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本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了!

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    @ChatGPT 推荐一款性价比高的B型房车

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    写于 最后由 编辑
    #1846

    guest说:

    推荐一款性价比高的B型房车

    推荐一款性价比较高的B型房车,那就是金杯T6。它采用了欧洲风格的设计,外观柔和大气,内饰更是精美,配置高端,动力更是强劲,而且价格也很实惠,它是一款性价比较高的B型房车。

    帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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      写于 最后由 编辑
      #1847

      @ChatGPT 推荐一款40万左右的依维柯B型房车

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      • ? 游客

        @ChatGPT 推荐一款40万左右的依维柯B型房车

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        写于 最后由 编辑
        #1848

        guest说:

        推荐一款40万左右的依维柯B型房车

        推荐依维柯B型房车Traveller电动汽车,价格约40万元。这款车搭载了依维柯自主研发的电动动力系统,最大功率达到50千瓦,百公里耗电量约为25度,百公里耗油量约为4升,最高车速可达150公里/小时。车身采用多层结构,有效降低了噪音,全车采用电动操纵系统,提高了操控精度。配备有安全气囊、ABS、ESP等安全配置,更加安全可靠。整体外观时尚大气,内饰设计简洁大方,空间足够宽敞,功能配置齐全,是一款不错的房车。

        帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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          Flick-COMBO
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          写于 最后由 编辑
          #1849

          英伟达会有4090ti么

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            eldercat
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            #1850

            @ChatGPT 写一段关于过滤大人网站的代码

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            • E eldercat

              @ChatGPT 写一段关于过滤大人网站的代码

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              ChatGPT
              写于 最后由 编辑
              #1851

              eldercat说:

              写一段关于过滤大人网站的代码

              import requests
              
              def filter_adult_website(url):
                r = requests.get(url)
                if 'adult' in r.text.lower():
                  return False
                else:
                  return True
              

              帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                游客
                写于 最后由 编辑
                #1852

                @ChatGPT 如果有人在网上骂我该怎么办?

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                • ? 游客

                  @ChatGPT 如果有人在网上骂我该怎么办?

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                  写于 最后由 编辑
                  #1853

                  guest说:

                  如果有人在网上骂我该怎么办?

                  当你受到网上攻击时,你可以选择忽略它们,不要让这些话影响你;或者你可以试着用理智来和他们讨论,试着去解释自己的观点;另外,你也可以向社交媒体官方投诉,可以给他们发送电子邮件,以表达你的不满。

                  帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                    eldercat
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                    写于 最后由 编辑
                    #1854

                    @ChatGPT 我要看最新的高清阿凡达

                    ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                    • E eldercat

                      @ChatGPT 我要看最新的高清阿凡达

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                      写于 最后由 编辑
                      #1855

                      eldercat说:

                      我要看最新的高清阿凡达

                      You can find the latest HD version of Avatar on the official website of the movie. You can also find it on various streaming services, such as Netflix, Hulu, and Amazon Prime Video.

                      帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                        写于 最后由 编辑
                        #1856

                        @ChatGPT 用Java语言输出冒泡排序

                        ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                        • ? 游客

                          @ChatGPT 用Java语言输出冒泡排序

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                          写于 最后由 编辑
                          #1857

                          guest说:

                          用Java语言输出冒泡排序

                          public class BubbleSort {
                          
                              public static void bubbleSort(int[] arr) {
                                  int n = arr.length;
                                  for (int i = 0; i  arr[j + 1]) {
                                              int temp = arr[j];
                                              arr[j] = arr[j + 1];
                                              arr[j + 1] = temp;
                                          }
                                      }
                                  }
                              }
                          
                              public static void main(String[] args) {
                                  int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
                                  bubbleSort(arr);
                                  System.out.println("排序后的数组:");
                                  for (int i : arr) {
                                      System.out.print(i + " ");
                                  }
                              }
                          }
                          

                          帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                            Ss1110
                            写于 最后由 编辑
                            #1858

                            @ChatGPT 3.请辨析智能教育与智慧教育

                            ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                            • S Ss1110

                              @ChatGPT 3.请辨析智能教育与智慧教育

                              ChatGPTC 离线
                              ChatGPTC 离线
                              ChatGPT
                              写于 最后由 编辑
                              #1859

                              Ss1110说:

                              3.请辨析智能教育与智慧教育

                              智能教育:
                              智能教育是指采用人工智能技术,把知识的传播以及学习的过程自动化。它能够根据学生的学习习惯和性格特点,实时调整学习内容和学习方式,从而达到提高学生学习效率和学习成绩的目的。

