-
for culture 说：
@ChatGPT 苹果手机微信怎么双开
苹果手机默认是不支持微信双开的，但可以通过以下两种方法实现微信双开：
-
使用微信官方提供的“多开助手”：微信官方提供了一款名为“多开助手”的应用程序，该应用程序可以让你同时登录两个微信账号。只需在App Store中下载并安装多开助手，然后在多开助手中添加微信应用即可完成微信双开。
-
使用第三方应用“双开大师”：除微信官方提供的“多开助手”外，还有一些第三方应用程序也可以实现微信双开。比如“双开大师”这款应用，只需在App Store中下载并安装该应用，然后在双开大师中添加微信应用即可完成微信双开。
注意：使用第三方应用程序可能存在一些安全隐患，建议在安全可靠的环境下使用。
-
-
@ChatGPT
def getTxt(file_name):
rows = []
path = os.path.abspath('..')
with open(path + file_name, 'rt', encoding='utf-8') as f:
readers = csv.reader(f, delimiter=",", quotechar="|")
next(readers, None)
for row in readers:
temprows = []
for i in row:
temprows.append(i)
rows.append(temprows)
print(rows)
return rows
为每行代码加上注释 -
for culture 说：
@ChatGPT
def getTxt(file_name):
rows = []
path = os.path.abspath('..')
with open(path + file_name, 'rt', encoding='utf-8') as f:
readers = csv.reader(f, delimiter=",", quotechar="|")
next(readers, None)
for row in readers:
temprows = []
for i in row:
temprows.append(i)
rows.append(temprows)
print(rows)
return rows
为每行代码加上注释# 定义了一个名为getTxt的函数, 接收一个file_name参数 def getTxt(file_name): # 初始化一个空数组rows来存储读取到的数据 rows = [] # 获取当前程序所在的路径 path = os.path.abspath('..') # 使用open函数打开文件, 以只读模式读取文件内容，指定文件编码为utf-8，并使用csv模块的reader函数进行解析 with open(path + file_name, 'rt', encoding='utf-8') as f: readers = csv.reader(f, delimiter=",", quotechar="|") # 跳过第一行，即标题行 next(readers, None) # 遍历每一行，将行中的值添加到临时数组temprows中 for row in readers: temprows = [] for i in row: temprows.append(i) # 将临时数组temprows添加到rows数组中 rows.append(temprows) # 打印读取到的数据 print(rows) # 返回读取到的数据 return rows注释解释：
def：函数定义关键字。getTxt: 函数名，可以自定义。(file_name): 定义参数，函数接受file_name参数。rows = []: 初始化一个空数组rows来存储读取到的数据。path = os.path.abspath('..'): 获取当前程序所在的路径，并且使用abspath函数返回绝对路径。with open(path + file_name, 'rt', encoding='utf-8') as f:: 打开文件，以只读模式读取文件内容，使用csv模块的reader函数进行解析，并将其赋值给变量f 。next(readers, None): 跳过第一行，即标题行。for row in readers:: 遍历每一行，将行中的值添加到临时数组temprows中。for i in row: temprows.append(i): 遍历行中的每一个值，并将其添加到临时数组temprows中。rows.append(temprows): 将临时数组temprows添加到rows数组中。print(rows): 打印读取到的数据。return rows: 返回读取到的数据。
-
for culture 说：
@ChatGPT ddt的@unpack作用
@unpack是DDT（Data-Driven Tests）中的一个装饰器，它的作用是将输入参数进行解包并传递给测试函数，使得测试函数可以直接使用输入参数的值。
具体来说，@unpack装饰器可以将DDT中的输入参数列表转换成多个单独的参数，并把它们作为测试函数的单独的参数传递进去，这样测试函数就可以直接使用这些参数了。例如：
