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json.loads(json_string) 是 Python 的 json 模块中用于将 JSON 格式的字符串解析为 Python 数据类型的函数。 解析步骤： 导入模块：首先需要导入 json 模块，它提供了解析和生成 JSON 数据的功能。 调用 json.loads() 函数： 参数 json_string：这是一个字符串，包含了合法的 JSON 数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于 web API 和数据传输。功能：json.loads() 会将 JSON 字符串转换为对应的 Python 数据类型。具体转换规则如下：JSON 对象（用 {} 表示）转换为 Python 的 dict（字典）。JSON 数组（用 [] 表示）转换为 Python 的 list（列表）。JSON 字符串转换为 Python 的 str。JSON 布尔值（true 和 false）转换为 Python 的 True 和 False。JSON 的 null 值转换为 Python 的 None。 例子： import json json_string = '{'name': 'Alice', 'age': 25, 'is_student': false}' python_data = json.loads(json_string) print(python_data) 输出： {'name': 'Alice', 'age': 25, 'is_student': False}

乒乓球机器人作为训练工具，能够提供精准、可控且持续的对练环境，对于提升技术和体能非常有效。然而，它无法替代与真人对战时的心理博弈和应对复杂局势的随机性，且缺少人与人之间的互动体验。因此，我认为乒乓球机器人适合用于基础技术训练，但要提升比赛应对能力和综合素质，真人对练仍然不可或缺，两者结合才是理想的训练方式。

在阿里云上，仅需 10 分钟即可将您的微信公众号（订阅号）升级为 AI 智能客服，提供全天候（7x24）客户支持，显著提升用户体验，助力业务竞争力提升。 方案概览 将微信公众号（订阅号）升级为 AI 智能客服，仅需 4 步： 创建大模型问答应用：首先，通过百炼创建大模型应用，并获取调用该应用 API 的必要凭证。 搭建微信公众号连接流：利用阿里云的AppFlow服务，无需编写代码即可完成微信公众号与百炼 RAG 应用的连接，实现用户在微信公众号中的智能对话。 引入AI智能客服：接下来，通过简单的配置调整，将 AI 智能客服集成到微信公众号中。 增加私有知识：最后，您可以引入一些私有知识库，让 AI 助理能够应对更多复杂的客户咨询，从而提升服务质量。 创建大模型问答应用 我们首先需要创建一个百炼应用，以获取大模型推理 API 服务，从而实现 AI 助手的功能。 创建应用 进入百炼控制台的我的应用，创建应用。 在应用设置页面，模型选择通义千问-Plus，其他参数保持默认。 您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。例如： 你叫小助，是我们公司的AI助手，可以帮助客户解答产品选购、使用等方面的问题。 请总是给出简短的回答，不要讲太多。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用API所需的凭证 为了在后续通过 API 调用大模型应用的能力，我们需要获取一个百炼应用的API-KEY和应用ID： 返回我的应用页面，点击查看我的API-KEY，在弹出窗口中创建一个新API-KEY。 在应用列表中可以查看所有百炼应用ID。 创建微信公众号连接流 AppFlow使您无需编写代码，只需通过界面配置即可将百炼RAG应用与微信公众号连接。您可以使用预置的 AppFlow模板轻松创建微信公众号连接流。 如果您的微信公众号已完成认证，您可以通过微信客户消息直接回复公众号中的用户咨询。若未完成认证，则只能使用被动消息回复功能，该功能的消息响应时间限制为5秒，超时后将无法回复。 要检查您的公众号是否完成认证，请在微信公众号后台的左侧菜单中选择“设置与开发” > “公众号设置”，在公众号设置页面查看认证状态。根据您的认证情况，您可以选择适合的创建方案。由于我的公众号没有认证的。所以，下面是采用没有认证方式进行演示： 使用AppFlow模板创建连接流，点击立即使用进入创建流程。 访问微信公众号后台，在左侧菜单选择设置与开发 > 基本配置。获取AppID和 AppSecret，在服务器配置点击启用，生成一个EncodingAESKey。 在连接流的账户授权配置向导页，点击前往授权。在创建凭证对话框中，填入之前获取的微信公众号应用的 AppID、AppSecret 和 EncodingAESKey，并设置一个自定义 Token 和凭证名称。当前方案IP白名单无需填写。 在连接流的账户授权配置向导页，点击前往授权。在创建凭证对话框中，填入之前获取的API-KEY，并设置一个自定义凭证名称。 在执行动作配置向导页，填写百炼的应用Id，完成后点击下一步 在基本信息配置向导页，填写连接流名称和连接流描述（建议保持默认），完成后点击下一步。 界面提示流程配置成功，复制 WebhookUrl，点击发布。 引入 AI 智能客服 在微信公众号后台开启服务器配置 访问微信公众号后台，在左侧菜单选择设置与开发 > 基本配置。在服务器配置点击修改配置。在表单中输入上一步复制的 WebhookUrl，上一步凭证中填入的 Token 和 EncodingAESKey，然后点击提交。 您需要配置IP白名单。在左侧菜单选择设置与开发 > 安全中心。配置IP白名单，粘贴上一步复制的白名单IP。 验证公众号上的AI智能客服 现在，您可以访问公众号并发送消息，即可收到 AI 智能客服的回复。 为 AI 客服增加私有知识 通过前面的步骤，您已经建立了一个能够与客户对话的 AI 智能客服。不过，为了使 AI 智能客服能够像公司员工一样，更加精准和专业地回答与商品相关的问题，我们还需为大模型应用配置知识库。 假设您的公司销售智能手机，您网站上会包含许多关于智能手机的信息，如支持双卡双待、屏幕规格、电池容量、内存等。详细的机型配置清单可以参考《百炼系列手机产品介绍.docx》。 配置知识库 接下来，我们可以尝试让大模型在面对客户问题时参考这份文档，以产出一个更准确的回答和建议。 上传文件：在百炼控制台的数据管理中点击导入数据，根据引导上传我们虚构的百炼系列手机产品介绍： 根据您上传的文档大小，百炼需要一定时间解析，通常占用1~6分钟，请您耐心等待。 建立索引：进入知识索引，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引，以便后续大模型回答时检索参考。 选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择ADB-PG。 引用知识：完成知识库的创建后，可以返回我的应用进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 检验效果 有了参考知识，AI 智能客服就能准确回答关于您公司的商品的问题了。 总结 通过前面的步骤，您已经能够搭建一个大模型RAG应用，并将其以AI智能客服的形式集成到微信公众号中，以应对客户咨询。整个过程仅需 10 分钟，并且在免费试用额度内，费用为 0 元。赶紧复制下面的链接地址，花10分钟的时间让公众号变成智能客服吧。 https://developer.aliyun.com/topic/enterprise/aiwechat?taskCode=18345&recordId=06e41cc99268643db606c0340df64d9d 阿里云大模型服务平台百炼和阿里云模型服务灵积为新用户提供了一系列的新人免费额度优惠。获取这些免费额度需要您满足以下条件中的一项： 开通阿里云大模型服务平台百炼：首次开通阿里云大模型服务平台百炼，且从未开通过阿里云模型服务灵积。 开通阿里云模型服务灵积：首次开通阿里云模型服务灵积，且从未开通过阿里云大模型服务平台百炼。 查询 查询免费额度方式 查询单个模型的免费额度信息：登录阿里云百炼控制台后，点击模型广场，选择模型并点击下方的查看详情按钮，即可查看免费的总额度，剩余额度，及到期时间。

