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

时间: 2024-04-10 17:33:49 浏览: 65
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enumerate_callback.zip_callback_zip

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： ```python 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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char_to_idx=dict([(char,i) for i,char in enumerate(idx_to_char)]) vocab_size=len(char_to_idx) corpus_indices=[char_to_idx.get(char) for char in corpus_chars] return corpus_indices, char_to_
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python中for in的用法详解

print([str(i) for i in range(1, 11)]) # 生成1到10的字符串列表 print([i for i in range(1, 11) if i % 2 == 0]) # 生成1到10的偶数列表 7. **range()函数**： range()函数用于生成一个整数序列，...

for i, (query, response) in enumerate(history): message(query, avatar_style="retro", key=str(i) + "_user") message(response, avatar_style="identicon", key=str(i)) 其中的avatar_style，帮我提供更多素材，至少给我30个

非常抱歉，但是在streamlit中，avatar_style的选项是有限的，并没有提供30个以上的素材选择。上面列出的"retro"和"identicon"是其中两个选项。 如果你需要更多头像素材，可以考虑使用第三方库或API来生成或获取更多...

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

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...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

def generatorAnswer(self, prompt: str, history: List[List[str]] = [], streaming: bool = False): if streaming: history += [[]] for inum, (stream_resp, _) in enumerate(self.checkPoint.model.stream_chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:-1] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature )): # self.checkPoint.clear_torch_cache() history[-1] = [prompt, stream_resp] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": stream_resp} yield answer_result else: response, _ = self.checkPoint.model.chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature ) self.checkPoint.clear_torch_cache() history += [[prompt, response]] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": response} yield answer_result

- history: 代表之前的对话历史，可以为空 - streaming: 是否使用流式对话，即实时回答对话 如果使用流式对话，该函数会在对话过程中不断生成回答；如果不使用流式对话，该函数会在输入完整的对话后一次性生成回答...

# 将图片移动到相应的文件夹 cluster_path = os.path.join(path, cluster_folder) if not os.path.exists(cluster_path): os.mkdir(cluster_path) for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(cluster_path, str(i)) if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path)，这段代码有什么错误吗

for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) 另外，你需要将...

for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum()

然后，代码初始化一个变量position_query为-1，用于存储与查询名称匹配的正样本的索引。 接下来，代码遍历图像名称列表中的每个图像名称。对于每个图像名称，代码提取图像路径中的文件名，并检查查询名称是否包含在...

#加密 def encrypt_fence(string, key): ciphertext = "" temp = []#创建列表储存字符串 for i in range(key):#按分栏数遍历 temp.append("")#添加空格到字表中 for index, i in enumerate(string): temp[index % key] += i ciphertext = "".join(temp)#使生成字母加入到新的字符串中 return ciphertext #解密 def decrypt_fence(string, key): plaintext = "" length = len(string) min_row = length // key max_num = length % key temp = [] index = 0 for i in range(key): if i < max_num: temp.append(string[index:index+min_row+1]) index += min_row + 1 else: temp.append(string[index:index+min_row]) index += min_row for i in range(length): plaintext += temp[i % key][i // key] return plaintext #主函数 if __name__ == '__main__': key_ = 3#自定义分栏数 ciphertext_ = encrypt_fence("welcome to python", key_)#调用加密函数 plaintext_ = decrypt_fence(ciphertext_, key_)#调用解密函数 a = ciphertext_.split()#字符串按空格分割成列表 ciphertext = "".join(a)#使用一个字符串合成列表内容生成新的字符串 print("密文为：{}".format(ciphertext)) print("解密得明文为:{}".format(plaintext_))

栅栏密码是一种简单的置换加密方式，它将明文按照一定的规则分成若干个部分，然后将这些部分按照特定的顺序重新排列，生成密文。解密时，需要按照相同的规则重新排列密文，恢复出原来的明文。 ...

for date in date_history.date: week_day = date.weekday() # 获取星期几，0 表示星期一，6 表示星期日 sum_week.append(week_day) week_list = [] for i, num in enumerate(sum_week): if num == 6: week_list.append(i) forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日，0代表周一，6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 优化代码

week_list = [i for i, num in enumerate(sum_week) if num == 6] 这样可以避免使用循环生成 week_list 列表。另外，可以将判断是否是周日的代码提取出来，避免在判断是否是周日时重复计算，代码如下： if...

修改该代码import openpyxl from openpyxl import Workbook fn = r'D:\Python Homework\实践2素材.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(fn) ws = wb.active actor_dict = dict() for i, b in enumerate(ws): if i == 0: continue filmName, actor = b[0].value, b[2].value.split('\n') for a in actor: actor_dict[a] = actor_dict.get(a,set()) actor_dict[a].add(filmName) actor_lict = sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: str(x[0][2:])) actor_dict = dict(actor_dict) print("演员所参演的电影字典：{}".format(actor_dict))

for i, b in enumerate(ws): if i == 0: continue filmName, actor = b[0].value, b[2].value.split('\n') for a in actor: actor_dict[a] = actor_dict.get(a,set()) actor_dict[a].add(filmName) ...

tmp_d = {} r2_get = [] for i, feat in enumerate(data_history_conversion): tmp_d[i] = np.array([[item] for item in feat[i]]) r2 = r2_score(tmp_d[i], data_pre_conversion) r2_get.append(r2) sort_r2 = heapq.nlargest(5, r2_get) r2_index = [r2_get.index(x) for x in sort_r2] 代码优化

for i, feat in enumerate(data_history_conversion): tmp_d[i] = np.array([[item] for item in feat[i]]) r2 = r2_score(tmp_d[i], data_pre_conversion) r2_get.append(r2) sort_r2_index = np.argsort(r2_get...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

code_list = [i for i, date in enumerate(date_history) if date not in time_new_list] for i in code_list: data_history = np.insert(data_history, i, data_history[i - 1]) data = pd.DataFrame({'date': ...