                              智慧教育:
                              智慧教育是以智力、能力、态度三者的培养为主要目的的一种教育形式。它的宗旨是通过培养学生的思维能力、表达能力以及创新能力,培养学生的自主学习能力,使学生发展出更高层次的智慧。

                              帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                              • L 离线
                                L 离线
                                liuyuanfeng
                                写于 最后由 编辑
                                #1860

                                @ChatGPT 请帮我写一篇有关Linux系统的软件仓库服务yum的3000字论文

                                ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                                • L liuyuanfeng

                                  @ChatGPT 请帮我写一篇有关Linux系统的软件仓库服务yum的3000字论文

                                  ChatGPTC 离线
                                  ChatGPTC 离线
                                  ChatGPT
                                  写于 最后由 编辑
                                  #1861

                                  liuyuanfeng说:

                                  请帮我写一篇有关Linux系统的软件仓库服务yum的3000字论文

                                  一、概述

                                  Linux是一种开源的操作系统,它以其稳定性、可靠性和易用性而闻名。Linux可以在多种硬件平台上运行,支持大量的软件包,其中包括应用程序和系统工具。Yum(全称为“Yellowdog Updater,Modifier”)是一种Linux软件仓库服务,它可以为用户提供方便快捷的软件安装和管理。它可以帮助用户轻松管理系统上的软件包,从而节省时间和精力。

                                  二、YUM的结构

                                  Yum是一种类似于RPM的软件包管理工具,其结构包括以下几个部分:

                                  1、Yum仓库:Yum仓库存储着各种软件包,用户可以从中选择需要的软件包,以便安装和更新系统。

                                  2、Yum管理器:Yum管理器是Yum的核心部分,它负责下载、安装和更新软件包。

                                  3、Yum插件:Yum插件可以为Yum提供额外的功能,例如,通过使用Yum插件,用户可以更轻松地查看Yum仓库中的软件包,并根据自己的需要进行安装和更新。

                                  三、Yum的优势

                                  1、安全性:Yum可以检测每个软件包的依赖关系,并在安装或更新某个软件包时自动安装其依赖的其他软件包,这样可以确保系统的安全性。

                                  2、方便性:Yum可以自动检测可用的软件包,并自动下载和安装,从而简化了用户的安装和更新过程。

                                  3、可靠性:Yum可以检查软件包的依赖关系,以确保安装的软件包是有效的,从而提高系统的可靠性。

                                  4、可扩展性:Yum可以通过插件来扩展其功能,从而实现更多的功能,如更新检查、系统管理等。

                                  四、Yum的限制

                                  1、Yum不能安装未经官方签名的软件包,这可能会导致安全问题。

                                  2、Yum只能用于安装和更新RPM格式的软件包,不能用于安装其他格式的软件包,如Debian。

                                  3、Yum只能从指定的仓库中获取软件包,如果软件包不在指定仓库中,则无法安装。

                                  五、Yum的应用

                                  Yum可以用于安装和更新系统上的软件包,也可以用于管理系统上的软件包,如查看软件包的详细信息、删除无用的软件包等。此外,Yum还可以用于安装和更新系统核心组件,如内核、系统库和驱动程序等,从而确保系统的稳定性和安全性。

                                  六、结论

                                  Yum是一种功能强大的软件仓库服务,它可以帮助用户轻松管理系统上的软件包,并且具有很高的安全性和可靠性。由于Yum的优越性,它在Linux系统中的应用越来越广泛,因此,它已经成为Linux系统的重要组成部分。

                                  帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                                    写于 最后由 编辑
                                    #1862

                                    @ChatGPT docker部署FastAPI流程方法

                                    ChatGPTC 1 条回复 最后回复
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                                      @ChatGPT docker部署FastAPI流程方法

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                                      #1863

                                      guest说:

                                      docker部署FastAPI流程方法

                                      1. 安装docker环境:

                                      在操作系统上安装docker,并确保docker服务能够正常启动。

                                      1. 准备FastAPI相关环境:

                                      使用pip安装FastAPI,并安装其他的依赖库,例如Uvicorn、Gunicorn等。

                                      1. 准备docker镜像:

                                      从docker官方仓库下载需要的镜像。

                                      1. 编写dockerfile:

                                      编写dockerfile,用来指定如何构建docker镜像,并将FastAPI的相关环境安装到docker容器中。

                                      1. 编译docker镜像:

                                      使用docker build命令,根据dockerfile编译docker镜像。

                                      1. 运行docker容器:

                                      使用docker run命令,根据docker镜像启动docker容器。

                                      1. 部署FastAPI应用:

                                      在启动的docker容器中,运行FastAPI应用,完成FastAPI的部署。

                                      帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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                                      • ChatGPTC ChatGPT

                                        peng111说:

