我的相亲经历

  他是一个同事介绍,只是相互间留了下QQ号,但从未见过面。记得那时07年不知哪一天了,当时我也没怎么在意,想到就当多个朋友吧。后来不知不觉,大家都没联系过了,可能是大家没有什么共同语言吧。 
     就在5月份我又收到了他的一条短信,我也就顺便回了他,好像也没什么好说的,因为大家毕竟不同行业,也不同地方,对我来说沟通真有点困难。后来他又给我打来电话,估计是因为他家人催他结婚,但一直没找到对象吧,不知什么时候又翻开他的记忆发现我也会讲客家话,看看有没有潜力可以挖下吧。哎--- 
    他说他在在一家汽车公司做销售的,说什么被评过“微笑大使”。想想这么大公司还被评过这么高的荣誉,怎么会找不到女朋友呢?但是话也不能那么绝对,或许有些人是很优秀,但是天生缺乏桃花;也有可能,人家谈过,但分手后一直没找呢,像我这种类型的。那天晚上他跟我聊了一些生活上的事,比方说在哪里读书,工作啊等。第二天晚上他又打来电话,直接跟我挑明了,想找个客家的女孩,家人催得紧。接着就问我将来最想干什么啊,有什么打算啊,还问我收入多少,银行存折什么的。最后他却说:“假如他月收入3000,我月收入2000,两个人共5000,花1000,存4000”听到这里我脑子一炸,这么精典的话既然是在一个大企里面的员工说出来,我不得不佩服那个大企培养出来的人,是那么地现实,那么地直接,那么地干脆! 
    这就是现实,虽然我很BS他,但也是我应该面对的,当年与他分手不也是因为这样嘛。只是当年的他并没有直接说出来,致使让我现在还很幼稚地认为这个世上还是会有金钱之外的爱情。 
   人为财死,鸟为食亡!每个人活着那么拼命干什么,不就是因为财嘛,因为有了财之后就能让自己更好地生活,更好地享受。看看那些香车里的美女们,也许二三年前她们还陶醉在校园里的花前月下,那时她们跟别的学生或许没什么两样,没有钱,但她们有爱情,能享受两个人一起吃曼头的幸福。而现在的她们,却不再吃学校那纯洁而无味的曼头了,已经看不起世俗的花好月圆了,她们更注重如何走捷径改变自己的命运,她们用青春和欲望,贪婪和野心打造着锦衣玉食的美好生活。 
    女人这样,男人也一样,可以理解,只是男人的表达更加直接。现在的压力这么大,女人喜欢找个有房有车的,而那些实力欠缺的男人同样也想找个有点经济能力的女人跟他一起拱房拱车。可像我这样死心眼的人该怎么办呢?难道没钱就真没有恋爱的权利了?

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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