I've always loved you

通过观看《奥德赛》和《人鬼情未了》两部影片,作者深刻感受到了主人公们的勇气与爱情的力量。《奥德赛》中主人公历经艰难险阻终归故土的故事展现了坚韧不拔的精神,《人鬼情未了》则讲述了超越生死的爱情故事。

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两堂高级英语视听上得感觉真好,看英文原版电影,特别是英文字幕的,虽然很多听不懂,但还是能基本上看明白的。真是感慨于老外的浪漫,说得话那么让人感动。

第一次上课看的是奥德赛,讲的是奥德赛远征特洛伊,在告别妻子时,许下诺言,若是在他家乡那棵树没死,那么他一定回家,等到儿子长大承认,他还没有回来可以改嫁,奥德赛结束了特洛伊战争后,开始远航寻找自己的王国,历经艰险,沿途受到海神波塞冬重重阻挠,最后回到了家乡.但是发现,更大的困难就在自己王宫里.。奥德赛的勇敢深深的感染了我,在面对宙斯的独眼儿子的机警与临危不惧让我很受教育(有点像小学生写观后感),不过,让我感觉到作为一个男人确实要做这样一个能让别人靠的住的,顶天立地的男子汉。奥德赛一路艳遇不断,但是还是总是要回到自己的妻子身边。一个美女诱惑他说他的妻子已经aged了,但是奥德赛说我也aged了,我们正好合适。嗯,很感动。最后奥德赛的那段话很精彩:我只有一天想你,其他的时间都在看这个世界,一个男人就要放眼这世界,那些山水多么的美啊。正当他妻子杀掉时,他深情地说了一句:你就是我的世界!——我倒,这句太强了。

第二节课看《人鬼情未了》,刚开始女主角跟sam说I love you,可是sam总是不说同样的话,这让女主角很恼火,就在他们争吵后,遇到了歹徒,将sam杀死了,sam死后,灵魂出窍,找到了害了自己的人,最后sam要上天堂了,他对妻子说:I love you,I've always loved you。

跟《再说一次我爱你》一样,两世为人后,才发现自己爱对方爱的太深,根本无法自拔,但是在一起时,却表达的太少,所以,能在一起的时候,好好相爱吧。

当用户遇到提示信息“You've hit your free requests limit”,这通常意味着用户已经达到了所使用服务的免费请求上限[^1]。这类问题常见于使用API接口的服务中,例如AI模型调用、代码生成工具或其他基于云的服务。 这种情况的发生可能有以下几种原因: 1. **服务提供商的免费层级限制**:许多API服务提供商会为新用户提供免费试用或有限的免费请求次数,例如Anthropic的Claude模型或OpenAI的GPT系列模型。一旦用户在一定周期内(如一个月)用尽了这些免费额度,就会被限制继续使用,除非升级到付费计划[^1]。 2. **机器或账户滥用限制**:有些服务会根据设备指纹或IP地址追踪免费试用的使用情况。如果某台机器上使用了多个免费账户,或者频繁切换账户,可能会触发“Too many free trial accounts used on this machine”的限制[^3]。 3. **令牌(Token)使用限制**:在涉及自然语言处理的API中,除了请求次数之外,还可能限制每月可使用的令牌数量。每个请求所消耗的令牌数取决于输入和输出的文本长度。当用户达到令牌上限时,也会收到类似“You have reached your monthly token limit”的提示[^2]。 ### 解决方案与建议 - **升级至付费计划**:如果用户对服务有持续需求,最直接的解决方案是升级到付费订阅计划。这通常可以解除请求或令牌的限制,并提供更高的使用配额和更好的技术支持。 - **设置消费上限(Spend Limit)**:某些平台允许用户设定消费上限,以防止费用超出预算。这种方式可以在控制成本的同时继续使用服务[^1]。 - **切换模型或服务提供商**:如果当前服务的成本过高或限制过于严格,可以考虑更换为其他提供更高免费额度或更灵活计费模式的服务提供商[^1]。 - **本地部署或自建服务**:对于有较高使用频率或企业级需求的用户,可以考虑使用开源模型并在本地或私有云环境中部署,如LLaMA、Falcon等模型。这不仅可以避免API调用费用,还能更好地控制数据隐私和性能优化[^2]。 - **绕过客户端限制(适用于特定工具)**:对于某些客户端工具(如Cursor IDE),可以通过修改配置文件或使用社区提供的补丁来绕过试用限制。例如,yuaotian/go-cursor-help项目提供了解决Cursor IDE免费试用请求限制的方法。 ### 示例代码:使用OpenAI API时的请求控制 为了避免频繁达到请求限制,开发者可以在代码中加入请求控制机制,例如使用速率限制(rate limiting)库或自定义逻辑: ```python import time import openai from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed # 设置OpenAI API密钥 openai.api_key = "your-api-key" # 使用tenacity库进行重试控制,防止因请求限制而中断 @retry(stop=stop_after_attempt(5), wait=wait_fixed(2)) def call_openai_api(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=150 ) return response.choices[0].text.strip() # 示例调用 try: result = call_openai_api("Explain the concept of machine learning.") print(result) except Exception as e: print("API调用失败:", str(e)) ``` 在上述示例中,使用了`tenacity`库来实现重试逻辑,当API返回限制错误时,程序会自动等待一段时间后重试,最多尝试5次。这种方式可以有效应对临时性的请求限制问题。 ---
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