做了一个很奇怪的梦

最新推荐文章于 2022-11-23 21:41:00 发布
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#梦


今天下午睡觉,做了一个很奇怪的梦.我梦到自己突然又回到高三了,貌似是因为高考考得太差,(难道是因为明天就是高考?)我就下决心回高中(但是实际上这是不可能的,一般都是取专门的复习学校).一到学校,我竟然碰到了几个高中同学!!!!有好几个学霸.(胖哥,开修,死菜,李超,王季).真的好奇怪.然后我们就去教育局办理什么鬼,(注册学籍吧,忘了去干啥了)!!!在路上,我还问李超,怎么回来了,我记得他明明上了浙大.他没有回答我.

还有,在我回学校班级的时候,还是原来的那个班级,还是熟悉的班主任,一些熟悉的同学,原来的教室.当时班主任正在上语文课!而且,后面我他妈还找不到座位!!做梦的时候我一直在纠结,我的座位在哪,最后还是一个同学告诉我的(其他的同学也不知道).真心奇怪.....................................................................................................


难道这是提醒我以后不要熬夜!!!(我一般都是凌晨3点左右睡觉).

好的,敬遵天意.............................................................................................................................................................................................................................................................................

一个奇怪的梦作文.pdf
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奇怪的梦记叙文.pdf
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刚刚做了一个奇怪的梦
丢弃的博客
05-25 687
今天 又起早了 5点钟就起来了 上了一会儿网 看了一会儿书 那时大概9点多吧 就又回去睡觉了 睡觉时做了一个奇怪的梦 梦中的情景 =========== 我也不知道几点了 好像是晚上吧 我正在家里睡觉 突然有几个同学来了 我马上起来了 有男的有女的 我突然问了一句 "刘亦菲怎么没来?" 我同学说她家离着很远........记不清了  (梦里的事总是不着调.....我都是非常讨厌刘亦菲的..在梦里他
一个很奇怪的梦
tang_yating的专栏
12-31 497
昨天晚上做了一个很奇怪的梦，梦到高中时候的初恋和前任男朋友知道我离开之后一直在找我，前任找了一会儿就走了，初恋却一直跟着我，走到高山就跟到高山，走到大河里又跟到大河里，还差点淹死，怎么都摆脱不掉，这个梦说明了什么？
两个非常奇怪的梦
sjphiChina的博客
08-06 328
存照，昨天下午和今天下午，我们休息的时候，分别做了两个非常奇怪的梦。。。
1275 又一个奇怪的梦
无知的我
07-16 946
描述 上完算法课回来的路上，你仍然为DP的优美而赞叹不已。正所谓日有所思，夜有所梦，午觉也不例外。因为研究DP太过投入，睡午觉的时候你做了一个很奇怪的梦。梦里你回到了19世纪。那时的人们还没有计算机的概念。而很不幸的，在时空旅行中你带上了你的笔记本。所以很自然的，你成为了那个年代
P1135 奇怪的电梯题解
weixin_42178241的博客
07-22 479
例如3,3,1,2,53,3,1,2,5代表了K_iK。），从11楼开始。在11楼，按“上”可以到44楼，按“下”是不起作用的，因为没有-2−2楼。对于100%100%的数据，1\leN\le2001≤N≤200，1\leA,B\leN1≤A,B≤N，0\leK_i\leN0≤K。第一行为三个用空格隔开的正整数，表示N,A,BN,A,B（1\leN\le2001≤N≤200，1\leA,B\leN1≤A,B≤N）。...
宽搜习题（奇怪的电梯）
weixin_53550834的博客
11-23 643
呵呵，有一天我做了一个梦，梦见了一种很奇怪的电梯。大楼的每一层楼都可以停电梯，而目第i层楼(1<=i<=N上有一个数字Ki(0<=Ki<=N).电梯只有四个按钮：开，关，上，下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字.。当然，如果不能满足 要求，相应的按钮就会失灵。例如：3 3 1 2 5代表了Ki(K1=3,K2=3,......),从一楼开始。在一楼，按"上"可以到4楼，按"下"是不起作用的，因为没有-2楼。那么，从A楼到B楼至少要按几次按钮呢？ 输入 输入共有二行： 第一行
奇怪的电梯（C语言）
bu_xiang_tutou的博客
01-12 1344
题目 题目描述 呵呵，有一天我做了一个梦，梦见了一种很奇怪的电梯。大楼的每一层楼都可以停电梯，而且第i层楼(1≤i≤N)上有一个数字Ki​(0≤Ki​≤N)。电梯只有四个按钮：开，关，上，下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字。当然，如果不能满足要求，相应的按钮就会失灵。例如：3,3,1,2,5代表了Ki​(K1​=3,K2​=3,…)，从1楼开始。在1楼，按“上”可以到4楼，按“下”是不起作用的，因为没有−2楼。那么，从A楼到B楼至少要按几次按钮呢？ 输入格式 共二行。 第一行为3个用空格隔开的
【codevs2833】奇怪的梦境 拓扑排序
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题目描述 DescriptionAiden陷入了一个奇怪的梦境：他被困在一个小房子中，墙上有很多按钮，还有一个屏幕，上面显示了一些信息。屏幕上说，要将所有按钮都按下才能出去，而又给出了一些信息，说明了某个按钮只能在另一个按钮按下之后才能按下，而没有被提及的按钮则可以在任何时候按下。可是Aiden发现屏幕上所给信息似乎有矛盾，请你来帮忙判断。输入描述 Input Description第一行，两个数N
Codevs 2833 奇怪的梦境.cpp
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洛谷上的题目题解Codevs 2833 奇怪的梦境 c++ 新手勿喷，代码仅供参考（手动滑稽） 如果有问题及时提出改正
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小巧而又强大的翻译神器--QTranslate