处理线程死循环是Java多线程编程中的一个重要问题。当一个线程进入无限循环时，它会一直占用CPU资源，导致其他线程无法正常运行，甚至可能导致整个系统崩溃。因此，我们需要采取一定的措施来避免和处理线程死循环。 以下是一些建议和方法来解决线程死循环问题： 优化代码逻辑：首先，检查你的代码逻辑，确保没有无限循环的情况。例如，避免使用while(true)这样的死循环，而是使用明确的循环条件。 使用标志位：在循环中添加一个标志位，当满足某个条件时，将标志位设置为false，从而跳出循环。例如： boolean running = true; while (running) { // ...执行任务... if (某个条件) { running = false; } } 使用定时器：为循环设置一个超时时间，当超过这个时间时，自动跳出循环。例如，可以使用System.currentTimeMillis()来计算循环运行的时间： long startTime = System.currentTimeMillis(); while (System.currentTimeMillis() - startTime 超时时间) { // ...执行任务... } 使用线程中断：当你发现一个线程陷入死循环时，可以尝试中断该线程。例如： Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) { // ...执行任务... } } }); thread.start(); // 当需要停止线程时 thread.interrupt(); 使用ExecutorService：使用ExecutorService来管理线程，可以方便地控制线程的生命周期。例如： ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); Future?> future = executor.submit(new Runnable() { @Override public void run() { // ...执行任务... } }); // 当需要停止任务时 future.cancel(true); executor.shutdown(); 使用ScheduledExecutorService：如果你的任务需要周期性执行，可以使用ScheduledExecutorService来避免死循环。例如： ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1); Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { // ...执行任务... } }; scheduler.scheduleAtFixedRate(task, 0, 周期， TimeUnit.MILLISECONDS); // 当需要停止任务时 scheduler.shutdown(); 处理线程死循环的方法有很多，关键是要根据你的具体需求和场景来选择合适的方法。同时，编写高质量的代码和进行充分的测试也是避免线程死循环的重要手段。

人工智能大模型在引领智能时代革命中扮演着关键角色，其影响主要体现在以下几个方面： 数据驱动的决策： 人工智能大模型可以通过分析大规模数据，识别模式和趋势，从而提供更准确、更有效的决策支持。这种数据驱动的决策可以应用于各个领域，包括商业、医疗、金融等，帮助组织和个人做出更明智的决策。 个性化服务和体验： 基于人工智能大模型的个性化算法可以分析用户的偏好和行为，为用户提供定制化的服务和体验。这种个性化服务可以大大提高用户满意度和忠诚度，推动商业模式的转型和创新。 自动化和智能化生产： 人工智能大模型可以用于自动化和智能化生产过程，提高生产效率和产品质量。例如，在制造业中，可以利用人工智能大模型分析生产数据，优化生产计划和流程，降低成本并提高产能。 智能辅助决策和创意： 人工智能大模型可以作为决策辅助工具，帮助人们更快速、更准确地找到解决方案。在创意领域，人工智能大模型也可以用于生成创意内容或提供创意灵感，与人类合作创造出更具有创新性和价值的作品。 全球合作与知识分享： 人工智能大模型可以促进全球合作与知识分享，通过开源和共享模型、数据和算法，加速人工智能技术的发展和应用，推动智能时代的全球化进程。 总的来说，人工智能大模型通过其强大的计算能力和学习能力，正在推动智能时代的革命，改变着人类生活和工作的方方面面，为社会带来了巨大的变革和机遇。然而，也需要注意应用人工智能技术时可能涉及的伦理、隐私和安全等问题，保障人类的权益和社会的可持续发展。

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Reumount硬盘时出现deviceisbusy怎么办？【已解决】 umount -l 'l'是什么意思？