diff --git a/results/gpu_status_0826.json b/results/gpu_status_0826.json
new file mode 100644
index 00000000..b6f6f2bd
--- /dev/null
+++ b/results/gpu_status_0826.json
@@ -0,0 +1,151 @@
+{"cur_time": "2024-08-26 04:11:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 142.88}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.042}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 141.503}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.403}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.159}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.059}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.2}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:12:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 142.244}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 138.612}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.965}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.705}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.75}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.61}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 134.688}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:13:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.21240234375, "powerusage_W": 141.743}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 140.084}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 140.465}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.147}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.0279541015625, "powerusage_W": 131.547}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.428}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 134.537}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3533197, "create_time": 1724645550.42, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:14:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.21240234375, "powerusage_W": 141.289}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 139.57}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 140.056}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.081}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.0279541015625, "powerusage_W": 131.097}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.033}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 134.203}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3533197, "create_time": 1724645550.42, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:15:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.75341796875, "powerusage_W": 140.352}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.09002685546875, "powerusage_W": 138.861}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.0201416015625, "powerusage_W": 139.895}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.6490478515625, "powerusage_W": 135.639}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.1920166015625, "powerusage_W": 130.611}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.0201416015625, "powerusage_W": 135.445}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 41.5513916015625, "powerusage_W": 133.725}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3533197, "create_time": 1724645550.42, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 13.447265625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:16:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.58935546875, "powerusage_W": 341.646}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.20916748046875, "powerusage_W": 336.278}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3970947265625, "powerusage_W": 337.97}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3912353515625, "powerusage_W": 332.031}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3111572265625, "powerusage_W": 323.555}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3931884765625, "powerusage_W": 324.689}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.9224853515625, "powerusage_W": 325.899}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3533197, "create_time": 1724645550.42, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 18.818359375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:17:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.21240234375, "powerusage_W": 141.406}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 140.003}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 140.932}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.174}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.0279541015625, "powerusage_W": 130.993}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.193}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 134.57}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3535793, "create_time": 1724645802.82, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:18:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 6.75537109375, "powerusage_W": 140.549}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.26971435546875, "powerusage_W": 138.742}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.7349853515625, "powerusage_W": 140.51}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.4830322265625, "powerusage_W": 135.671}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.4869384765625, "powerusage_W": 130.362}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.5670166015625, "powerusage_W": 135.635}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.0142822265625, "powerusage_W": 134.022}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3535793, "create_time": 1724645802.82, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 4.91015625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:19:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.49560546875, "powerusage_W": 142.845}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.36737060546875, "powerusage_W": 341.015}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3912353515625, "powerusage_W": 142.725}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.8463134765625, "powerusage_W": 333.995}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.7662353515625, "powerusage_W": 333.442}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.8463134765625, "powerusage_W": 341.998}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.3775634765625, "powerusage_W": 339.185}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3535793, "create_time": 1724645802.82, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 18.2734375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:20:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 143.178}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.077}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 141.639}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.499}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.259}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.751}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 134.636}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:21:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 11.86474609375, "powerusage_W": 140.539}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.36932373046875, "powerusage_W": 138.102}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.6666259765625, "powerusage_W": 140.928}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.7291259765625, "powerusage_W": 136.087}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.5552978515625, "powerusage_W": 130.159}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.7291259765625, "powerusage_W": 134.919}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.2916259765625, "powerusage_W": 135.744}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3538113, "create_time": 1724646019.82, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.1875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:22:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.52685546875, "powerusage_W": 347.486}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.20916748046875, "powerusage_W": 346.516}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3970947265625, "powerusage_W": 343.166}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3912353515625, "powerusage_W": 339.91}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3111572265625, "powerusage_W": 329.189}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 47.3931884765625, "powerusage_W": 335.663}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 46.9224853515625, "powerusage_W": 333.199}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3538113, "create_time": 1724646019.82, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 18.818359375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:23:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.94677734375, "powerusage_W": 145.015}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.936}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 142.855}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.929}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 133.015}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.763}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.027}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:24:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 17.28076171875, "powerusage_W": 351.163}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.524}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 142.42}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.835}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.073}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.184}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.755}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:25:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 17.28271484375, "powerusage_W": 346.615}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.66}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 142.723}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.2}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.329}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.484}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.034}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:26:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 17.28271484375, "powerusage_W": 353.821}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.22}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 142.139}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.444}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.078}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.113}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.647}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:27:18", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.73931884765625, "powerusage_W": 309.121}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.485}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5260009765625, "powerusage_W": 250.536}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.3013916015625, "powerusage_W": 137.83}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.264}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.8931884765625, "powerusage_W": 136.795}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.031}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:28:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 30.73541259765625, "powerusage_W": 302.962}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 281.768}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 328.171}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.3072509765625, "powerusage_W": 309.734}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0260009765625, "powerusage_W": 272.093}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4010009765625, "powerusage_W": 259.733}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.077}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:29:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.21392822265625, "powerusage_W": 304.392}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 278.596}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 313.838}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 