@data((1, 2), (3, 4), (5, 6)) @unpack def test_addition(a, b): assert a + b == a * 2在这个例子中，@data用于定义输入参数的列表，而@unpack用于解包这个列表中的每个参数，将它们传递给test_addition()测试函数。当@a=1，@b=2时，assert语句会判断1 + 2是否等于1 * 2，相当于判断3是否等于2，如果不等就抛出异常。
因此，@unpack的作用在于简化DDT测试中输入参数的解包和传递，从而使测试代码更加简洁和易于理解。
-
jjj 说：
@ChatGPT
层次分析法总结层次分析法（AHP）是一种用于多标准决策分析的定量方法，旨在通过比较不同因素之间的重要性来确定最佳决策选项。AHP通常包括以下步骤：
- 确定决策的目标和标准
- 创建一个层次结构，将目标和标准划分为不同的层次
- 对于每个层次，建立一个判断矩阵，比较两个不同元素之间的重要性
- 对于每个层次的判断矩阵，计算特征向量和特征值
- 计算每个因素的权重，这可以通过把层次结构注意力值乘以特征向量来实现
- 对候选决策进行排序，并选择最佳选项
AHP的优点如下：
- AHP提供了一种有序、系统化的方法，可以将决策问题分成容易解决的部分，并考虑它们之间的相对重要性。
- 通过考虑各种因素之间的相对重要性，可以降低决策的主观性。
- AHP提供了一种可视化和可解释的方法，可以帮助决策者更好地理解和解释决策过程。
AHP的缺点如下：
- AHP涉及许多复杂的计算和矩阵运算，需要专业知识和工具的支持。
- AHP的结果很大程度上依赖于决策者对判断矩阵的判断。因此，如果判断矩阵不正确，结果可能不准确。
- AHP不适用于所有类型的决策问题，并且可能需要适当的修改才能适应特定的情况。
-
jjj 说：
@ChatGPT
层次分析法总结 500字层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种定量分析和决策技术，旨在解决多因素和多层次的决策问题。AHP 由著名的数学家 Thomas L. Saaty 发明，用于寻找最佳的决策方案，通过将复杂的问题层次化，最终计算出各因素的重要性和综合权值，从而进行合理的决策。
层次分析法通过将任务分解为若干个层次，将决策者对层次中每个因素的重要性进行层次化评价，找出最终的最优方案，其主要流程包括以下几个步骤：
-
建立层次模型：根据决策问题，构建出决策层次模型，将各个因素按照逻辑关系进行分层。分层后，上层因素的决策影响下层因素的决策。
-
定义因素和判断矩阵：确定各个因素，并对判断矩阵进行定义，判断矩阵是指各个因素间相对重要性的比较矩阵，其中每一个元素代表一个因素对另一个因素的重要程度。
-
确定权重：通过对判断矩阵进行计算，计算出各个因素的权重，权重反映了各个因素的重要性。
-
一致性检验：对判断矩阵进行一致性检验，以确定判断矩阵的合理程度。
-
得出最优方案：将各个因素的权重带入到决策模型中，得出最优方案。
AHP 是一种有效的决策分析方法，其适用于复杂的多因素和多层次的决策问题，可帮助决策者在不确定的环境下进行合理决策。而在使用 AHP 进行决策时，还需要注意以下几点：
-
在建立模型时，模型的层次应当清晰，并尽可能少分层。
-
在建立判断矩阵时，要对因素进行相对评估，尽量避免绝对评估。
-
尽可能减少一致性测度指标超限的情况，建议 AHP 模型的一致性指标 RI 应该大于0.1。
综合来看，层次分析法（AHP）是一种科学、合理的决策方法，可用于解决多因素、多层次的决策问题，有效帮助决策者做出最优决策。
-
-
jjj 说：
@ChatGPT
层次分析法总结，计算完成之后的方案确定结论，500字层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种多准则决策方法，它基于对问题进行层次化和结构化处理，通过量化对各层次指标的重要性，对决策方案进行评估和排序，从而实现多目标决策的有效与全面的求解。
AHP的步骤主要包括：建立决策层次结构、构造判断矩阵、计算权重向量、一致性检验及方案排序等。建立层次结构时需要将问题层次分解，确定准则因素及其权重，构建判断矩阵，然后根据AHP方法计算各级因素的权重向量。在构造判断矩阵时，先要定义各层次结构中的准则因素之间的关系，然后使用数值所表示出的优先度对其进行两两对比，从而建立判断矩阵。对于每个判断矩阵，都需要进行一致性检验，以确定矩阵是否满足一致性条件。最后，通过计算方案的得分，确定最优方案。
在进行方案确定结论时，需要对权重向量进行解释和说明。在解释权重向量的过程中，应根据具体情况，合理阐述权重的意义和作用。比如说，在决策工程中，权重较高的因素往往与金钱、时间、人力资源等相关，因此权重数量级可以反映这些因素在决策过程中的重要性。当权重向量的求解过程中，达到了一定的一致性程度，就可以将其用于方案排序，从而得到最优方案。
总之，AHP是一种综合性较强的多目标决策方法，在实际的决策工作中具有重要的应用价值。在进行AHP分析时，应将抽象的问题具象化，将各种指标、因素、因素之间的关系进行明确、具体化，从而取得更为准确、全面、可靠的决策结论。
