for i, (query, response) in enumerate(history): message(query, avatar_style="retro", key=str(i) + "_user") message(response, avatar_style="identicon", key=str(i)) 我想这里呈现历史信息时，用一些简单的符号，帮我设计一下

当呈现历史信息时，你可以使用一些简单的符号来区分用户和机器人的对话。下面是一个示例：

for i, (query, response) in enumerate(history):
    message(query, avatar_style="retro", key=str(i) + "_user")
    message(response, avatar_style="identicon", key=str(i))
    st.write("---")  # 添加分隔线

在这个示例中，我添加了一个分隔线来区分每个对话的历史记录。你也可以使用其他符号，例如"==="或者"***"等等，根据你的喜好来设计。

希望这个设计可以满足你的需求！如有其他问题，请随时提问。

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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import streamlit as st from streamlit_chat import message st.set_page_config( page_title="ChatGLM-6b 演示", page_icon=":robot:" ) @st.cache_resource def get_model(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.eval() return tokenizer, model MAX_TURNS = 20 MAX_BOXES = MAX_TURNS * 2 def predict(input, max_length, top_p, temperature, history=None): tokenizer, model = get_model() if history is None: history = [] with container: if len(history) > 0: if len(history)>MAX_BOXES: history = history[-MAX_TURNS:] for i, (query, response) in enumerate(history): message(query, avatar_style="big-smile", key=str(i) + "_user") message(response, avatar_style="bottts", key=str(i)) message(input, avatar_style="big-smile", key=str(len(history)) + "_user") st.write("AI正在回复:") with st.empty(): for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input, history, max_length=max_length, top_p=top_p, temperature=temperature): query, response = history[-1] st.write(response) return history container = st.container() # create a prompt text for the text generation prompt_text = st.text_area(label="用户命令输入", height = 100, placeholder="请在这儿输入您的命令") max_length = st.sidebar.slider( 'max_length', 0, 4096, 2048, step=1 ) top_p = st.sidebar.slider( 'top_p', 0.0, 1.0, 0.6, step=0.01 ) temperature = st.sidebar.slider( 'temperature', 0.0, 1.0, 0.95, step=0.01 ) if 'state' not in st.session_state: st.session_state['state'] = [] if st.button("发送", key="predict"): with st.spinner("AI正在思考，请稍等........"): # text generation st.session_state["state"] = predict(prompt_text, max_length, top_p, temperature, st.session_state["state"])逐句解析代码

这段代码是一个基于 ChatGLM-6B 模型的 AI 对话系统的 Streamlit 应用程序。它从 transformers 库中导入了 AutoModel 和 AutoTokenizer，以及 Streamlit 库中的 message 函数。然后，它定义了一个用于获取模型和分词器的函数 get_model，并使用 st.cache_resource 装饰器将其缓存，以避免重复加载模型和分词器。接下来，它定义了 MAX_TURNS 和 MAX_BOXES 常量，以及一个 predict 函数，它接受输入、max_length、top_p、temperature 和 history 参数，并返回一个历史记录。predict 函数使用 get_model 函数获取模型和分词器，然后使用 model.stream_chat 方法对输入进行处理，并将输出逐步显示在 Streamlit 应用程序的界面上。最后，它定义了一个包含一个文本区域和一个发送按钮的用户界面，用户可以在文本区域中输入命令，并按下发送按钮将命令发送给 AI。当用户按下发送按钮时，程序将调用 predict 函数来生成 AI 的回复，并将历史记录保存在 st.session_state 中。

将下面的缺失值填充处理代码优化并写出代码过程 update_value = [] for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']: # 插值填充缺失数据 col = e[key].copy() bool_na = col.isna().copy() for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()): if na: pre_value = post_value = None pre_index = post_index = idx while pre_value is None and idx > 0: pre_index -= 1 if pre_index == 0: break if not bool_na.iloc[pre_index]: pre_value = col.iloc[pre_index] while post_value is None and idx < (len(col) - 1): post_index += 1 if post_index == len(col): break if not bool_na.iloc[post_index]: post_value = col.iloc[post_index] if pre_value is not None and post_value is not None: col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2 bool_na.iloc[idx] = False update_value.append((idx, key, col.iloc[idx])) for (idx, key, v) in update_value: e.loc[idx, key] = v

这段代码可以进行如下优化：

1. 使用 pandas 内置的插值函数进行填充，可以使用 interpolate() 函数或 bfill() 和 ffill() 函数进行填充，可以根据数据的特性选择不同的插值方法。

2. 可以使用 apply() 函数对列进行操作，避免使用循环。

下面是代码优化后的过程：

1. 导入 pandas 库并读取数据

import pandas as pd

e = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用 interpolate() 函数进行填充

e.interpolate(inplace=True)

3. 使用 apply() 函数对列进行操作

update_value = []

def fill_na(col):
    bool_na = col.isna().copy()
    for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()):
        if na:
            pre_value = post_value = None
            pre_index = post_index = idx
            while pre_value is None and idx > 0:
                pre_index -= 1
                if pre_index == 0:
                    break
                if not bool_na.iloc[pre_index]:
                    pre_value = col.iloc[pre_index]
            while post_value is None and idx < (len(col) - 1):
                post_index += 1
                if post_index == len(col):
                    break
                if not bool_na.iloc[post_index]:
                    post_value = col.iloc[post_index]
            if pre_value is not None and post_value is not None:
                col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2
                bool_na.iloc[idx] = False
                update_value.append((idx, col.name, col.iloc[idx]))
    
for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']:
    e[key].apply(fill_na)
    
for (idx, key, v) in update_value:
    e.loc[idx, key] = v