# 执行每个命令并记录输出 forcmdincommands: try: stdin, stdout, stderr=ssh.exec_command(cmd, timeout=15)# 命令执行超时 output=stdout.read().decode('utf-8', errors='ignore').strip() error=stderr.read().decode('utf-8', errors='ignore').strip() data["commands_output"][cmd]={ "out...
以管理员身份打开终端,分别执行ollama run qwen2.5:1.5b和ollama run deepseek-r1:1.5b来安装模型 打开vscode,新建一个python文件,按照vscode的提示选择python3.10 环境,然后在vscode中打开终端器,分别在终端输入pip install ollama和pip install pyserial,安装ollama的python包和串口库 2 python端代码 先展示不调用g...
class InsertCommand(Command): def __init__(self, editor, pos, text): self.editor = editor self.pos = pos self.text = text def execute(self): self.editor.insert(self.pos, self.text) def undo(self): self.editor.delete(self.pos, len(self.text)) 第12章 解释器模式 典型应用 正则...
⚠️建议将 API 密钥存储在本地文件,而不是直接写入代码中,以提高安全性(见下文)。 三、Python 代码 获取API 后,即可正式开始编写Python 代码,实现一个自动监测剪贴板并调用 DeepSeek API 生成摘要的读书助手。 为了方便理解和组织代码,我们可以将其拆分成5 个核心部分: 1️⃣读取 API 密钥:从 API_KEY...
Python程序部分截图: 在利用 AI 大模型编程的过程中,总结出以下几点关键经验: 1.提问策略:验证和提问方式极为关键。采用合理的递进式提问,能够实现逐层深入。首要的是先开启编程任务,后续在验证阶段通过持续提问来完善程序。这种步步深入的提问模式,能有效引导 AI 给出更贴合需求的代码。
# Then run the command with the -e option to specify the .env file to use % leet flow -e .env.deepseek -t answer -q "How does GraphRAG work?" -k graphrag -l info 定制化场景应用 通过LeetTools ,开发者可以轻松实现DeepSeek的强大功能。当然,LeetTools 的能力远不止于此。在它的开发框架...
Python - Command-Line Arguments Python - Docstrings Python - JSON Python - Sending Email Python - Further Extensions Python - Tools/Utilities Python - GUIs Python Advanced Concepts Python - Abstract Base Classes Python - Custom Exceptions Python - Higher Order Functions Python - Object Internals Pyth...
Agent 只需要看到 python 代码就能调用它们. 所以一个 Ubuntu agent 需要看到的 python 源码长这样: from ghostos.core.moss import Moss as Parent from ghostos.libraries.terminal import Terminal class Moss(Parent): terminal: Terminal """ your terminal to exec command at the operating system you are...
spec:containers:-name:vllmimage:vllm/vllm-openai:latestenv:-name:LLM_MODELvalue:deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-name:USE_MODELSCOPEvalue:"1"command:-bash--c-|set-exif[["$USE_MODELSCOPE"=="1"]];then modelscope download--local_dir=/data/$LLM_MODEL--model="$LLM_MODEL"else...
if ! command -v jq &> /dev/null; then echo "jq could not be found, please install it first." exit 1 fi # 提取content字段并格式化输出 content=$(echo "$response_body" | jq -r '.choices[0].message.content') echo -e "分析结果:\n$content" ...