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可以写出一个两数之和的Python实现代码吗

回答

以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例:

def sum_two_numbers(num1, num2):
    return num1 + num2

# 示例用法
num1 = 5
num2 = 10
result = sum_two_numbers(num1, num2)
print("两数之和为:", result)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

OpenAI:GPT_最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf

4.3最后问它一句:哎,你有没有漏掉啥?Tactic:Ask themodel if it missed anything on previous5.2需要做精确计算的时候:⽤代码、或调API真的需要算,最好是让它写代码去算。运⾏代码输出结果后,再丢回给模型继续处理。写Python代码求实数根的⽤例SYSTEMYou canwrite and execute Python code by enclosing it in triple backticks,e.g.```code goes here```.Usethis to perform calculations.你可以编写并执⾏一段Python代码,代码放在三引号⾥⾯,⽐如:``代码放在这⾥```。请⽤这种⽅式来执⾏计算。USER找出以下多项式的所有实数根:3x**5 - 5x4 - 3*x3 - 7*x - 10。另外,模型也能帮忙写代码调⽤ API,这个过程也⽐较简单。最后要提请注意:模型写的代码不⻅得都是对的,都安全。跑代码之前要确保环境安全,最好在沙盒⾥。输出结果:import numpy as np# Define the coe cients of the polynomialcoe cients =[3,-5,-3,0,-7,-10]

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coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息?
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。
2024-10-16
ai.学python
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。
2024-10-16
如何在线编译PYTHON代码
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。
2024-10-11
我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设,如果我选择微博这个网站,你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法
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。
2024-10-11
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
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
AI + python 自动投递秋招简历
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。
2024-09-30
可以辅助我写出一步100万字左右的小说吗
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。
2024-09-07
如何让AI写出更有网感的标题
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。
2024-08-30
如何写出优质的提示词
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!”
2024-08-12
如何将思维链的原理与prompt相结合,写出更加完美的prompt
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。
2024-07-07
怎么写出好的提示词
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。
2024-05-10
如何指导AI写代码
以下是关于指导 AI 写代码的一些方法和经验: 1. 在独立游戏开发中,如果让 AI 写小功能,可以把不方便配表而又需要撰写的代码交给它。这类代码通常简单、模板化、多是调用 API,只牵涉小部分特殊逻辑。例如以 Buff 系统为例,对于一些复杂的 Buff 代码撰写,可先给 AI 提供模板代码,让其学习并总结规律,然后尝试让其撰写类似的代码。但要注意,目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教,且不同的 AI 工具各有特点,比如 ChatGPT 可能更方便。同时,教 AI 就像哄小孩,对其正确的表现要及时肯定,指出错误时要克制。 2. 在编写自动备份配置的脚本时,对于不熟悉的领域,如运维中的 Shell 脚本,虽然不必完全依赖 AI 实现代码,但 AI 可以作为很好的教练。可以向 AI 请教具体问题,如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等,大多数情况下只需告诉 AI 目标,它会提供解决方案。从结果来看,AI 不仅能写出代码,还能给出详细的中文注释帮助理解逻辑。也可以直接问 AI 有没有现成的工具推荐,或者找专业的人来完成任务。 3. Cursor 是一款使用 AI 进行编码的工具,它旨在让编码极其高效。它能够从您的代码库中获得最佳答案,或参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。还能通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改,允许您使用指令编写代码,通过简单的提示就能更新整个类或函数。
2024-10-15
我想用AI写代码,推荐几个网站
以下是一些可以用 AI 写代码的网站: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2024-10-13
ai代码提效工具有哪些
以下是一些可以提高 AI 代码编写效率的工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外,还有以下工具在代码相关方面具有特定功能: 1. Cursor:AI 增强的代码编辑器,通过对话式 AI 和自然语言命令提升开发者效率,包括 Copilot++功能,可预测下一个代码编辑,并允许通过 CmdK 命令快速修改代码。您可以免费试用:https://www.cursor.com/pricing 。 2. Warp:基于 Rust 的现代终端,内置 AI 功能。可通过自然语言描述运行命令,智能加载 AI 命令建议,简化命令行操作。Warp AI 每月提供 100 次免费请求,升级至团队计划后可解锁更多请求次数。了解更多信息,请访问定价页面:https://codesubmit.io/blog/aicodetools/warp.dev/pricing 。 在软件架构设计中,用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建多种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。
2024-10-12
能够直接生成前端代码的工具
以下是一些能够直接生成前端代码的工具: 1. Vercel v0:已向所有人开放,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。例如,群友“嘴替笔记苏谨深”试用后效果不错,可生成标准安卓的天气预报截图,且输出代码有 react 和 html 两种格式。您可以通过 https://v0.dev/ 了解更多。 2. ChatGPT + 云原生服务 Laf:Laf 是一个 Serverless 框架,提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。搭建步骤包括添加环境变量输入您的 apikeys(apikeys 获取地址:https://platform.openai.com/ ),注意免费流量和是否过期。上传打包后的前端静态资料代码,上传后直接访问右侧的域名即可。详情可参考:https://laf.dev/ 。 此外,Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev,通过语言描述生成界面代码,可直接预览和调整生成的代码,完成后能复制或在 Vercel 上面部署。目前只能生成 React 和 HTML,由的能力组成,目前需要加入等待列表。
2024-10-12