc位置增加一个元素4.delete(loc)删除loc位置处的元素5.union(idx)计算并集6.intersection(idx)计算交集7.diff(idx)计算差集,产生新的Index对象8...
1行代码搞定Latex公式编写,这个4.6M的Python小插件,堪称论文必备...
在Python语法基础上,将计算公式呈现为Latex格式,只需要加一行代码。没错,这行代码就是%%render。也就是说,如果你想要生成Latex公式,只需要在计算公式前加个%%render。不仅如此,Python还会自动帮你计算出结果。如下图,先设好3个参数a、b、c的值,然后用Python列出表达式,在最前面放个%%render。
你是一个成熟的AI了,应该自己学会补全Python代码了
「我们使用深度学习完成了一个简单的项目,可以自动进行Python代码补全。」根据介绍,该项目基于LSTM模型,训练后,负责对代码的缺失部分进行补全。评价模型的方法是判断节省了多少的按键信息——即模型给出长度为L的代码建议,如果和真实的代码匹配,则节省L-1个键入操作。实验结果说明,大约有30%-50%...
用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO
在删除具有低检测概率的所有预测边界框之后,NMS中的第二步是选择具有最高检测概率的边界框,并消除其交并比(IOU)值高于给定的所有边界框。IOU门槛。在下面的代码中,我们将此IOU阈值设置为0.4。这意味着将删除所有相对于最佳边界框的IOU值大于0.4的预测边界框。