312.159}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0260009765625, "powerusage_W": 277.044}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4010009765625, "powerusage_W": 248.308}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.164}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:30:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.21392822265625, "powerusage_W": 300.442}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 287.852}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 284.01}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 304.484}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 272.111}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4010009765625, "powerusage_W": 256.086}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.777}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:31:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.69439697265625, "powerusage_W": 304.233}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 285.531}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 287.784}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 313.126}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.573}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.435}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.643}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:32:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.71197509765625, "powerusage_W": 301.677}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 285.758}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 340.98}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 303.952}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.402}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 260.195}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.513}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:33:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 27.44439697265625, "powerusage_W": 202.796}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 284.235}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 317.666}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 299.932}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 274.785}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 254.694}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.296}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:34:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09478759765625, "powerusage_W": 302.032}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 289.987}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 321.66}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 308.381}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.557}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.118}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.443}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:35:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 302.344}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 290.232}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 314.5}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 304.705}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 274.016}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 246.105}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.446}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:36:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 302.156}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 284.763}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 306.186}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5416259765625, "powerusage_W": 320.057}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 280.883}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 252.547}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.477}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:37:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 302.467}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 288.747}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 311.333}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 311.475}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 278.804}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 255.972}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.067}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:38:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 315.185}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 294.833}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 336.552}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 306.492}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 281.108}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 257.864}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.177}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:39:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 301.547}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 283.939}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 310.811}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 318.432}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 278.556}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.043}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.426}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:40:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.12799072265625, "powerusage_W": 330.644}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 291.268}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 301.438}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 297.474}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 284.742}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 264.848}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.815}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:41:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 299.816}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 282.087}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 300.562}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 306.865}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 281.043}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.918}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.326}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:42:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 298.184}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 282.347}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 282.174}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 319.724}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 273.061}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 258.145}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.145}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:43:19", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 316.107}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 282.176}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 323.187}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 324.684}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.108}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 250.949}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.833}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:44:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 298.994}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 280.52}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5748291015625, "powerusage_W": 311.194}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 308.844}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.323}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 250.865}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.807}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:45:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.21392822265625, "powerusage_W": 296.592}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 283.443}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 295.926}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 296.348}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 273.179}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 271.195}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.644}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:46:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 25.22174072265625, "powerusage_W": 202.893}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 289.021}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 287.812}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 304.927}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 272.911}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 245.667}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.666}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:47:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09478759765625, "powerusage_W": 299.412}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 282.033}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 285.618}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 297.281}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 280.387}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.333}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.551}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:48:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 296.588}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 275.752}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 322.029}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 305.368}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 274.571}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 254.08}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.59}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:49:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 309.065}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 281.992}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 308.2}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 313.519}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 276.568}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 249.515}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.473}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:50:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 319.809}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 282.917}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 287.486}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 310.894}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 274.215}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 248.388}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.552}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:51:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 323.631}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.35174560546875, "powerusage_W": 288.612}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 281.007}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 322.148}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 280.361}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 270.356}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.92}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:52:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.09674072265625, "powerusage_W": 329.834}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.372}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 315.794}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 305.481}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 277.005}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 261.191}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.035}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:53:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.12799072265625, "powerusage_W": 318.392}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.114}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 313.704}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 313.394}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 