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sampled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature = self.test_forward(sampled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) #草图特征 模型的 Sketch_Name.extend(sampled_batch['sketch_path']) #草图名 for i_num, positive_name in enumerate(sampled_batch['positive_path']): #遍历正例图像 if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(positive_name) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) Image_Feature_ALL = Image_Feature_ALL.view(Image_Feature_ALL.size(0), -1) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().item() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().item() / rank.shape[0] print('Time to Evaluate: {}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

然后，函数在图像名称列表中查找与查询名称匹配的索引，并将其赋值给position_query变量。 接下来，如果position_query不等于-1，则说明找到了与查询名称匹配的正样本图像。函数使用F.pairwise_distance计算草图...

async def stream_chat(websocket: WebSocket, knowledge_base_id: str): await websocket.accept() turn = 1 while True: input_json = await websocket.receive_json() question, history, knowledge_base_id = input_json[""], input_json["history"], input_json["knowledge_base_id"] vs_path = os.path.join(VS_ROOT_PATH, knowledge_base_id) if not os.path.exists(vs_path): await websocket.send_json({"error": f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found"}) await websocket.close() return await websocket.send_json({"question": question, "turn": turn, "flag": "start"}) last_print_len = 0 for resp, history in local_doc_qa.get_knowledge_based_answer( query=question, vs_path=vs_path, chat_history=history, streaming=True ): await websocket.send_text(resp["result"][last_print_len:]) last_print_len = len(resp["result"]) source_documents = [ f"""出处 [{inum + 1}] {os.path.split(doc.metadata['source'])[-1]}：\n\n{doc.page_content}\n\n""" f"""相关度：{doc.metadata['score']}\n\n""" for inum, doc in enumerate(resp["source_documents"]) ] await websocket.send_text( json.dumps( { "question": question, "turn": turn, "flag": "end", "sources_documents": source_documents, }, ensure_ascii=False, ) ) turn += 1

这段代码看起来是一个基于 ...其中，vs_path 是知识库的路径，local_doc_qa 是本地文档问答系统的实例，chat_history 则是历史对话记录，用于上下文理解。在获取到回答后，它会将回答和相关的文档信息返回给客户端。

def split_dot(words): dots=[',','.','!','?'] str_data = [] for w in words: ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** return(str_data) def get_eng_dicts(datas): w_all_dict = {} for sample in datas: for token in sample.split(" "): ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"") w_keys.insert(0,"<UNK>") w_dict = { x:i for i,x in enumerate(w_keys) } i_dict = { i:x for i,x in enumerate(w_keys) } return w_dict,i_dict

if w[-1] in dots: if len(w) == 1: continue str_data.append(w[:-1]) str_data.append(w[-1]) else: str_data.append(w) get_eng_dicts函数中的代码应该是： if token in w_all_dict: w_all_dict...

for sheetname in wb.sheetnames: sheet = wb[sheetname] # 判断sheet表是否为“总行” if sheetname == "总行": # 读取表头为“接收人工号”和“推送内容”的数据 for row in sheet.rows: values = [cell.value for cell in row] if not any(values): continue # 读取表头 if not headers: headers = values receiver_index = headers.index('接收人工号') push_content_index = [i for i, header in enumerate(headers) if '推送内容' in header] continue # 读取数据 receiver = values[receiver_index] for index in push_content_index: push_content = values[index] if push_content: strtext += push_content # 将数据存储到字典中 data_dict[receiver] = strtext strtext = '' 报错argument of type "nonetype" is not iterable

push_content_index = [i for i, header in enumerate(headers) if '推送内容' in header] continue 错误信息指出 headers 是 NoneType 类型，即 headers 变量没有被正确赋值。这可能是因为在读取表格...

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

这段代码是用来将midi文件转化为神经网络模型的输入，其中的fp参数是midi文件路径，_seq_len是序列长度。它首先使用music21库的converter模块读取midi文件，然后使用instrument模块按照乐器将音符分开。...

# 1. 统计每个学生的平均分 from statistics import mean for i, name in __________(names): print(f'{name}的平均分:{mean(scores[i]):.1f}分') # 2. 统计每门课的最高分、最低分和标准差 from statistics import stdev for j, ________ in enumerate(________): temp = [______________] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp)}分')   # 3. 按平均分从高到低展示学生信息 scores_dict = {__________: __________ for i in range(len(names))} sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: ___(scores_dict[k]), reverse=____) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for ______ in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{verbal}\t{math}\t{english}')

1. 填入代码： python enumerate(scores) 2. 填入代码： python course, temp, scores_dict[j] 3. 填入代码： python names[i], lambda k: scores_dict[k], True, key

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