我是一名研究生，我想利用python实现机器学习，对碳排放进行预测，需要你帮我写出代码，我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件

以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例： ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

如果您想通过 AI 学习 Python，以下是一些关键的知识和步骤： 从零开始学习，最重要的是掌握最少必要知识，然后尽快开始并度过这个过程。现在有了 AI 能极大加速这一进程。您可以参考：，结合 ChatGPT，不懂的地方都可以提问。 如果希望继续精进，最好体系化地了解编程和 AI，至少熟悉以下内容： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学会定义自己的函数及调用现有函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学会导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学会为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及多态的实现。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常是什么及在 Python 中的工作方式。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学会打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。

目前在线编译 Python 代码有多种方式，以下为您介绍几种常见的方法： 1. 在线 Python 编译器网站：例如 repl.it、PythonAnywhere 等，您可以在这些网站上直接编写和运行 Python 代码。 2. Jupyter Notebook：它支持多种编程语言，包括 Python，您可以通过在线平台（如 Google Colab）使用。 希望这些信息对您有所帮助，如果您在使用过程中遇到问题，可以随时向我咨询。

很抱歉，目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说，您可以考虑爬取用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、发布的内容（包括文字、图片、视频等）、关注与被关注关系等。分析方面，可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法（如 KMeans）、分类算法（如决策树、随机森林）、关联规则挖掘算法（如 Apriori）等。不过需要注意的是，爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。

在 Github 上有一个用于自动投简历的程序，它利用招聘网站原生推荐流，匹配度相对较准。不过，有些人可能不想这样随意乱投简历。但借助其职业定位和推荐排序功能，能够在 3 天内看完 2000 个岗位。

调用OpenAI的API并不需要成为Plus用户。OpenAI的API和Plus用户是两个独立的服务。以下是调用OpenAI API的基本步骤¹²： 1. 创建OpenAI账户：首先，你需要在OpenAI的官网上注册一个账户。 2. 获取API密钥：登录到你的OpenAI账户，然后在API Keys页面创建一个新的API密钥。 3. 安装OpenAI库：在你的Python环境中安装OpenAI库。 4. 设置环境变量：将你的API密钥添加到环境变量中，这样你就可以在代码中使用它了。 5. 调用API：现在，你可以开始使用OpenAI的API了。 请注意，使用OpenAI的API可能需要付费，并且需要遵守OpenAI的使用政策。在中国使用OpenAI API需要可以访问OpenAI的网络环境，并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI，你可以考虑使用第三方的OpenAI API服务。

以下是一些能够在 MBA 研究生论文写作中提供帮助的 AI 工具： 格式和文献方面： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：结合百度技术，快速找资料，提供文献推荐等功能。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告等。 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂数据分析和模型构建。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要遵守研究伦理，避免抄袭。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，在生成性 AI 领域，还有一些里程碑式的研究成果，如： （2023）：来自东北大学和 MIT 的研究人员的工作，通过从错误和过去经验中学习，教导 LLM 更可靠地解决问题。 （2023）：Meta 的项目，训练 LLM 使用外部工具（如搜索引擎和计算器等），提高准确性，不增加模型大小。 ：开源实验项目，给 GPT4 提供工具（如互联网访问、文件存储等）并选择使用来解决特定任务，扩大能力。 ：Python 脚本，使用 GPT4 和向量数据库（存储上下文），计划并执行一系列解决更广泛目标的任务。

作为一名研究生，准备学术答辩的PPT是一项重要任务。以下是一些帮助你制作高质量学术答辩PPT的建议： 1. 明确主题： 确定你的研究主题，并确保PPT内容围绕这一主题展开。 2. 研究背景： 在PPT中简要介绍研究背景，让听众了解研究的重要性和相关性。 3. 研究目的和问题： 清晰地陈述你的研究目的、研究问题或假设。 4. 研究方法： 描述你使用的研究方法，包括实验设计、数据收集和分析方法。 5. 研究结果： 展示你的研究结果，使用图表、图像和图形来增强可视化效果。 6. 结果分析： 对结果进行分析和解释，说明它们对你的研究问题意味着什么。 7. 结论： 总结你的研究发现，并提出结论。 8. 讨论和未来工作： 讨论结果的意义，提出可能的局限性和未来研究的方向。 9. 参考文献： 列出你在研究中引用的所有文献。 10. 附录： 如果有必要，可以在PPT末尾添加附录，提供额外的数据或详细信息。 11. 视觉设计： 使用统一的模板和配色方案，确保PPT看起来专业且整洁。 避免过多的动画和过渡效果，以免分散注意力。 12. 内容组织： 逻辑清晰地组织内容，确保PPT的流畅性和连贯性。 13. 练习演讲： 在正式答辩前多次练习演讲，熟悉PPT内容和过渡。 14. 时间控制： 控制演讲时间，确保在规定的时间内完成演讲。 15. 问答准备： 准备应对可能的问题和质疑，展示你对研究内容的深刻理解。 16. 技术检查： 在正式演讲前检查所有技术问题，如字体、链接和多媒体内容。 17. 获取反馈： 向导师或同行展示你的PPT草稿，获取他们的反馈和建议。 18. 备份计划： 准备一个备份计划，以防技术问题或其他意外情况发生。 记住，学术答辩PPT的目的是辅助你的演讲，清晰地传达你的研究成果。确保你的PPT内容准确、有说服力，并且能够吸引听众的兴趣。