278.31}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 263.152}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.31}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:54:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 301.105}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.523}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 286.549}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 307.014}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.816}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 260.232}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.473}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:55:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 299.071}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.597}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 322.809}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 306.806}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 275.25}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 256.787}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.929}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:56:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 299.444}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.333}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 310.849}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 320.875}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 281.792}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 259.856}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.496}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:57:20", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.19635009765625, "powerusage_W": 303.264}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.926}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 294.556}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.6646728515625, "powerusage_W": 301.938}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 273.676}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.5592041015625, "powerusage_W": 259.74}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.058}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:58:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.71783447265625, "powerusage_W": 295.375}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.647}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 280.971}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.52}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 278.487}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 134.997}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.079}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 04:59:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.53033447265625, "powerusage_W": 205.6}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 139.634}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.35369873046875, "powerusage_W": 336.222}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 137.788}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 63.81854248046875, "powerusage_W": 278.001}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 134.853}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 136.034}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3561889, "create_time": 1724648332.09, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:00:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.16119384765625, "powerusage_W": 198.94}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.38885498046875, "powerusage_W": 139.249}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 71.81658935546875, "powerusage_W": 314.017}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 45.1627197265625, "powerusage_W": 137.358}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 75.28143310546875, "powerusage_W": 273.34}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.5709228515625, "powerusage_W": 134.571}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.1021728515625, "powerusage_W": 135.732}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3561889, "create_time": 1724648332.09, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 14.998046875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:01:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.19049072265625, "powerusage_W": 293.373}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.58612060546875, "powerusage_W": 343.638}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 80.01385498046875, "powerusage_W": 331.069}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8131103515625, "powerusage_W": 329.377}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 83.47674560546875, "powerusage_W": 313.21}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.7681884765625, "powerusage_W": 320.918}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.3267822265625, "powerusage_W": 333.035}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3561889, "create_time": 1724648332.09, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.22265625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:02:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.30377197265625, "powerusage_W": 289.8}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.65838623046875, "powerusage_W": 333.871}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 80.11151123046875, "powerusage_W": 343.32}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8150634765625, "powerusage_W": 320.624}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 83.47869873046875, "powerusage_W": 312.171}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8463134765625, "powerusage_W": 311.694}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.3814697265625, "powerusage_W": 321.877}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3561889, "create_time": 1724648332.09, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.27734375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:03:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 16.80224609375, "powerusage_W": 222.564}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.66424560546875, "powerusage_W": 140.786}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.09393310546875, "powerusage_W": 296.307}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8482666015625, "powerusage_W": 138.052}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.56268310546875, "powerusage_W": 302.971}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8482666015625, "powerusage_W": 135.81}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.6138916015625, "powerusage_W": 136.378}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3564931, "create_time": 1724648585.26, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 0.509765625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:04:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.53033447265625, "powerusage_W": 204.315}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 140.318}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.35369873046875, "powerusage_W": 280.658}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 137.431}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 63.82244873046875, "powerusage_W": 273.621}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 135.653}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 136.039}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3564931, "create_time": 1724648585.26, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:05:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 30.65338134765625, "powerusage_W": 201.312}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.58807373046875, "powerusage_W": 140.373}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 69.93182373046875, "powerusage_W": 325.864}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 41.6549072265625, "powerusage_W": 137.668}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 73.40057373046875, "powerusage_W": 274.442}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 41.6861572265625, "powerusage_W": 135.711}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 41.2174072265625, "powerusage_W": 136.142}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3564931, "create_time": 1724648585.26, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 13.11328125}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:06:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.19049072265625, "powerusage_W": 290.146}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.58612060546875, "powerusage_W": 321.54}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 80.01385498046875, "powerusage_W": 320.879}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8131103515625, "powerusage_W": 320.485}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 83.48065185546875, "powerusage_W": 310.118}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.7681884765625, "powerusage_W": 311.612}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.3267822265625, "powerusage_W": 314.87}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3564931, "create_time": 1724648585.26, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.22265625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:07:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.22760009765625, "powerusage_W": 305.696}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.65838623046875, "powerusage_W": 141.492}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 80.03729248046875, "powerusage_W": 334.979}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8131103515625, "powerusage_W": 138.724}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 83.48260498046875, "powerusage_W": 261.276}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8463134765625, "powerusage_W": 136.618}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.3814697265625, "powerusage_W": 137.572}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3564931, "create_time": 1724648585.26, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.27734375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:08:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 16.80224609375, "powerusage_W": 219.345}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.195}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 329.25}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.3519287109375, "powerusage_W": 137.776}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 275.95}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.552}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.508}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:09:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 27.84674072265625, "powerusage_W": 198.517}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.86541748046875, "powerusage_W": 139.859}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 67.16815185546875, "powerusage_W": 291.335}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.0474853515625, "powerusage_W": 137.596}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 71.76776123046875, "powerusage_W": 269.052}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.0474853515625, "powerusage_W": 135.562}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.6627197265625, "powerusage_W": 135.315}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3568478, "create_time": 1724648893.16, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.55859375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:10:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.19049072265625, "powerusage_W": 296.992}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.58612060546875, "powerusage_W": 140.517}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 78.90643310546875, "powerusage_W": 339.783}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8111572265625, "powerusage_W": 138.153}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.6881103515625, "powerusage_W": 132.165}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.7681884765625, "powerusage_W": 136.288}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.2974853515625, "powerusage_W": 