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写在前面最近在学习bootstrap，因为英语实在不咋地（6级才480分），所以是结合极客学院的中文文档和bootstrap官网来学习。很遗憾，有很多不认识的单词（也许它们认识我→_→），只能不断地查单词，每次都是复制之后，粘贴到Google翻译，好生麻烦。其实，我只想尽快地知道这个单词的意思，如果能有一款软件能够在按下某个快捷键之后，直接就翻译，那就太好了。经过我的一番寻觅，终于找到了一款这样的软
embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small") texts: list = [ "笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪", "我喜欢在夜晚听音乐，这让我感到放松。", "猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。", "学习新技能是每个人都应该追求的目标。", "我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。", "昨晚我做了一个奇怪的梦，梦见自己在太空飞行。", "我的手机突然关机了，让我有些焦虑。", "阅读是我每天都会做的事情，我觉得很充实。", "他们一起计划了一次周末的野餐，希望天气能好。", "我的狗喜欢追逐球，看起来非常开心。", ] metadatas: list = [ {"page": 1}, {"page": 2}, {"page": 3}, {"page": 4}, {"page": 5}, {"page": 6}, {"page": 7}, {"page": 8}, {"page": 9}, {"page": 10}, ] db = FAISS.from_texts(texts, embedding, metadatas) print(db.index_to_docstore_id) print(db.similarity_search_with_score("我养了一只猫，叫笨笨", filter=lambda x: x["page"] > 5))
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### 代码示例解释 以下是使用 `OpenAIEmbeddings` 和 `FAISS` 进行文本嵌入和相似度搜索的代码示例及解释，示例基于引用[1]： ```python from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.example_selectors import MaxMarginalRelevanceExampleSelector # 示例组，这里假设 examples 是包含多个示例文本的列表 examples = [ "示例文本1", "示例文本2", "示例文本3", # 可以添加更多示例 ] # 创建 OpenAIEmbeddings 实例，用于生成文本的嵌入向量 embeddings = OpenAIEmbeddings() # 使用 FAISS 向量数据库存储嵌入向量 vectorstore = FAISS.from_texts(examples, embeddings) # 创建 MaxMarginalRelevanceExampleSelector 实例，用于选择示例 example_selector = MaxMarginalRelevanceExampleSelector.from_examples( examples, embeddings, FAISS, k=2 ) ``` #### 代码解释 1. **导入必要的库**：从 `langchain` 库中导入 `OpenAIEmbeddings`、`FAISS` 和 `MaxMarginalRelevanceExampleSelector`。`OpenAIEmbeddings` 用于将文本转换为向量表示，`FAISS` 是一个高效的向量搜索引擎，`MaxMarginalRelevanceExampleSelector` 用于在选择示例时平衡相似度和多样性。 2. **定义示例组**：`examples` 是一个包含多个示例文本的列表，这些文本将被用于生成嵌入向量和进行相似度搜索。 3. **创建 `OpenAIEmbeddings` 实例**：`embeddings = OpenAIEmbeddings()` 用于创建一个 `OpenAIEmbeddings` 实例，该实例可以将文本转换为向量表示。 4. **使用 `FAISS` 存储嵌入向量**：`vectorstore = FAISS.from_texts(examples, embeddings)` 将示例文本列表 `examples` 转换为嵌入向量，并使用 `FAISS` 向量数据库进行存储。 5. **创建 `MaxMarginalRelevanceExampleSelector` 实例**：`example_selector = MaxMarginalRelevanceExampleSelector.from_examples(...)` 用于创建一个示例选择器，该选择器使用 `MaxMarginalRelevance` 算法选择与查询文本最相关的示例。`k=2` 表示选择的示例数量为 2。 ### 常见问题及解决办法 #### 1. **API 密钥问题** - **问题描述**：在使用 `OpenAIEmbeddings` 时，可能会遇到 `AuthenticationError` 错误，提示没有提供有效的 API 密钥。 - **解决办法**：确保在环境变量中设置了 `OPENAI_API_KEY`，可以使用以下代码进行设置： ```python import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" ``` #### 2. **向量数据库存储问题** - **问题描述**：在使用 `FAISS` 存储嵌入向量时，可能会遇到内存不足的问题，特别是当示例文本数量非常大时。 - **解决办法**：可以考虑使用更高效的向量数据库，或者对示例文本进行分批处理，每次处理一部分文本。 #### 3. **相似度搜索结果不准确** - **问题描述**：相似度搜索结果可能不符合预期，可能是因为嵌入模型的选择不当，或者示例文本的质量不高。 - **解决办法**：可以尝试使用其他嵌入模型，或者对示例文本进行清洗和预处理，提高文本质量。
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