起因 今晚看到了Simon Willison 的只使用自己的博客内容来训练nanoGPT的实验,觉得挺有意思,突发奇想,能不能在鲁迅的文集上训练一个nanoGPT,然后生成很具辨识度的鲁迅风格的文字呢 由于nanoGPT结构简单,鲁迅的文集在GitHub上可以下载到,因此通过简单的代码修改加实验,就得到一个在鲁迅作品上训练的GPT2模型(无别的语料库的预训练),简单测试下,以“故乡”开头,让模型生成鲁迅风格的文字 这种事情,中国有一个大官左翼阿,(陀思妥习),有敢请佛喜,总要适说一点� 还算有鲁迅文字的风格,但逻辑一窍不通,整体还是难让人满意,不知道是GPT2能力的问题还是我实验设置的问题。 2. [] with open(input_file_path, "r") as f: for line in f: if line.strip() and len(line) > 2:
或许我也希望鲁迅先生在这时候可以说句: “AI问书不仅是获取知识的工具,更是推动社会、科技、经济和文化发展的关键动力。” 2、互联网有记忆但没有秩序 有序阅读,可以在获取信息时,通过遵循一定的框架或线索,使信息接收过程更加系统化和高效。大部分的文章和书籍也是以这种阅读体验为前提进行写作。 在互联网时代,无人不知书中自有“鲁迅先生说过”,但鲁迅先生自己都要强调一句“我实在没有说过这样一句话”——《致台静农书信》 4、在阅读这件事上的投入 人类远比AI小气 为什么阅读出版书籍仍然重要,一句话
子类 其他包 public √ √ √ √ protected √ √ √ × default √ √ × × private √ × × × 类的成员不写访问修饰符时,默认的是default. 2. 构造器不能被继承,因此不能被重写,但是可以被重载. 10.int a = 1; int b = 2; 怎么让a,b值交换? 年轻人就要努力奋斗——鲁迅
制作词云图 任务目标 使用python完成一个小程序,分析鲁迅先生文章中 最常用的词语,并使用词云图展示出来。 py s = ' '.join(列表) 散文.txt ==> 鲁迅先生《朝花夕拾》 py import wordcloud import jieba //读取文件,得到文章内容 f = open =win ) w.generate(s) //加载词云文本 w.to_file('词云.png') //保存词云图片 绘制柱状图 任务目标 分析鲁迅先生的文章中出现了哪些城市 txt','r', encoding='utf-8') text1 = f1.read() f1.close() words = jieba.lcut(text1) //读取文件,得到城市名称列表 f2 = open('城市.txt','r', encoding='utf-8') text2 = f2.read() f2.close() names = text2.split() cities = [
不知道什么时候开始,鲁迅老先生说过的话,开始活跃在朋友圈里,到处都是鲁迅老先生的名言警句。更有甚者,配上鲁迅先生的图片,就更形象逼真啦。啥也不说了,直接上图。 ? 有些话就连鲁迅老先生都不承认,于是画风就变成了。 ? 朋友圈中鲁迅先生的名人奇句,可谓是层出不穷。真真假假,估计连你都无法确认,哪些是真哪些是假。 不过,就在昨天,鲁迅博物馆资料查询在线检测系统,正式上线了,被网友称为:鲁迅说过的话检索系统。网友可以进行鲁迅语录一键查询,辨别真伪。 ? 自系统上线后,由于网友们过于热情,纷纷上去验证。 看到检索结果,可谓是程序猿出马,网友以后不能再瞎掰,鲁迅先生不再背黑锅。 ? 再次点击检索,哎呦我嘞个去,系统异常堆栈信息都报出来了,这也太不友好了。 2.
看完这2个源码不到40行的状态管理库,你会感叹:React简单状态的管理本该这样。 wrapped with <Container.Provider>"); } return value; } return { Provider, useContainer };} 2. const [value, setValue] = useImmer({ a: { b: { c: { d: 12 } }, b2: { c: 34 } },});// 某些场景下改变嵌套层级很深的对象 draft) => { draft.a.b.c.d = 19; // draft[0].value = 23;}); // 数组某个值的变化setValue((draft) => { draft[2]
鲁迅先生诸多经典名言,相信大家都会有所耳闻。但是不知道什么时候开始,网络上忽然流行起一个非常有趣的段子,那就是无论什么样的话,只要在后面加上鲁迅,就变成了一句名人名言。 ? “如果你不知道某句名言是谁说的,一定不是鲁迅说的,就说是马克吐温说的。” “你们尽管编名言,说过一句,算我输。” 我们总爱喝,名人牌“鸡汤”,殊不知,这碗鸡汤掺了假人参,更有可能是山寨货... ? 不过,近日,据网友发现,“鲁迅说过的话”检索系统已经上线,并表示,以后恶搞鲁迅先生名言名句可得小心了,不然,检索系统会来‘打假’,哈哈哈...”看来下一届学生不好过了呀,作文是用不上自己独创的“鲁迅”名言了 不少网友在获悉该消息后,急忙去验证“鲁迅说过的话”,造成该系统持续崩溃。该查询功能仍然表现不太稳定,时而查询成功,时而服务器报错。查询一些鲁迅没说过的话,似乎也会报错。 ?