136.687}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3568478, "create_time": 1724648893.16, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.193359375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:11:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.22760009765625, "powerusage_W": 296.481}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.65838623046875, "powerusage_W": 146.492}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 80.03729248046875, "powerusage_W": 348.138}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8131103515625, "powerusage_W": 142.16}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.6900634765625, "powerusage_W": 135.137}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.8463134765625, "powerusage_W": 138.476}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.3814697265625, "powerusage_W": 141.262}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3568478, "create_time": 1724648893.16, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 23.27734375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:12:21", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 16.80224609375, "powerusage_W": 205.622}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 145.138}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 293.224}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.815}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 134.074}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.218}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.969}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:13:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 12.57958984375, "powerusage_W": 143.707}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.715}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 341.945}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.742}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.705}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.991}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.454}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:14:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.65771484375, "powerusage_W": 352.01}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.774}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 337.113}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.407}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.919}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.781}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.709}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:15:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.72412109375, "powerusage_W": 345.692}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.773}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 329.886}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.382}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.796}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.625}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.475}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:16:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.72412109375, "powerusage_W": 335.762}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.361}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 308.23}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.726}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.426}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.142}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.053}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:17:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.84521484375, "powerusage_W": 334.038}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.687}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 305.197}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.29}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.105}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.811}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.913}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:18:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.91943359375, "powerusage_W": 348.407}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.593}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 291.587}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.21}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.712}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.461}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.635}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:19:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.91943359375, "powerusage_W": 339.992}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.379}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 309.034}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.93}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.481}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.371}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.42}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:20:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.91943359375, "powerusage_W": 147.13}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.569}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 332.456}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.777}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.367}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.286}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.303}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:21:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 12.87255859375, "powerusage_W": 142.14}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.456}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 289.69}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.517}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.344}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.314}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.226}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:22:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.89361572265625, "powerusage_W": 346.515}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.88690185546875, "powerusage_W": 375.662}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 324.634}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.1353759765625, "powerusage_W": 365.74}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.4967041015625, "powerusage_W": 367.58}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.2427978515625, "powerusage_W": 360.64}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.102}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:23:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.91705322265625, "powerusage_W": 354.116}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 381.866}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 308.342}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 370.12}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 365.19}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.7838134765625, "powerusage_W": 363.207}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.952}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:24:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.96002197265625, "powerusage_W": 369.53}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 381.09}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 299.485}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 367.753}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 367.08}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0474853515625, "powerusage_W": 360.675}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.521}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:25:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.46978759765625, "powerusage_W": 362.192}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 388.85}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 297.359}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 369.577}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 360.384}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0474853515625, "powerusage_W": 370.529}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.241}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:26:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.46978759765625, "powerusage_W": 357.594}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 385.923}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 289.906}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 375.82}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 359.126}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 359.493}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.226}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:27:22", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.74713134765625, "powerusage_W": 349.798}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 378.301}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 281.159}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 367.651}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 363.695}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 377.954}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.188}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:28:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.74713134765625, "powerusage_W": 360.176}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.01385498046875, "powerusage_W": 385.96}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 325.173}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 378.9}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 369.781}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 361.498}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.151}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:29:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 52.77447509765625, "powerusage_W": 360.805}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.26971435546875, "powerusage_W": 382.15}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 311.623}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 367.214}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 368.797}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 361.639}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.104}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:30:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 346.449}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.26971435546875, "powerusage_W": 387.003}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 294.216}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 375.16}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 363.13}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 368.138}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.071}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:31:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 364.147}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.26971435546875, "powerusage_W": 383.851}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 292.314}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0318603515625, "powerusage_W": 369.372}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.8092041015625, "powerusage_W": 362.68}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 370.508}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.02}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:32:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 370.093}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 148.674}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 289.793}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.2877197265625, "powerusage_W": 384.687}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 61.7740478515625, "powerusage_W": 366.49}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.0494384765625, "powerusage_W": 365.32}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 139.057}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:33:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 