dryer_58630
这家伙很懒，什么也没写
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Ubuntu 20.04安装指南
此指南仅适用于Ubuntu 20.04，其他Linux发行版可能有所不同。若对Linux安装不熟悉，请查阅相关文档或寻求支援。
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2024-04-16 19:32
载波聚合下的资源分配优化方案
考虑到双载波系统，每个载波包含10个子载波，共有5个用户需要争夺资源。在每个时间片内，只有一个用户能够获得任一载波的子载波资源。我们利用随机生成的信道质量矩阵作为输入数据，根据当前分配情况和信道质量计算每个用户的总分配权值，并将资源分配给具有最高权值的用户。代码执行后，将得到一个大小为2x10x5x3的资源分配矩阵，其中每个元素值为0或1，代表每个时间片、每个载波、每个子载波是否分配给某个用户。
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2024-04-16 17:19
Python编写密码管理器
密码管理器实现了添加、编辑和删除密码条目功能，每个条目包括名称、用户名和密码。用户可以搜索特定条目，并将密码数据导出为文件进行备份，也可以通过导入备份文件恢复密码数据。
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2024-04-16 15:48
Java常见面试题目汇总
Java开发岗位面试时，常被询问的问题汇总，为求职者提前准备提供便利。
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2024-04-14 00:16
CRM系统自动化接口测试源代码
CRM系统自动化接口测试源代码包括config、data、logs、public、report、test_case和run.py等模块。其中，有断言、请求头和请求数据的替换功能，还包含日志记录、读取表格的异常处理和发送请求的封装。在data目录下提供了Excel表格，可以通过运行run.py主程序来生成日志和HTML测试报告，分别保存在logs和report目录下。
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2024-04-13 10:46
Python操作excle表格进行接口自动化测试
通过Python编写脚本，可以轻松读取excle表格中的接口数据，并进行自动化测试。只需简单修改excle表格内的接口信息，并安装必要的依赖包，即可轻松运行测试，并生成测试报告。这一过程简单高效，为接口测试带来了便利。
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2024-04-13 10:42
Python接口自动化测试代码简化版
该Python代码旨在简化接口自动化测试流程。适用于接口数量较少的情况，目前仅支持token的数据关联，其他关联参数可在全局变量（def setup）中添加。
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2024-04-13 10:41
ChatGPT在编程中的实际应用场景
1.高效算法生成：程序员将ChatGPT用作辅助工具，生成令人印象深刻的代码，但仍由人类程序员主导开发过程。2.占位符和填充内容生成：ChatGPT可生成各种类型的虚拟数据，如SQL、JSON、CSV等，满足测试API和填充网页所需。与免费虚拟数据生成工具相比，ChatGPT提供更高级别的定制化。3.数据格式化：将大量纯文本格式化为兼容的数据类型，例如将纯文本转换为适用的数组和列表格式等。4.代码注释生成：ChatGPT可生成代码注释，帮助程序员更好地理解和维护代码。5.错误处理：ChatGPT可生成错误处理代码和相关文档，帮助程序员更好地处理潜在问题。
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2023-07-28 11:59
ChatGPT在金融领域的应用以及实现方法
ChatGPT在金融领域应用的实现思路。2. 使用ChatGPT开发金融领域模型的步骤和技术考虑。3. 金融领域可应用的ChatGPT模型及使用场景。
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2023-07-28 11:32
使用ChatGPT进行自然语言处理的步骤
ChatGPT是一种基于Transformer模型的自然语言处理工具，其可以用于生成文本、回答问题、对话等多个任务。以下是使用ChatGPT进行自然语言处理的一般步骤：安装所需依赖：使用ChatGPT需要在计算机上安装Python以及相关的依赖库，如PyTorch、transformers等。加载ChatGPT模型：通过transformers库中的AutoModelForCausalLM方法可以加载已经训练好的ChatGPT模型，亦可使用自己训练的模型。输入文本数据：将待处理的文本数据转换为模型所能接受的格式，如进行tokenize和编码等处理。生成处理结果：利用模型的generate方法可以生成相应的文本处理结果，同时可以根据需要指定生成结果的长度、温度等参数。输出处理结果：将生成的文本或对应的处理结果输出至屏幕、文档或其它设备中。需要注意，具体使用ChatGPT进行自然语言处理时，可能会因任务和应用场景的不同而有所差异，故需根据实际情况进行调整和优化。
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2023-07-28 10:59