OpenAI is not Open

今天在使用py2neo的时候出现了下面的错误： GraphDataUpdate.py:122: DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead

在极小的环境中查看我的banana-gym . 创建新环境 请参阅存储库的主页面： 步骤是： 使用PIP包结构创建新存储库 它看起来应该是这样的 gym-foo/ README.md setup.py gym_foo/ __init__.py envs/ __init__.py foo_env.py foo_extrahard_env.py 有关其内容，请点击上面的链接 . 那里没有提到的细节特别

上一篇博客中怎么样使用OpenAI的Python API_蛐蛐蛐的博客-CSDN博客，我简单介绍了怎么使用OpenAI API，按照这个网页中的建议：https://platform.openai.com/docs/api-reference/authentication Remember that your API key is a secret! Do not share it with ot

什么是LangChain Agent 简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话) 例子 首先，这里自定义了两个简单的工具 from langchain.tools import BaseTool # 天气查询工具 ，无论查询什么都返回Sunny class Weathe

Answer = await openai.ChatCompletion.acreate( model="gpt-3.5-turbo", temperature=0, max_tokens=max_tokens, top_p=1, frequency_penalty=0, presence_penalty=0, messages=messag

作者：陈希章 发表于 2018年1月2日 前言 Microsoft Graph是一张拥有巨大价值的网络，它定义了包括Office 365在内的资源的实体及其关系，它的价值体现在，随着用户积累的数据越来越多，经过授权的应用程序可以在这些数据的基础上得到很多有价值的信息，并且帮助用户更好地完成工作。 Microsoft Graph也是Office 365从单纯的SaaS平台向PaaS平台（Office

我有自定义的ExecutorService，其中包含一个可用于中断提交给ExecutorSerice的任务，如果他们花了太长时间，我把完备类放在这篇文章的末尾。 这工作正常，除了有时中断本身会引起问题，所以我把一个不稳定的布尔取消标志添加到一个新的CanceableWork类中，并把它们子类为this，这样它们就可以检查并停止自己，如果它们的布尔值已经被删除了发送到真实。请注意，它们是提交给执行器

问题内容： 考虑这些表达式…请耐心等待…这是一个很长的清单… （注意：有些表达式是重复的-只是为了表示一个“上下文”） 你如何理解这种复杂性和混乱性。手工计算表达式的结果时，如何总是对的。或者，当阅读其他人的代码时，我应该只是忽略它们，而从不试图理解表达式的实际作用吗？ 问题答案： 对于这篇文章的篇幅，我深表歉意，但我决定选择完整性。 一旦你了解了一些基本规则，就不难概括它们。我将尽力举例说明。由

阅读《入门指南》和《概述》后，可以将该指南用作扩展组件和功能的概述。鼓励开发人员探索和扩展功能。 自定义扩展用户界面 Browser Actions 将图标，工具提示，徽章和弹出窗口添加到工具栏。 Commands 添加触发操作的键盘快捷键。 Context Menus 将 item 添加到 Google Chrome的上下文菜单。 Omnibox 将关键字功能添加到地址栏。 Override P

Flask，一个微框架，通常需要一些重复的步骤来让第三方库工作。因为在很多时候， 这些步骤可以被分离出，来支持多个项目，就有了 Flask Extension Registry 。 如果你想要为还没有的功能创建你自己的 Flask 扩展，这份扩展开发指南会帮助你 在很短的时间内让你的应用跑起来并且感到像用户一样期待你的扩展运转。 剖析扩展 所有的扩展都位于一个叫做 flask_something

只要需要并行的程序逻辑可以划分为不同的职责,并分配给各个独立的step,那么就可以在单个进程中并行执行。并行Step执行很容易配置和使用,例如,将执行步骤(step1,step2)和步骤3step3并行执行,则可以向下面这样配置一个流程: <job id="job1"> <split id="split1" task-executor="taskExecutor" next="step4"

很多批处理问题都可以通过单进程、单线程的工作模式来完成, 所以在想要做一个复杂设计和实现之前,请审查你是否真的需要那些超级复杂的实现。 衡量实际作业(job)的性能,看看最简单的实现是否能满足需求: 即便是最普通的硬件,也可以在一分钟内读写上百MB数据文件。 当你准备使用并行处理技术来实现批处理作业时,Spring Batch提供一系列选择,本章将对他们进行讲述,虽然某些功能不在本章中涵盖。从高层

扩展说明 合并返回结果，用于分组聚合。 扩展接口 org.apache.dubbo.rpc.cluster.Merger 扩展配置 <dubbo:method merger="xxx" /> 已知扩展 org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.ArrayMerger org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.ListMerger org