366.65}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.15}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 307.499}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.585}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 133.508}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.088}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.345}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:34:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 359.879}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.269}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 294.268}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 140.248}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.996}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.185}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.492}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:35:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.22564697265625, "powerusage_W": 353.193}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 143.374}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 290.79}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.982}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 133.059}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.245}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.652}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:36:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 35.71783447265625, "powerusage_W": 387.943}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.874}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 284.587}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.758}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.654}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.755}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.269}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:37:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.27252197265625, "powerusage_W": 362.326}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.292}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 336.232}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.629}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.281}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.42}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.969}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:38:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 71.8502197265625, "powerusage_W": 347.998}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.893}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 321.0}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.273}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.015}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.07}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.73}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:39:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.03033447265625, "powerusage_W": 357.978}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.634}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 306.785}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 139.105}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.811}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.905}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.633}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:40:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.03033447265625, "powerusage_W": 345.959}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.433}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 293.819}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.371}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.607}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.586}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.277}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:41:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.03033447265625, "powerusage_W": 363.674}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.389}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 313.263}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.853}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.403}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.56}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.294}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:42:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.03033447265625, "powerusage_W": 342.667}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.001}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 304.662}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.656}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.323}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.428}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.121}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:43:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.72412109375, "powerusage_W": 341.943}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.158}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 290.737}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.72}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.737}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.784}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.167}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:44:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 22.43463134765625, "powerusage_W": 340.705}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.66424560546875, "powerusage_W": 141.837}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.14471435546875, "powerusage_W": 338.6}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8482666015625, "powerusage_W": 137.601}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.2713623046875, "powerusage_W": 131.996}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.118}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.538}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:45:23", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.91943359375, "powerusage_W": 347.797}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.493}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 332.982}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.776}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.934}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.907}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.985}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:46:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 21.91943359375, "powerusage_W": 336.213}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.487}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 317.586}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.99}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.171}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.285}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.59}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:47:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.21240234375, "powerusage_W": 141.868}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.92596435546875, "powerusage_W": 140.653}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.40447998046875, "powerusage_W": 310.332}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.285}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.0279541015625, "powerusage_W": 131.317}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.1080322265625, "powerusage_W": 136.482}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.6392822265625, "powerusage_W": 136.669}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3591591, "create_time": 1724651217.99, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.53515625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:48:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 141.236}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.587}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 294.24}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.304}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.337}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 136.368}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.745}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:49:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 13.70654296875, "powerusage_W": 140.968}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 41.48651123046875, "powerusage_W": 140.683}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 68.89862060546875, "powerusage_W": 281.568}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.4967041015625, "powerusage_W": 136.305}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.5220947265625, "powerusage_W": 131.599}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.8775634765625, "powerusage_W": 136.699}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.1334228515625, "powerusage_W": 136.995}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3592852, "create_time": 1724651301.87, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 12.029296875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:50:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 7.50732421875, "powerusage_W": 140.42}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 35.01190185546875, "powerusage_W": 139.96}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 62.80487060546875, "powerusage_W": 301.592}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.8131103515625, "powerusage_W": 136.181}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.1138916015625, "powerusage_W": 130.993}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.1939697265625, "powerusage_W": 136.293}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.7252197265625, "powerusage_W": 136.372}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3594123, "create_time": 1724651385.9, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 5.62109375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:51:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 5.15771484375, "powerusage_W": 139.758}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.562}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 279.07}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.615}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.501}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.794}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.884}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:52:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 9.38232421875, "powerusage_W": 139.597}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.05}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 326.272}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.657}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.253}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.54}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.82}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:53:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 143.685}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 141.891}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6275634765625, "powerusage_W": 298.044}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 138.781}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 132.482}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.691}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.956}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:54:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 10.51708984375, "powerusage_W": 141.489}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.14666748046875, "powerusage_W": 141.029}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 65.62518310546875, "powerusage_W": 290.889}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 37.4967041015625, "powerusage_W": 137.325}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 37.2486572265625, "powerusage_W": 131.757}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 37.4967041015625, "powerusage_W": 136.924}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 