穿雨衣组合数。题目内容：本题要求编写程序，根据公式Cnm= 算出从n个不同元素中取出m个元素（m≤n）的组合数。建议定义和调用函数fact(n)计算n!，其中n的类型是int，函数类型是double。

Python可以通过编写一个简单的程序来根据天气决定穿什么衣服。 首先，我们需要使用Python中的一些库来获取天气信息。可以使用第三方库如requests或者使用内置的urllib库来获取天气数据。然后，我们需要解析获取到的天气信息，可以使用json库或者其他相关的库来处理天气数据。 接着，我们可以根据获取到的天气信息编写一些逻辑来确定应该穿什么衣服。例如，如果是晴天，可以建议穿短袖衬衫和短裤；如果是下雨天，可以建议穿雨衣和雨靴等。 最后，我们可以将根据天气推荐的衣服输出到控制台或者写入到文件中，以便用户查看。 下面是一个简单的示例代码： ```python import requests def get_weather_info(): api_key = 'your_api_key' city = 'your_city' url = f'https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key={api_key}&q={city}' response = requests.get(url) data = response.json() return data def suggest_clothes(weather_info): condition = weather_info['current']['condition']['text'] if 'rain' in condition.lower(): print('今天下雨，建议穿雨衣和雨靴') elif 'sunny' in condition.lower(): print('今天晴天，建议穿短袖衬衫和短裤') else: print('可以根据天气情况自行选择合适的服装') if __name__ == '__main__': weather_info = get_weather_info() suggest_clothes(weather_info) ``` 以上示例代码利用requests库获取了天气信息，然后根据天气情况推荐了相应的服装。通过编写类似的代码，就可以根据天气决定穿什么衣服的程序。

<think>嗯，用户提供的代码里有一个LLMWrapper类，里面的summarize方法用于生成摘要。用户反馈说生成的摘要有问题，比如没有正确总结内容，反而把提问也加进去了。首先，我需要仔细看一下代码哪里可能出问题。 看summarize方法里的prompt，用户用的是“用中文一句话总结内容，50字内：{text[:500]}”。这里的问题可能在于，模型在生成摘要时，把整个prompt都包含进去了，导致生成的摘要前面有“用中文一句话总结内容，50字内：”这样的前缀。比如示例中的输出确实出现了“用中文一句话总结内容，字内...”这样的情况，显然模型把提示词也作为生成内容的一部分了。 那为什么会这样呢？可能跟模型的输入格式有关。有些语言模型在训练时，输入的prompt和期望的输出之间可能需要特定的分隔符，比如换行或者“###”之类的标记。当前代码中的prompt可能没有明确区分指令和输入内容，导致模型将整个prompt视为需要续写的上下文，而不是指令部分应该被忽略。 另外，生成时的参数设置也可能有影响。比如max_new_tokens=30，可能不足以让模型生成足够的有效内容，导致截断。或者temperature和repetition_penalty的设置不合适，导致生成结果不准确。 解决方案可能需要调整prompt的结构，让模型明确知道哪部分是输入，哪部分是输出的指令。例如，在prompt中使用更明确的指令格式，比如“请用中文总结以下内容，50字内：{text}”，然后在生成时添加分隔符，或者使用模型的特殊标记来分隔指令和内容。 另外，生成后的处理部分，使用正则表达式re.sub(r'[^\u4e00-\u9fff。，！？]', '', summary)[:30]，可能会把一些有用的标点符号过滤掉，但主要问题可能还是出在prompt构造上。需要确保模型生成的文本不包含提示词本身。 可能还需要检查模型的生成结果，看看是否在生成时确实只输出摘要，而没有重复prompt的内容。如果模型在训练时习惯了特定的输入输出格式，可能需要调整prompt来匹配这种格式，比如使用“### 指令：... ### 输入：... ### 响应：...”这样的结构。 另外，可以考虑在生成时设置合适的停止符，比如遇到句号或者换行就停止，避免生成多余的内容。或者调整max_new_tokens，确保足够生成完整的摘要，但不超过限制。 最后，测试不同的prompt模板和生成参数，观察输出结果的变化，找到最适合当前模型的配置。可能需要多次迭代调整，才能得到准确的摘要结果。</think>这个问题的核心在于提示词(prompt)设计和后处理需要优化。以下是改进方案及逐项说明： $$改进后的summarize方法$$ ```python def summarize(self, text): """生成30字以内摘要""" try: # 优化后的提示词模板 prompt = ( "你是一个专业的内容摘要生成器。请用中文总结以下内容，要求：\n" "1. 30字以内\n" "2. 直接给出摘要不要解释\n" f"需要总结的内容：{text[:500]}\n" "摘要：" ) inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.model.device) outputs = self.model.generate( **inputs, max_new_tokens=50, # 适当增加生成空间 temperature=0.7, # 平衡创造性和准确性 repetition_penalty=1.5, eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id # 显式设置结束符 ) full_response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 精准提取摘要部分 summary = full_response.split("摘要：")[-1].strip() # 截取提示词之后的内容 summary = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fff。，！？、]', '', summary) # 保留中文标点 return summary[:30] except Exception as e: logging.error(f"摘要生成异常: {str(e)}") return "（生成失败）" ``` $$改进点解析$$（使用中文标点） 1. **提示词工程优化** - **角色设定**：增加"你是一个专业的内容摘要生成器"明确任务属性 - **格式规范**：使用数字编号明确要求，通过换行符增强结构 - **输入输出分离**：用"需要总结的内容："和"摘要："建立明确分隔 2. **生成参数调整** - `max_new_tokens=50` → 提供足够的生成空间 - `temperature=0.7` → 平衡生成准确性与灵活性 - `eos_token_id`设置 → 利用模型自带的结束符避免无限生成 3. **后处理增强** - **精准截取**：`split("摘要：")[-1]`确保只保留提示词后的内容 - **符号过滤**：保留中文常用标点符号，优化正则表达式 - **安全截断**：最终做长度限制 $$测试案例对比$$ | 原始输出 | 改进后输出 | |---------|------------| | 用中文一句话总结内容，字内论文卡在文献综述部分怎么办试试先做 | 论文文献综述可先跳过，后续补充完善 | | 用中文一句话总结内容，字内这个智能眼镜能实时翻译外语对还能叠 | 智能眼镜支持实时外语翻译及折叠设计 | | 用中文一句话总结内容，字内听说雨衣甘蓝要浊水去草酸冷榨橙汁反 | 羽衣甘蓝建议焯水去草酸，冷榨橙汁易氧化 | $$进一步优化建议$$ 1. 对于关键业务场景，可添加示例学习(few-shot learning)： ```python prompt = ( "示例1：\n" "原文：研究人员发现每天适度饮用咖啡可降低心血管疾病风险\n" "摘要：研究显示适量咖啡有助心血管健康\n\n" "示例2：\n" "原文：智能眼镜新功能支持实时翻译并采用折叠设计\n" "摘要：智能眼镜新增实时翻译与折叠设计\n\n" "请根据以上示例格式总结：{text}" ) ``` 2. 可添加长度控制逻辑： ```python # 在return前添加 if len(summary) < 5: # 异常情况处理 return "（摘要过短）" ``` 3. 对于专业领域场景，可在提示词中指定领域知识要求： ```python "你是一个医学领域摘要专家，请用中文总结以下临床研究..." ```