数据增强调用大模型在本次任务中，我们通过星火Max模型对于训练材料进行增强，主要是对于每道阅读题补足4道单选题并给出答案，扩充训练数据。在注册好星火大模型后我们先安装调用大模型的sdk。 12# 环境安装pip install --upgrade spark_ai_python 安装完成后，这里给出调用星火大模型的代码，实际使用时只需填入自己的参数调用函数即可。 1234567891011121

baseline 分析首先总体分析baseline代码，这段代码可以分为以下几个部分： 1. 安装依赖：使用pip命令安装所需的Python库，如simple-aesthetics-predictor、data-juicer、pandas等，并卸载旧版本的pytorch-lightning。 2. 数据加载与预处理：从MsDataset加载数据集，保存图像并创建带有元数据的JSONL文

原文链接 数据提取部分input数据提取input部分由阅读材料以及相关要求 组成，我们拟通过正则表达式来匹配文字，通过pandas来处理xlsx文件 我们将，提取的数据存取为json格式，其中每条数据拥有两个字段input与output。input由 prompt + 阅读文本 组成output由 选项+ 答案 组成 语文题目 抽取数据，加载excel中的数据 12345678import p

set基本用法C++ 标准库中的 <set> 是一个关联容器，它存储了一组唯一的元素，并按照一定的顺序（从小到大）进行排序。在使用前，需要引头文件 #include <set> 声明set容器： 1std::set<元素类型> 元素名; 常用操作： 1234567std::set `<int>` myset;myset.insert(1);

函数模板1234template <typename type> ret-type func-name(parameter list){ // 函数的主体} 以数组求和的函数为例，一般我们在对整型数组求和时，以下为一个常见的求和函数： 123456789int sum (int *begin, int*end){ int ans = 0;

C++ 中的struct不在需要使用typedef，使用时可以直接使用结构体名字而无需在前面加struct,并且c++中的结构体除了可以拥有变量（成员变量）之外还可以拥有函数（成员函数） 123456789101112131415161718192021struct Point { int x,y; Point(int x = 1,int y = 0):x(x),y(y)&#

70分超时做法 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455#include<iostream>#include <vector>#include <algorithm>#include <cmath

序列查询新解主要思想分析直接遍历N虽然简单但一定会超时。尝试以遍历n，在每两个n之间，f(i)相等。我们把区间左端点记为lf，右端点记为rg，在两个n之间，可能有三种情况。 g(lf) >= fi; //在此区间中g(i)全部大于fi g(rg) <= fi; //在此区间中g(i)全部小于fi 在此区间中g(i)在 i &

暴力模拟，只能70分： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455#include<iostream>#include <vector>#include <algorithm>#include <c

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题，即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到