36.8599853515625, "powerusage_W": 137.082}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3597518, "create_time": 1724651609.93, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 8.755859375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:55:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 23.68896484375, "powerusage_W": 143.559}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.40447998046875, "powerusage_W": 143.52}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 76.75799560546875, "powerusage_W": 339.56}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5845947265625, "powerusage_W": 139.635}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5064697265625, "powerusage_W": 132.716}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 137.541}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.1158447265625, "powerusage_W": 138.791}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3597518, "create_time": 1724651609.93, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 22.01171875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:56:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 23.69091796875, "powerusage_W": 143.624}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.40447998046875, "powerusage_W": 144.523}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 78.88299560546875, "powerusage_W": 348.052}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 139.493}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5064697265625, "powerusage_W": 134.199}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 137.737}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.1177978515625, "powerusage_W": 139.251}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3597518, "create_time": 1724651609.93, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 22.013671875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:57:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 4.62646484375, "powerusage_W": 141.472}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.78143310546875, "powerusage_W": 142.308}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 61.25994873046875, "powerusage_W": 351.051}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 32.9635009765625, "powerusage_W": 138.144}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 30.9888916015625, "powerusage_W": 131.951}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8463134765625, "powerusage_W": 136.224}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.6119384765625, "powerusage_W": 137.382}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3599799, "create_time": 1724651831.23, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 0.5078125}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:58:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 12.57958984375, "powerusage_W": 141.151}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.19940185546875, "powerusage_W": 141.702}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 67.50994873046875, "powerusage_W": 321.731}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.2135009765625, "powerusage_W": 138.208}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.2174072265625, "powerusage_W": 131.378}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 39.3814697265625, "powerusage_W": 136.263}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.7447509765625, "powerusage_W": 136.875}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3600198, "create_time": 1724651844.67, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.640625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 05:59:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 23.69091796875, "powerusage_W": 313.445}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.40447998046875, "powerusage_W": 320.27}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 78.88299560546875, "powerusage_W": 335.147}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 309.965}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5064697265625, "powerusage_W": 293.277}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 309.245}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.1177978515625, "powerusage_W": 308.218}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3600198, "create_time": 1724651844.67, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 22.013671875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:00:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 23.69091796875, "powerusage_W": 142.483}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.40447998046875, "powerusage_W": 143.063}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 78.88299560546875, "powerusage_W": 355.718}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 138.572}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5064697265625, "powerusage_W": 132.856}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 136.362}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.1177978515625, "powerusage_W": 138.073}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3600198, "create_time": 1724651844.67, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 22.013671875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:01:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 141.214}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.66424560546875, "powerusage_W": 141.626}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.14471435546875, "powerusage_W": 302.053}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8482666015625, "powerusage_W": 137.957}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.7681884765625, "powerusage_W": 131.548}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.8482666015625, "powerusage_W": 136.452}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.6138916015625, "powerusage_W": 137.342}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3602784, "create_time": 1724652072.68, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 0.509765625}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:02:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.87841796875, "powerusage_W": 140.78}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.34002685546875, "powerusage_W": 141.185}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 72.67205810546875, "powerusage_W": 291.237}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.7740478515625, "powerusage_W": 137.644}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.6939697265625, "powerusage_W": 131.042}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.1451416015625, "powerusage_W": 136.213}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.3052978515625, "powerusage_W": 136.526}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3602784, "create_time": 1724652072.68, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 14.201171875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:03:24", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 23.69091796875, "powerusage_W": 326.135}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 51.40447998046875, "powerusage_W": 311.29}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 72.79119873046875, "powerusage_W": 317.325}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 312.02}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5064697265625, "powerusage_W": 306.301}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.5865478515625, "powerusage_W": 136.835}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 50.1177978515625, "powerusage_W": 290.791}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3602784, "create_time": 1724652072.68, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 22.013671875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:04:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 1.48431396484375, "powerusage_W": 142.689}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 142.899}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 308.788}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.789}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 131.676}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 137.429}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.225}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:05:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.48388671875, "powerusage_W": 236.575}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 140.427}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.5767822265625, "powerusage_W": 320.467}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.592}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.665}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.628}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.975}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:06:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.47802734375, "powerusage_W": 346.426}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.692}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6256103515625, "powerusage_W": 290.416}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.689}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.495}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.591}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.899}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:07:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.47802734375, "powerusage_W": 343.48}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.444}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6256103515625, "powerusage_W": 296.314}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.383}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.482}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.514}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.923}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:08:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.47998046875, "powerusage_W": 341.683}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.29}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 56.6256103515625, "powerusage_W": 294.092}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.478}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.34}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.457}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.822}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:09:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 20.47998046875, "powerusage_W": 339.951}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.1490478515625, "powerusage_W": 139.181}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 59.09783935546875, "powerusage_W": 289.789}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.266}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.25299072265625, "powerusage_W": 130.173}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.33306884765625, "powerusage_W": 135.302}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.751}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:10:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.63970947265625, "powerusage_W": 295.26}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.41619873046875, "powerusage_W": 280.204}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.77557373046875, "powerusage_W": 387.697}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 43.9420166015625, "powerusage_W": 328.492}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0260009765625, "powerusage_W": 278.847}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.0299072265625, "powerusage_W": 247.705}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.443}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:11:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 33.63970947265625, "powerusage_W": 300.721}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 281.292}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.77557373046875, "powerusage_W": 343.606}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.0494384765625, "powerusage_W": 318.75}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0260009765625, "powerusage_W": 