抢票代码

如果您要分析代码功能，可以参考以下步骤： 1. 准备工作： 分析要拷贝页面的技术栈，可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能，如顶部导航栏、页面主体区域（包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域）、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果，并逐渐完善： 根据分析拆分后续要实现的内容，如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分，可使用提示词根据图片实现，注意不要直接点击全部接受，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏，可通过提示词实现，如要求内容是文章的分类，在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常，可选中所有异常添加到对话，让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能，以便精准提出修改建议。 明确提示词，说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review（测试版）： 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利，您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。

以下是关于代码可视化的相关内容： 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具： |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用： 在现代企业和研究环境中，ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib，极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求，指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如，市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现，环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意，如果图示是中文的，可能显示不了，需要上传字体文件上去，此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力： 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力，设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中，要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据，并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据，但 ChatGPT 无法生成所需图形，而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应，将数据调整为正确格式并适应可视化效果。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

目前对于“最好的代码模型”没有一个绝对的定论。以下为您介绍一些常见且受到关注的代码模型： 许多人认为 3.5 Sonnet 是较好的代码模型，但它没有相关论文。 开放代码模型方面，您可以从 DeepSeekCoder（https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1）、Qwen2.5Coder（https://arxiv.org/html/2409.12186?_immersive_translate_auto_translate=1）或 CodeLlama 中选择。 智谱·AI 开源模型列表中的代码模型有： CodeGeeX26B：是 CodeGeeX 的第二代模型，基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现，在多项指标上有性能提升。 CodeGeeX26Bint4：CodeGeeX2 的量化版本。 CodeGeeX13B：第一代 CodeGeeX，具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。 需要注意的是，最好的模型将来自优秀的人类数据和合成数据的结合，同时对于模型的评估还涉及到如“氛围感”等较主观和难以量化的方面。

以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容： 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基于 GPT4 架构，知识库截止日期为 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具，用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括：若描述非英文则翻译；图像数量不超 4 张；不制作政治家等公众人物图像；不模仿近 100 年内艺术家风格；制作图片描述先提图像类型；含人物图像要明确性别和族裔；对特定人名或名人暗示描述进行修改；描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽，旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例，详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等，如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时，攻击者是第三方，通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段，通过简单指令可攻击获取系统提示词。

写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点： 1. 对于不同人使用同一个模型，结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容，专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华，例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势，关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时，可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确，此时应让模型编写并运行代码，运行代码输出结果后，再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例，但执行代码时要注意安全性，需采取预防措施，特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务，它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示，模型会生成文本补全，试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground，它是一个文本框，可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的，每次调用可能得到稍有不同的完成，将温度设置为 0 可使输出大部分确定，但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型，提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量，好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是，默认模型的训练数据截止到 2021 年，可能不了解当前事件情况。