把-80.75表示为IEEE754单精度格式。

IEEE754 单精度浮点数格式由符号位、指数位和尾数位组成。 首先，将 80.75 转换为二进制形式。 整数部分 80 转换为二进制为：1010000 小数部分 0.75 转换为二进制为：0.11 合起来为：1010000.11 然后进行规格化处理，移动小数点，使其变成 1.xxxx×2^n 的形式。 1.01000011×2^6 符号位为 1，表示负数。 指数部分为 6 + 127 = 133，转换为二进制为 10000101。 尾数位为 01000011 最终，80.75 表示为 IEEE754 单精度格式为：1 10000101 01000011 00000000 00000000

IEEE754 单精度浮点数格式由符号位、指数位和尾数位组成。 对于 80.75，首先将其转换为二进制形式： 整数部分 80 转换为二进制为 1010000。 小数部分 0.75 转换为二进制为 0.11。 合起来为 1010000.11。 规格化后为 1.01000011×2^6 。 符号位为 1，表示负数。 指数为 6 + 127 = 133，转换为二进制为 10000101 。 尾数为 01000011 。 最终，80.75 表示为 IEEE754 单精度格式为：1 10000101 01000011 000000000000000 。

IEEE754 单精度浮点数格式由符号位、指数位和尾数位组成。 对于 80.75，首先将其转换为二进制形式： 整数部分 80 转换为二进制为 1010000。 小数部分 0.75 转换为二进制为 0.11。 合起来为 1010000.11。 然后进行规格化，移动小数点，使其变成 1.01000011×2^6 。 符号位为 1，表示负数。 指数位为 6 + 127 = 133，转换为二进制为 10000101 。 尾数位为 01000011 。 最终，80.75 表示为 IEEE754 单精度格式为：1 10000101 01000011 00000000 00000000 。

Lisp 格式的提示词主要用于让 Claude 等模型生成特定的输出，以下是一些关于其使用的要点： 1. 用 Lisp 编写提示词能使生成 SVG 图形的效果优于 Markdown 版本。这可能是因为 Transformer 架构擅长从一种语言映射到另一种语言，Lisp 和 SVG 都是代码，两者距离更近，且 Lisp 的 List 结构更适合描述 SVG 卡片的设计规范、元素构成和配置参数。 2. 在实际应用中，可能会采用 Markdown 和 Lisp 混合的组合形式。如果通过 Chatbot 界面使用大语言模型，只能杂糅成一条提示词，一般情况下会拆成工作流，通过多次调用大语言模型来实现。 3. 用 Lisp 这种编程语言写提示词是之前在 prompt 圈被带火的，使用起来更为凝练和简洁。但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法，其简单且大语言模型能很好“理解”。 4. 要使用 Lisp 格式的提示词，可直接打开 Claude 首页，把提示词发送，完成初始化后即可使用。但通过 API 调用 Claude 可能输出效果不佳，网页版也许会更好。 5. 虽然 Markdown 版本与 Lisp 版本的提示词在语义上几乎一致，但在执行过程和某些效果上存在差异。Markdown 版本会输出中间“思考”过程，而 Lisp 版本很难让大语言模型有条理地执行流程。但用 Lisp 编写提示词时，更多是作为描述性语言而非程序性语言。

在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下： 1. 搭建整理入库工作流： 3.4 大模型节点：提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页，用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，具体设置明确。 3.6 大模型节点：把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换，大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点：将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点：返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程，无需额外配置。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：匹配相关内容。为处理稳定采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试。

以下是关于如何写好 AI 提示词及格式的相关内容： 1. 陶力文律师的观点： 结构化内容组织：使用编号、子标题和列表来组织文章，使内容条理清晰，易于读者理解。 规定概述内容解读结语结构：围绕主题展开讨论，首先概述规定内容，然后逐条解读具体内容，并以结语结束。 案例和挑战的结合：通过引入实际案例和潜在挑战，增强论点的说服力，并提供实用的解决方案。 结合法规和实际操作：通过引入法规内容和实际操作案例，提供详细的解释和建议。 商业术语的使用：在写作中融入行业特定的术语和概念，确保内容的专业性和针对性。 输出的文章结构： 标题：开门见山、切中要害，用疑问句引起目标群体悬念。 第一部分：说清楚本文要解决的问题是什么，问题的背景是什么，这个问题可能导致哪些损失。 第二部分：以一个案例引入，这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分，需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点。 第三部分：对案例进行进一步的分析，写明需要注意的关键点，分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 第四部分：给出具体的操作建议，应分为：事前应注意事项；事中需要注意留存的证据；事后可以采取的补救措施，三个部分；每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 2. 潘帅的观点： Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。 Prompt 的建议框架及格式： CRISPE： Capacity and Role（能力与角色）：比如，你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：比如，处理一起复杂的合同纠纷案件，我们可以向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：比如，直接明确期望 AI 完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例，我们可以要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：比如，你希望 AI 以什么风格或方式回答你。 Experiment（举例）。 3. 陈财猫的观点： 一个效果很好的 prompt 不需要很多奇怪的格式，自然语言是最好的方式，人好懂，机器就好懂。 厂商有在前端显示排版的需求，模型会比较熟悉 markdown，写点 markdown 是不错的。Claude 对 xml 格式做了点优化，GPT 对 json 做了点优化等等。

以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例： ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件，然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。

您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是： ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。

以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具： 1. ComfyUI_LayerStyle 插件： 添加 节点，可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像： 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡，可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法： 某些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。