小时候读鲁迅的《纪念刘和珍君》,只觉得作者的愤怒和绝望喷涌而出。 可是我实在无话可说。我只觉得所住的并非人间。四十多个青年的血,洋溢在我的周围,使我艰于呼吸视听,那里还能有什么言语? 在那个时代,除了拿着匕首投枪,横眉冷对千夫指的鲁迅,也有骑着云中鹤,逛着窑子的徐志摩,我们来看看摩哥的行文,会不会跟迅哥有很大的不同呢? ? 以下是摩哥文章的情感分布: ? 文学很美,鲁迅的文章读来让人警醒,徐志摩的诗歌读来让人心情愉悦,读他们的文章,你能感受到他们的精雕细琢和他们的脉脉情感,你能感受到那个年代的抱负,那种拳拳的赤子心。
那文风呢,活脱脱是鲁迅和林语堂穿越到今天,携手来段犀利吐槽。话说得针针见血,酸爽得让人直呼过瘾,关键是骂人还不带脏字,真·文明怼人。 ("Oscar Wilde" "鲁迅" "罗永浩")) (擅长 . 一针见血) (表达 . 隐喻) (批判 . 启动时必须运行 (start) 函数 ;; 2. 之后调用主函数 (汉语新解 用户输入) 同样道理,你完全可以把Prompt里的罗永浩换成林语堂,甚至还可以根据心情调整成其他文风和批判角度。
这不,有个AI读完了毛选和鲁迅全集后,大笔一挥,写下好几篇高考作文。 结果……竟然还可以? 我们直接看文章: ? 看看这字里行间的青春与朝气,根本看不出是AI写的啊! 挑战一下鲁迅的题目 本着看热闹不嫌事大的原则,光看现有案例怎么够,我们当然要上手试一下它的水平究竟如何。 ? 既然是读过《鲁迅全集》的AI,那我们就让它根据鲁迅的名言写一篇文章。 BERT会将接收到的句子信息进行拆分、打碎,提取其中的关键词来,并将这些“必须出现在内文”的关键词交给GPT-2; GPT-2在收到关键信息后,就能根据要求开始“大做文章”,每句话都与关键词密切相关,无时无刻不在 但GPT-2生成的文章,还不符合高考作文的标准。 要想让这些句子看起来流畅成段,还得筛去一批真·狗屁不通的病句,并检查句子中的拼写错误、机翻等问题。 欣赏了毛选和鲁迅文集的开源AI模型: https://github.com/EssayKillerBrain/EssayKiller_V2 Colab版在线生成器: https://colab.research.google.com
以及写鲁迅体、鸡汤文、脱口秀、世界杯比赛报道、做数学题……好像就没它不能试两下的。体验过的人都表示,确实回答得有模有样了。 然后ChatGPT就成功入坑了,大笔一挥写了一篇赛后报道,里面就带有比赛结果2:1(很可惜它预测错了)。 不过如果仔细推敲,这篇报道也还是有漏洞的。比如长友佑都是踢后卫的,在它这写成了前锋。 有人用ChatGPT做自己的鲁迅文学嘴替: 唱跳rap都不在话下,一首五环之歌的续写是酱婶儿的,脑袋里瞬间有声音了~ △图源:来自知乎@Gordon Lee(李国趸) 还有社恐网友惊喜地发现,对于自己这种不会说 想到了 Jason Wei 大佬前阵子说过,做大模型能够带来很多全新的视角,就像 GPT-3、PaLM 已经是与 BERT、GPT-2 迥然不同的物种,就像 OpenAI 采用与过去不同的角度做了 ChatGPT s=eyJ1IjoiNTg0YjM5NmQ1Y2MyMmMxMjAwODc5MGU5IiwiZCI6Nn0%3D&utm_source=wechat_session [2]https://www.zhihu.com
map函数用来生成键值对序列,map函数的结果作为reduce函数的参数,reduce函数中再做进一步的统计,比如我的数据集如下: {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d7 "),"name" : "鲁迅","book" : "呐喊","price" : 38.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d8 " : "曹雪芹","book" : "红楼梦","price" : 22.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d9 : "钱钟书","book" : "宋诗选注","price" : 99.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908da 《MongoDB权威指南第2版》 2.mongodb mapreduce小试 3.mongoDB—mapreduce用法详解
首先我们需要知道如何区分chatgpt3和chatgpt4问题1:鲁迅为什么打周树人chatgpt3:据传,鲁迅和周树人在1927年左右因民间文化与官方礼教之争,意见产生了分歧,双方之间的矛盾不断升级, 无论如何,这次事件并没有阻止鲁迅和周树人在文学和政治上的活动,他们之间的关系在以后也得到了缓和。chatgpt4:关于售迅暴打周树人的说法,实际上这是一个误传。 鲁迅(原名周树人)是中国 现代著名文学家,周树人是鲁迅本人的原名。 者误传, 这个说法可能源于对历史事件的曲解或 实际上魯迅没有暴打过自己。 问题2:树上9只鸟,打掉1只,还剩几只?chatgpt3:如果打掉了一只鸟,那么树上剩下的鸟就是八只。chatgpt4:这是-个有趣的问题,看似是数学题,实际上考察的是逻辑思维。 所以,树上可能剩下0只鸟2.鲁迅为什么打周树人。鲁迅(原名周树人)是中国现代著名文学家,周树人是鲁迅本人的原名。者误传,这个说法可能源于对历史事件的曲解或实际上魯迅没有暴打过自己。
GPT-3.5 回复:Yesterday(昨天) GPT-4 回复:Past(前天) 测试问题 2:There are 9 birds in the tree, the hunter shoots GPT-3.5 回复:8 只 GPT-4 回复:0 只,其他被吓跑了 测试问题 3:Why did Zhou Shuren beat up Lu Xun (鲁迅为什么暴打周树人) GPT-3.5 (2)树上9只鸟,打掉1只,还剩几只? (3)鲁迅为什么暴打周树人 """ # 请求体参数 payload = { 'question': prompt, 'stateful': False, 'timeout': 60 (2)树上9只鸟,打掉1只,还剩几只?