281.003}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.0299072265625, "powerusage_W": 249.081}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.427}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:12:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.04400634765625, "powerusage_W": 298.248}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 289.231}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.77557373046875, "powerusage_W": 328.141}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.2603759765625, "powerusage_W": 312.913}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 282.709}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.1412353515625, "powerusage_W": 255.36}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.418}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:13:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.04833984375, "powerusage_W": 204.057}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 268.249}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 426.005}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.2720947265625, "powerusage_W": 307.349}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 277.829}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.1412353515625, "powerusage_W": 252.688}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.596}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:14:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.55963134765625, "powerusage_W": 295.794}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 280.141}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 346.662}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.2838134765625, "powerusage_W": 310.742}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0416259765625, "powerusage_W": 276.991}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.1412353515625, "powerusage_W": 248.042}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.635}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:15:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.04205322265625, "powerusage_W": 309.223}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 280.119}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 406.556}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.3970947265625, "powerusage_W": 304.214}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 277.457}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.2545166015625, "powerusage_W": 248.764}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.551}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:16:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.04205322265625, "powerusage_W": 290.733}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 278.664}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 332.399}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.3970947265625, "powerusage_W": 310.685}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 274.854}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 252.265}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.873}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:17:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45416259765625, "powerusage_W": 314.019}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 291.727}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 353.897}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 328.048}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 277.313}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 254.51}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 138.61}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:18:25", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 296.616}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 289.929}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 347.718}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 323.908}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 276.58}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 250.95}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.471}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:19:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 293.781}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 292.25}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 342.762}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 323.265}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 274.732}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 252.128}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.51}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:20:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 315.16}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 290.287}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 336.096}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 319.765}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 273.555}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 264.457}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.656}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:21:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 316.788}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 291.824}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 331.798}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 319.907}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 279.855}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 248.352}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.323}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:22:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 298.644}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 282.371}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 398.965}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 316.996}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 272.595}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 248.42}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 137.107}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:23:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 37.5982666015625, "powerusage_W": 315.832}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 54.068115234375, "powerusage_W": 284.261}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 89.450927734375, "powerusage_W": 420.678}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.15057373046875, "powerusage_W": 315.424}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 64.67791748046875, "powerusage_W": 277.756}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.00408935546875, "powerusage_W": 246.631}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.8287353515625, "powerusage_W": 136.97}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3616690, "create_time": 1724653383.09, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.724609375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:24:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 37.5982666015625, "powerusage_W": 298.57}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 54.068115234375, "powerusage_W": 288.962}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 89.450927734375, "powerusage_W": 344.163}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.15057373046875, "powerusage_W": 311.452}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 64.67791748046875, "powerusage_W": 291.469}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.00408935546875, "powerusage_W": 247.36}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 31.8287353515625, "powerusage_W": 136.57}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3617351, "create_time": 1724653450.15, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 3.724609375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:25:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.4713134765625, "powerusage_W": 285.335}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.909912109375, "powerusage_W": 291.257}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 94.292724609375, "powerusage_W": 336.679}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.99237060546875, "powerusage_W": 319.649}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 69.51971435546875, "powerusage_W": 277.728}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.84588623046875, "powerusage_W": 248.545}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.3853759765625, "powerusage_W": 136.633}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3617351, "create_time": 1724653450.15, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.279296875}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:26:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.46044921875, "powerusage_W": 223.24}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 282.986}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 408.706}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 321.258}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 276.188}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 247.182}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.409}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:27:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 29.83502197265625, "powerusage_W": 285.327}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 279.326}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 402.052}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 318.29}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0455322265625, "powerusage_W": 277.214}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.3717041015625, "powerusage_W": 252.257}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.171}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:28:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 40.6138916015625, "powerusage_W": 291.112}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.611083984375, "powerusage_W": 279.14}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 93.993896484375, "powerusage_W": 391.64}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.69354248046875, "powerusage_W": 311.88}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 69.22088623046875, "powerusage_W": 272.858}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.54705810546875, "powerusage_W": 249.828}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 35.4693603515625, "powerusage_W": 136.259}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3619916, "create_time": 1724653678.52, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 7.36328125}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:29:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.4263916015625, "powerusage_W": 296.042}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.890380859375, "powerusage_W": 281.25}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 94.273193359375, "powerusage_W": 328.738}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.97283935546875, "powerusage_W": 311.16}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 69.50018310546875, "powerusage_W": 282.81}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.82635498046875, "powerusage_W": 248.366}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.3736572265625, "powerusage_W": 136.001}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3619916, "create_time": 1724653678.52, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.267578125}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:30:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 42.4263916015625, "powerusage_W": 292.394}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 58.890380859375, "powerusage_W": 286.352}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 94.273193359375, "powerusage_W": 346.719}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 53.97283935546875, "powerusage_W": 317.404}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 69.50213623046875, "powerusage_W": 276.582}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 57.95135498046875, "powerusage_W": 258.118}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 38.3736572265625, "powerusage_W": 