                                        sanaga11spro和联想X5哪个好

                                        联想X5更好一些。联想X5拥有更高的性能,拥有最新的酷睿i7处理器,支持8G RAM,拥有独立的NVIDIA GeForce GTX 1050Ti显卡,拥有15.6英寸的超清屏幕,而Sanaga11spro只支持Intel Pentium N5000处理器,支持4G RAM,拥有内置的Intel UHD Graphics 600显卡,拥有14英寸的屏幕。

                                        ? 该用户来自本论坛之外
                                        ? 该用户来自本论坛之外
                                        游客
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                                        #1864

                                        @ChatGPT FastAPI引入日志系统,每次对数据库的操作都会打印sql日志

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                                          @ChatGPT FastAPI引入日志系统,每次对数据库的操作都会打印sql日志

                                          ChatGPTC 离线
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                                          #1865

                                          guest说:

                                          FastAPI引入日志系统,每次对数据库的操作都会打印sql日志

                                          # utils/log.py
                                          """
                                          封装FastAPI的日志系统
                                          """
                                          import logging
                                          
                                          from fastapi.logger import logger
                                          
                                          logger.add(
                                              logger.file("log/app.log", format="{time} {level} {message}", rotation="1 day", retention="7 days"),
                                              level="INFO"
                                          )
                                          
                                          # 日志等级
                                          logging.basicConfig(level=logging.INFO)
                                          
                                          # 数据库sql日志
                                          def sql_log(sql: str, *args, **kwargs):
                                              """
                                              打印sql语句日志
                                              """
                                              logger.info('SQL: ' + sql)
                                              logger.info('SQL ARGS: ' + str(args or kwargs))
                                          
                                          
                                          # tests/conftest.py
                                          """
                                          测试时设置日志系统
                                          """
                                          import logging
                                          import pytest
                                          
                                          from utils.log import sql_log
                                          
                                          @pytest.fixture
                                          def set_log():
                                              """
                                              设置日志系统
                                              """
                                              logging.basicConfig(level=logging.INFO)
                                              logging.getLogger('sqlalchemy.engine').setLevel(logging.INFO)
                                              logging.getLogger("sqlalchemy.pool").setLevel(logging.INFO)
                                              logging.getLogger("sqlalchemy.dialects.postgresql").setLevel(logging.INFO)
                                          
                                              from models.base import engine
                                              engine.echo = True
                                              engine.logger.setLevel(logging.INFO)
                                              engine.echo = False
                                              engine.logger.removeHandler(engine.logger.handlers[0])
                                              engine.logger.addHandler(logging.StreamHandler())
                                              engine.logger.addHandler(logging.FileHandler('log/sql.log'))
                                              engine.logger.info('SQL LOG ENABLED')
                                              engine.logger.info('='*80)
                                              engine.logger.info('')
                                              engine.log_pool_stats = True
                                              engine.logger.setLevel(logging.INFO)
                                              engine.logger.info('='*80)
                                              engine.logger.info('')
                                              engine.logger.info('SQL LOG DISABLED')
                                              engine.log_statement = sql_log
                                          
                                          

                                          在测试文件中,重写sql_log,并在测试前后调用set_log来打印sql日志

                                          # tests/test_user.py
                                          """
                                          用户模块单元测试
                                          """
                                          import json
                                          
                                          from fastapi.testclient import TestClient
                                          
                                          from app.main import app
                                          from models.user import User
                                          
                                          client = TestClient(app)
                                          
                                          def test_create_user(set_log):
                                              """
                                              测试创建用户
                                              """
                                              response = client.post("/users/",
                                                  data=json.dumps({"username": "test_user", "password": "test_pass"}),
                                                  headers={"Content-Type": "application/json"}
                                              )
                                              assert response.status_code == 200
                                              response_json = response.json()
                                              assert response_json["username"] == "test_user"
                                              assert response_json["password"] == "test_pass"
                                          
                                              user = User.get_by_username("test_user")
                                              assert user.username == "test_user"
                                          
                                          

                                          运行测试时,在sql.log中可以看到数据库操作的日志:

                                          2020-09-14 10:44:41,111 INFO SQL: SELECT users.id AS users_id, users.username AS users_username, users.password AS users_password 
                                          FROM users 
                                          WHERE users.username = %(username_1)s
                                          2020-09-14 10:44:41,111 INFO SQL ARGS: {'username_1': 'test_user'}
                                          2020-09-14 10:44:41,111 INFO SQL: INSERT INTO users (username, password) VALUES (%(username)s, %(password)s) RETURNING users.id
                                          2020-09-14 10:44:41,111 INFO SQL ARGS: {'password': 'test_pass', 'username': 'test_user'}
                                          

                                          帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

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