——鲁迅 多个段落引用 绝望之为虚妄,正与希望相同!——鲁迅 无论何时,不管怎样,我决不允许自己有一点灰心丧气。 ——鲁迅 列表语法 有序列表 第一条 第一条的第一小条 第一条的第二小条 第一条的第二小条的第一小条 第一条的第二小条的第二小条 第二条 无序列表 AB A B CD 链接语法 Markdown语法 实际呈现效果 [](https://pic2.zhimg.com/v2-cd4d4af7717988bfe4edb0db8666ef9d_250x0.jpg?source=172ae18b) 图片
鲁迅语录查询 北京鲁迅博物馆上线的一个鲁迅著作全编在线检索系统http://www.luxunmuseum.com.cn/cx/ ,以后别想再冒充鲁迅了。 鲁迅的确没说过 我没说过 。 ? ?
鲁迅(1881年9月25日-1936年10月19日),原名周樟寿,字豫山,改名周树人,字豫才,浙江绍兴人。 鲁迅",1918年发表《狂人日记》时所用的笔名,也是最为广泛的笔名。
鲁迅一生在文学创作、文学批评、思想研究、文学史研究、翻译、美术理论引进、基础科学介绍和古籍校勘与研究等多个领域具有重大贡献。
毛泽东曾评价:"鲁迅的方向,就是中华民族新文化的方向。"
——钱理群《鲁迅作品十五讲》之第七讲:反抗绝望:鲁迅的哲学——读《影的告别》、《乞求者》、《过客》及其他 我喜欢鲁迅,也看了好几卷《鲁迅全集》;也喜欢钱老,喜欢看钱老讲解鲁迅的作品。 鲁迅的《野草》是避不开的作品,当初看这第七讲时真的感动的不行。比如上面关于“黑洞”、“充盈着黑暗的光明”的描写,真的是绝妙的文字。 ——王乾坤《鲁迅的生命哲学》 另外两段文字: 爱夜的人于是领受了夜所给予的光明。——鲁迅《夜颂》 依旧是光明与黑暗、绝望与希望等的论述。 一切都可以怀疑,但有一点不能怀疑,就是往前走。必须走。 这正是鲁迅和其他人不同之处。有的人之所以走,是因为有个乌托邦的理想世界在等着他,如果他觉得前途并非这样理想就不走了,或者主动放弃乌托邦理想也就不走了。 鲁迅这样的“过客”不一样,虽然对走的结果存在怀疑,对怎么走也存在怀疑,但有一点确定的,就是“向前走”。 ——钱理群《鲁迅作品十五讲》之第七讲 这是怎样的一种状态。
回车搞定~ 2、解释器。 上一步中执行 python d:t1.py 时,明确的指出 t1.py 脚本由 python 解释器来执行。 4.1、声明变量 lux = '鲁迅本人' 上述代码声明了一个变量,变量名为: lux,变量name的值为:"鲁迅本人" 变量的作用:昵称,其代指内存里某个地址中保存的内容 4.2、变量定义的规则 NumberOfStudents = 80 #下划线 age_of_oldboy = 56 number_of_students = 80 你觉得哪种更清晰,哪种就是官方推荐的,我想你肯定会先第2种 ,第一种AgeOfOldboy咋一看以为是AngelaBaby 4.4、变量的赋值 lux = '鲁迅本人'、 name = '太白金星' name1 = '太白金星' name2 = name1 name3 = name2 4.5、定义变量不好的方式举例 变量名为中文、拼音 变量名过长 变量名词不达意 5、常量 常量即指不变的量,如pai 3.141592653..., 或在程序运行过程中不会改变的量