应该在上述代码的哪个地方加上这两个代码？

你可以在读入数据后，使用以下代码来检查是否存在缺失值：

df.isnull().sum()

你可以在这段代码的最后，使用以下代码来检查是否存在无限大的值：

np.isinf(df).sum()

需要注意的是，在使用 `np.isinf()` 函数之前，你需要先将数据框中的缺失值用 `fillna()` 函数填充。

相关问题

请给上述每行代码加上详细的注释

好的，我会为每一行代码添加注释。

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 导入 PyTorch 库和 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 类

class ChitChat():
    def __init__(self):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')

    # 定义一个名为 ChitChat 的类，包含 __init__ 方法
    # 在 __init__ 方法中，使用 GPT2Tokenizer.from_pretrained() 方法导入预训练的 tokenizer
    # 同时使用 GPT2LMHeadModel.from_pretrained() 方法导入预训练的模型

    def generate(self, input_text, chat_history=""):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text + chat_history, return_tensors='pt')
        # 使用 tokenizer.encode() 方法将 input_text 和 chat_history 编码成 input_ids
        # 这里的 "pt" 参数表示返回 PyTorch 张量

        sample_output = self.model.generate(
            input_ids,
            do_sample=True,
            max_length=1024,
            top_p=0.92,
            top_k=50
        )
        # 使用 model.generate() 方法生成回答
        # input_ids 为输入的文本张量，do_sample 表示是否采用随机采样，max_length 表示生成文本的最大长度
        # top_p 和 top_k 分别是采样时用到的两个参数

        chat_history += input_text + self.tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True)
        return self.tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True), chat_history
        # 将生成的文本解码成可读的文本并返回，同时更新 chat_history

为什么Qt编写代码中间加两个：：

在Qt中，两个冒号`::`用于指示命名空间、作用域限定符或静态成员访问符。具体来说，使用`::`可以访问命名空间中的成员、类的静态成员和全局变量等。

在Qt中，还有一种情况需要使用`::`，就是在类的定义中声明和定义静态成员函数、静态变量、常量、枚举等。这时需要在成员名称前加上类名，用两个冒号`::`将类名和成员名分隔开来。

例如，在类的定义中声明和定义一个静态成员函数，可以这样写：

class MyClass {
public:
    static int myStaticFunction();
};

int MyClass::myStaticFunction() {
    // 静态成员函数的实现
}

在上述代码中，`MyClass::myStaticFunction()`就是使用了两个冒号`::`来限定静态成员函数`myStaticFunction()`属于`MyClass`这个类。