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摘要： 4.1 GuessANum.py target=425 guess=0 count=0 while guess!=target: guess=eval(input('请输入一个猜测的整数(1-1000)😂) count += 1 if guess>target: print('猜大了') elif 阅读全文

摘要： 3.6 import time print("Starting",end='') a='...' print("{:^5}".format(a),end='') print("Done!") 3.7 while True: for i in ["/","-","|","\","|"]: print( 阅读全文

摘要： 3.1 K = 0.165 N = eval(input("请输入你的体重（kg)😊) M = KN for i in range(1,11): N += 0.5i M = K*N print("第{}年，在地球上为{:.2f}kg，在月球上为{:.2f}kg".format(i,N,M)) 3. 阅读全文

摘要： Tempconvent.py TempStr = input("请输入带有符号的温度值：") if TempStr[-1] in['F','f']: C = (eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8 print("转换后的温度是{:.0f}C".format(C)) elif Tem 阅读全文

摘要： TempConvert.py TempStr = input("请输入带有符号的温度值：") if TempStr[-1] in ['F','f']: C = (eval(TempStr[0:-1]) - 32)/1.8 print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C)) elif 阅读全文

摘要： str1 = input("请输入一个人的名字：") str2 = input("请输入一个国家名字：") print("世界这么大，{}想去{}看看.".format(str1,str2)) n = input("请输入整数N:") sum = 0 for i in range(int(n)): 阅读全文

摘要： 一、大模型技术发展概述 近年来，以GPT-4、PaLM 2、Claude 2、LLaMA 2等为代表的大模型在自然语言处理领域取得突破性进展。其核心特点包括： 参数量级：模型参数从百亿（如LLaMA 2-13B）到万亿（如GPT-4）不等，通过海量数据训练实现广泛的知识覆盖。 技术架构：基于Tran 阅读全文

摘要： import turtle turtle.setup(500,500) turtle.bgcolor("white") turtle.pensize(3) turtle.color("red") turtle.begin_fill() for _ in range(5): turtle.forwar 阅读全文