Sorry, Python ＞=xxx is required for package(fairseq)

最新推荐文章于 2025-12-20 15:12:19 发布

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#linux

问题：
linux环境下，无法找到已经安装的最新的python，而因为linux默认使用pyhon旧版导致报错。

解决办法：

1.可以尝试改默认的python：
雪地里的Alan的博客
https://www.cnblogs.com/white-the-Alan/p/8900004.html

2.如果没有权限可以强制定义使用的python 和 pip，具体操作如下：

/home/user/anaconda3/envs/env1/bin/python -m pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --editable ./

如果看不懂可以参考游小刀的博客

确定要放弃本次机会？

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掌握提示工程架构师的数据预处理技巧，实现质的飞跃

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974

你是否遇到过这样的问题？精心设计的提示词，却因为用户输入的错别字/冗余信息，让LLM答非所问；用长文本当上下文时，LLM要么遗漏关键信息，要么输出“幻觉”内容；Few-shot提示的示例明明够多，却无法覆盖用户的多样化提问；明明是做售后咨询的智能客服，却总有用户问产品价格，导致LLM输出混乱。很多提示工程从业者把精力都放在提示词设计上，却忽略了一个更底层的问题——输入数据的质量。

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3、cmd中切换路径到~\Anoconda\Lib\site-packages\tabular_nn-main (安装包路径)，执行：python setup.py install。1、github上下载tabular_nn安装包，解压到~\Anoconda\Lib\site-packages文件夹后，打开其中的setup文件。2、修改其中的：python_requires='>=3.6.*' 为 python_requires='>=3.6*'个人经验，解决了我个人的问题，不清楚原理，欢迎大佬指导！

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我这里没有记录"，于是，直接将该报文丢弃了，这就是防火墙策略。现在B可以直接去找A：B到A小区保安处说“我找54321号保安亭的A”，保安查登记簿发现8765号保安亭的B在允许名单里，于是放行。利用一台具有公网IP的服务器作为“桥梁”或“中继站”，通过由内网设备主动发起的、持续的连接，在公网与内网之间建立一条虚拟的数据隧道，从而绕过NAT/防火墙的限制。最后，如何验证你的云服务器上的端口是否是可达的，可以被公网访问的，我们可以在cmd使用telnet，如果没有telnet,可以在powershell执行。

逐行解释本代码#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, m, t, maxx; bool dp[20005]; int main() { cin >> n >> m; dp[0] = true; for (int i = 1; i <= 2 * n * m; ++i) { if (i >= n && dp[i - n]) dp[i] = true; if (i >= m && dp[i - m]) dp[i] = true; } for (int i = 2 * n * m; i >= 1; --i) { if (!dp[i]) { maxx = i; break; } } cout << maxx << endl; return 0; }

08-02

### 代码功能概述该代码用于解决一个典型的动态规划问题，目标是找出在给定两个整数 `n` 和 `m` 的情况下，无法通过累加 `n` 或 `m` 得到的最大整数。其核心思想是使用一个布尔型数组 `dp` 来记录每个整数是否可以由 `n` 和 `m` 的组合得到，最终从最大可能值向下查找第一个不可达的整数作为结果。 ### 逐行解释 ```cpp #include <bits/stdc++.h> ``` - 引入标准库头文件，包含常用的 STL 容器、算法和输入输出流等[^1]。 ```cpp using namespace std; ``` - 使用标准命名空间，避免每次调用标准库函数或对象时需要加上 `std::` 前缀。 ```cpp int n, m, t, maxx; ``` - 定义四个整数变量： - `n`：第一个可加数； - `m`：第二个可加数； - `t`：未在代码中使用； - `maxx`：用于存储最终结果，即无法由 `n` 和 `m` 组合得到的最大整数。 ```cpp bool dp[20005]; ``` - 定义一个大小为 20005 的布尔数组 `dp`，用于表示每个整数是否可达。`dp[i]` 为 `true` 表示整数 `i` 可以由若干个 `n` 和 `m` 相加得到。 ```cpp int main() { ``` - 主函数入口。 ```cpp cin >> n >> m; ``` - 从标准输入读取两个整数 `n` 和 `m`。 ```cpp dp[0] = true; ``` - 初始化 `dp` 数组，表示 0 是可达的（即不选择任何 `n` 或 `m`）。 ```cpp for (int i = 1; i <= 2 * n * m; ++i) { ``` - 开始遍历从 1 到 `2 * n * m` 的所有整数。上限 `2 * n * m` 是一个保守的上界，确保所有可能的组合都被覆盖。 ```cpp if (i >= n && dp[i - n]) dp[i] = true; ``` - 如果当前整数 `i` 大于等于 `n`，并且 `i - n` 是可达的，则 `i` 也可以通过加上 `n` 得到。 ```cpp if (i >= m && dp[i - m]) dp[i] = true; ``` - 同理，如果 `i` 大于等于 `m`，并且 `i - m` 是可达的，则 `i` 也可以通过加上 `m` 得到。 ```cpp for (int i = 2 * n * m; i >= 1; --i) { ``` - 从最大值 `2 * n * m` 向下遍历，寻找第一个不可达的整数。 ```cpp if (!dp[i]) { maxx = i; break; } ``` - 找到第一个 `dp[i]` 为 `false` 的整数 `i`，将其赋值给 `maxx` 并跳出循环。 ```cpp cout << maxx << endl; ``` - 输出最终结果 `maxx`。 ```cpp return 0; ``` - 程序正常结束。 ### 代码实现细节与优化 - 该算法的时间复杂度为 $ O(n \cdot m) $，空间复杂度为 $ O(n \cdot m) $，其中 `n` 和 `m` 是输入的两个整数。 - 使用动态规划的方式可以高效地解决该问题，避免了暴力枚举所有组合的低效性。 - 该算法基于“完全背包”问题的思想，即每个整数可以多次使用，因此可以使用一维数组进行状态转移。 ###