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”，或者可以说明已有的信息是什么领域的信息，比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银
Rerank模型 功能介绍 Rerank模型服务用于对召回的切片，按照query与切片的相关度进行精细化排序，以确保召回相关度top切片。 URL POST /pangu/search/v1/rerank 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证）
不涉及 默认取值： 不涉及 style String 参数解释： 风格。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 fabric_color String 参数解释： 面料颜色。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 pattern String
"feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ... { "feature_1": xx, "feature_2": xx
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ElementTree(annotation) return tree def get_value(row, name): value = '' if pd.isna(row[name]) else str(row[name]) return value def copy_
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"feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx, "target": 0, }, ... { "feature_1": xx,
} return res 数学计算示例代码。 def main(args: dict) -> dict: # 注意在输入参数中定义名为input1的变量 input1 = args.get('input1') try: input1 = int(input1) return { #
否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？" //第二轮答案 }, { "content": "以前没有相关疾病，不确定有没有接触过感冒的患者" //第三轮问题 } ], "temperature": 0.9,
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total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_features：地表特征变量列表，例如气压（P）、温度（T）、风速（U、V）。 upper_air_layers：高空气压层列表，例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features：高空特征变量列表，例如湿度（Q）、温度（T）、风速（U、V）、高度（Z）。
"context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_1": [ 864.1618041992188,
Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。 Pressure level选择1000hPa、92
f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。
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