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python，现在AI时代，给python又添加了一把火，现在ai应用开发啊什么的都是用的python，python的生态环境完美适配啊，而且也有语言基础学这个也简单，一个比较好的风口吧

给LLM提示你可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与你提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含你传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他详细信息，如上下文、输入或示例等。你可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。看下面一个简单的示例：提示词： The sky is 输出： blue. 如果你正在使用OpenAI Playground或其他任何LLM Playground，你可以按照以下屏幕截图中的方式提示模型：需要注意的是，当使用 OpenAI 的 gpt-4 或者 gpt-3.5-turbo 等聊天模型时，你可以使用三个不同的角色来构建 ...

当初的我还是一个一腔热血的男孩 对社会充满了幻想 那个时候我认为应该努力工作玩命干就能升职 结果一直干就会发现活都是你的现在我学会了摸鱼 我会在工作时间上厕所 玩手机  我现在比当时更会珍惜自己 你想录用我吗？

文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/多线程带来的收益往往写在压测曲线上，代价则藏在“偶发、难复现、只在生产出”的问题里。项目里遇到的坑，大多集中在并发正确性、资源治理、可观测性与性能错觉四个层面。并发正确性：最贵的是“偶发错误”数据竞争与可见性同一份共享状态被多个线程读写，既可能写丢，也可能读到过期值。最常见的表象是计数不准、状态机跳转异常、缓存命中率异常波动。根因通常是缺少互斥与内存可见性保障（例如仅靠普通变量传递“已初始化/已关闭”信号）。复合操作非原子“先检查再执行”在单线程里很自然，在多线程里就是经典竞态：余额校验后扣款、库存校验后减库存、Map...