目前利用 AI 辅助创作小说是可行的，但要直接生成一部 100 万字左右的完整小说还存在一定困难。例如，有人在小说大赛中让 GPT4 做修改，一开始有模有样，但很快暴露出记性不好的缺点。求助 Claude 时，关键情节还被改没了。 另外，在利用 Prompt 逆向工程让 ChatGPT 模仿作家风格时，有一些写作技巧，如描述特定氛围或情境作为开头引入主题，使用长句和复合句构建叙述，适当使用比喻和排比等修辞手法，描述具体事例和细节支持观点或论点，尽量用主动语态，适度使用连接词，每个段落具有逻辑性并为后续情节或转折做铺垫，语气正式客观并根据主题定情感色彩，使用合适标点符号强调节奏和情感，结尾在高潮或转折点留给读者深思。 但总体来说，完全依靠 AI 生成一部 100 万字的小说还不太现实，可能需要您与 AI 工具的多次交互和修改完善。

要让 AI 写出更有网感的标题，可以参考以下方法： 1. 利用 Claude 3 Opus ：Claude 写的标题更有网感，建议在 Claude 中使用相关提示词。您可以开通一个 Claude 3 Opus 账号，某宝一个月 168 元，能节省很多时间。 2. 学会编写提示词 ：这是搭建人和 AI 之间“沟通桥梁”的关键。要用 AI 能理解的语言，清晰说明需求、任务内容和步骤，比如写标题可用 ChatGPT ，写文章可用 Claude 。 3. 提供清晰且具指导性的提示词 ：一个好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若想进一步提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章的语气、风格和重点等，例如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”但最终产出的内容可能需要进行微调以符合预期和公众号风格。

以下是关于如何写出优质提示词的一些建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的表述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等要求，如文章遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息，防止模型困惑，确保结果准确。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 对于律师写提示词，还有以下特殊要求： 1. 检索报告可自行整理，也可用专门的 AI 法律案例检索应用自动生成。 2. 采用权威教育性语气，融入专业法律术语和商业术语。 3. 结构化组织内容，使用编号、子标题和列表。 4. 遵循规定概述内容解读结语的结构。 5. 结合实际案例和潜在挑战，提供实用解决方案。 6. 结合法规和实际操作，给出详细解释和建议。 此外，写提示词时还需注意： 1. 文字简练精准，有足够信息密度，给出的建议具体细致且易于操作。 2. 对案例进行脱敏处理，替换人物姓名、时间和地点。 3. 按要求分部分输出，组合成完整的高质量实用文章。 4. 初始化时使用中文与用户对话，欢迎语为“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！”

思维链（CoT）提示是在 Wei 等人（2022）中引入的，它通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合，以获得更好的结果，以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。 写提示词时，结构化框架具有层级清晰、可读性好、结构可扩展性强、格式和语义一致性便于迭代、debug 和维护等优势。但更重要的是它的思维链，包括 Role（角色）、Profile（角色简介）、Profile 下的 skill（角色技能）、Rules（角色要遵守的规则）、Workflow（满足上述条件的角色的工作流程）、Initialization（进行正式开始工作的初始化准备）等模块。 在使用结构化框架时，要明白每个模块存在的意义，根据实际需求扩展特定结构模块，避免硬凑语句。同时，要注重 Prompt 性能的提升，确保清晰、简明、有效、统一。 此外，了解 Transformers 的原理，如自注意力机制等，有助于根据原理优化 Prompt。您可以参考刘海的「思维链 COT」Prompt 技巧教程，详细阅读如何优化 Prompt。

好的提示词可以帮助 AI 模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写提示词的建议： 1. 明确任务：确保提示词清晰地定义了任务。例如，如果需要写一个故事，提示词应该包含故事的背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在提示词中提供足够的上下文。例如，如果需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。 3. 使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免 AI 模型产生误解。 4. 给出具体要求：如果任务有特定的格式或风格要求，请在提示词中明确指出。例如，如果需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。 5. 使用示例：如果有特定的期望结果，可以在提示词中提供示例。这有助于 AI 模型更好地理解需求。 6. 保持简洁：尽量保持提示词简洁明了。过多的信息可能会使 AI 模型产生困惑，导致生成不准确的结果。 7. 使用关键词和标签：在提示词中使用关键词和标签可以帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 此外，提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重。