135.99}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}, {"pid": 3619916, "create_time": 1724653678.52, "name": "pt_main_thread", "user": "user", "used_mem_GB": 10.267578125}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:31:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45416259765625, "powerusage_W": 297.031}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 285.718}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 346.254}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 310.428}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 275.238}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 248.741}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.944}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:32:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 323.825}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 278.639}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 409.21}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 312.648}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 273.979}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 255.409}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 136.002}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:33:26", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 295.191}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 279.869}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 353.471}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 308.75}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 274.654}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 245.291}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.788}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:34:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.45611572265625, "powerusage_W": 297.6}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 280.32}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 340.845}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 308.419}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 279.155}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 246.301}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.788}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:35:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.88189697265625, "powerusage_W": 291.868}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 287.858}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 329.103}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 320.26}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 274.673}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 248.512}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.524}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:36:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.88189697265625, "powerusage_W": 290.544}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 284.997}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 336.716}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 313.983}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 272.421}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 261.42}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.544}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:37:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.88189697265625, "powerusage_W": 296.35}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 283.42}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 343.146}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 310.729}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 272.024}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 245.88}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.52}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:38:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.88189697265625, "powerusage_W": 290.45}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 281.809}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 345.674}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 311.361}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 272.891}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 253.455}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.425}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:39:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 34.88189697265625, "powerusage_W": 301.222}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 280.329}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 342.566}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 309.825}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 274.806}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 261.929}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.591}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:40:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.88623046875, "powerusage_W": 237.753}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 276.164}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 344.464}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 314.211}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 259.566}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 239.195}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.403}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
+{"cur_time": "2024-08-26 06:41:27", "all_gpu_status": [{"device": 0, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 15.88623046875, "powerusage_W": 198.72}, {"device": 1, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 49.43768310546875, "powerusage_W": 285.704}, {"device": 2, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 84.82049560546875, "powerusage_W": 394.92}, {"device": 3, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 44.5181884765625, "powerusage_W": 311.776}, {"device": 4, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 60.0474853515625, "powerusage_W": 268.271}, {"device": 5, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 48.4967041015625, "powerusage_W": 250.608}, {"device": 6, "total_mem_GB": 95.5771484375, "used_mem_GB": 28.09869384765625, "powerusage_W": 135.342}], "all_processes_status": [{"pid": 2422621, "create_time": 1724584908.08, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 2473948, "create_time": 1724591088.49, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 0.626953125}, {"pid": 4114854, "create_time": 1724615522.19, "name": "python3.8", "user": "root", "used_mem_GB": 26.240234375}]}
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..914943ae
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0027,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 133.1946,
+ "predict_samples_per_second": 0.375,
+ "predict_steps_per_second": 0.03
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..462b45bf
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "表示的是原子核, 代表原子核的质子数。 电子绕原子核作圆周运动, 电子的运动速度与原子核的运动速度相同, 电子的运动方向与原子核的运动方向垂直。 因此, 电子的运动状态和原子核的运动状态是相反的。 电子绕原子核作圆周运动, 运动的周期就是 2π 。 原子核外电子的运动状态是时刻改变的, 运动周期就是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": " 空气污染是环境污染的一种,指空气中污染物的浓度达到有害程度,以致破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件,对人或物造成危害的现象。空气污染有有害气体和烟尘,它们能引起人类呼吸道、心血管、脑血管和其它器官的疾病,能使人类患肺癌、心脏病、脑血管和其它癌症,能使大气质量下降,影响全球气候变化。如何减少空气污染? 1.工业污染:工业污染是空气污染的首要来源。 2.汽车尾气:汽车排放的尾气是空气污染的重要来源。 3.燃煤污染:燃煤污染是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 4.室内空气污染:室内空气污染包括室内燃料燃烧和装饰材料等释放出的有害气体。 5.室外空气污染:室外空气污染主要来自机动车、燃煤锅炉、工业排放等。 6.沙尘暴:沙尘暴是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 7.酸雨:酸雨是大气污染的又一重要后果。 8.光化学烟雾:光化学烟雾是光化学烟雾的简称,是汽车尾气和工厂废气中排放的氮氧化物和碳氢化合物在阳光的作用下发生光化学反应所产生的烟雾。 9.其他污染:其他污染包括生活垃圾、动物尸体、植物枯萎等。 10.空气污染的危害:空气污染的危害主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 11.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 12.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 13.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 14.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 15.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 16.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 17.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 18.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 19.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 20.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 21.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会"}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": "你的朋友或家人有什麽值得称赞的地方。’” \n在写作过程中,可以考虑加入一些有趣的细节,以增强文章的可读性。 \n比如,可以使用一些描写性词语,如: \n“他说话的口气就像一个大孩子,很讨人喜欢。” \n“他的微笑很灿烂,很温暖。” \n“他很会打扮自己,头发很整齐,衣服很整洁。” \n“他很擅长体育,特别是篮球。” \n“他很喜欢音乐,尤其喜欢古典音乐。” \n“他喜欢看电影,尤其是美国电影。” \n“他很喜欢旅游,特别是去欧洲。” \n“他很喜欢吃零食,尤其是巧克力。” \n“他很喜欢读书,尤其是侦探小说。” \n“他很喜欢上网,尤其是聊天。” \n“他很喜欢打乒乓球,尤其是接发球。” \n“他很喜欢玩电脑游戏,尤其是足球游戏。” \n“他很喜欢踢足球,尤其是英式足球。” \n“他很喜欢打台球,尤其是斯诺克。” \n“他很喜欢看足球比赛,尤其是英超。” \n“他很喜欢看NBA,尤其是科比。” \n“他很喜欢看电影,尤其是喜剧片。” \n“他很喜欢看电视剧,尤其是美剧。” \n“他很喜欢吃快餐,尤其是汉堡包。” \n“他很喜欢吃披萨,尤其是芝士的。” \n“他很喜欢吃薯条,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃冰激凌,尤其是哈根达斯的。” \n“他很喜欢喝可乐,尤其是可口可乐的。” \n“他很喜欢吃炸鸡,尤其是汉堡的。” \n“他很喜欢吃三明治,尤其是肉松的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是海鲜的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑"}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Gmail,Facebook,WhatsApp,Messenger,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube。 \n输入:Facebook,Instagram,TikTok,Twitter,Facebook,WhatsApp。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube,Amazon。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,T"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "1/8”1/16”输出:1/2”1/4”1/8”1/16”1/32”1/64”1/128”1/256”1/512”1/1024”1/2048”1/4096”1/8192”1/16384”1/32768”1/65536”1/131072”1/262144”1/524288”1/1048576”1/2097152”1/4194304”1/8388608”1/16777216”1/32154432”1/64324568”1/128649152”1/2561024104”1/5122048208”1/10244096400”1/20488192816”1/40963276864”1/81921638432”1/16326416256”1/321680321256”1/64640012561024”1/128320010242048”1/25664005121024”1/5121280020484096”1/1024160010242048”1/204880020484096”1/409640010244096”1/8192204810242048”1/163240010242048”1/32160051220482048”1/64320025620482048”1/128160012820482048”1/2568006410242048”1/5124003210242048”1/10242001610242048”1/20484001610242048”1/4096200810242048”1/81921024810242048”1/1632810246410242048”1/32163210243210242048”1/6416256102420482048”1/1281610241620482048”1/2561024102420482048”1/5125128102420482048”1/1024256102420482048”1/2048512102420482048”1/409651251220482048”1/81924096409620482048”1/1632409625620482048”1/321625625610242048”1/64161256102420482048”1/128161024102420482048”1/2561024102420482048”1/51210245122048204"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": ""}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "巴黎,是法国的首都和最大的城市,也是法国的政治、经济、文化和商业中心,世界五个国际大都市之一。 巴黎位于法国北部巴黎盆地的中央,横跨塞纳河两岸,城市中心坐标为北纬48°52′、东经2°25′。全市共201 764平方公里,大巴黎都城区面积为105 44平方公里,人口290余万,大巴黎都会区人口达1100余万。 巴黎市区分为20个区,其中19个位于塞纳-马恩省河及其支流的右岸,惟有一个位于左岸。市区的19个区,有10个位于塞纳河右岸,9个位于左岸,1个位于塞纳河支流塞纳-瓦兹河。 巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎是法国的政治、经济、文化、商业中心,也是世界上最具世界级城市特征的城市之一,在世界城市体系中占有重要地位。 巴黎是法国最大的工业中心,是法国的经济中心,是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。 巴黎是法国的经济中心,是法国最大的工业中心,也是欧洲最重要的经济中心之一。巴黎的经济以工业、服务业为主,是法国的经济中心。巴黎也是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的政治中心,是法国的首都和最大的城市。巴黎是法国的政治中心,也是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "、萧条的性质, 以及如何应对萧条 。 2. 萧条的定义 经济萧条是指经济衰退或停滞, 它往往与经济繁荣相对应, 指的是经济活动 或经济状况严重恶化, 经济增长率下降。 经济萧条往往会造成失业率上升, 生产下降, 商业萎缩, 收入减少, 人们对未来经济预期悲观, 信心不足。 3. 萧条的性质 经济萧条是资本主义经济发展的规律。 经济萧条是经济周期中的一个阶段, 而不是一种疾病。 4. 萧条的原因 萧条的原因有三方面: 生产过剩, 需求不足, 信贷紧缩。 生产过剩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 需求不足是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给小于社会总需求, 社会产品总量小于社会需求量, 从而出现了短缺。 信贷紧缩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 信贷紧缩会造成经济萧条。 5. 萧条的应对 萧条的应对措施包括: 1. 采取紧缩的货币政策和财政政策。 2. 减少社会总需求。 3. 增加社会总供给。 4. 降低通货膨胀率。 5. 提高生产率。 6. 降低利率。 7. 扩大出口。 8. 提高利率。 9. 增加投资。 10. 提高生产率。 11. 扩大出口。 12. 降低利率。 13. 减少货币供给。 14. 降低利率。 15. 提高生产率。 16. 减少货币供给。 17. 扩大投资。 18. 提高生产率。 19. 减少货币供给。 20. 扩大投资。 21. 降低利率。 22. 提高生产率。 23. 扩大投资。 24. 提高生产率。 25. 扩大投资。 26. 降低利率。 27. 扩大投资。 28. 提高生产率。 29. 扩大投资。 30. 降低利率。 31. 扩大投资。 32. 提高生产率。 33. 扩大投资。 34. 降低利率。 35. 扩大投资。 36. 提高生产率。 37. 降低利率。 38. 扩大投资。 39. 提高生产率。 40. 扩大投资。 41. 降低利率。 42. 扩大投资。 43. 提高生产率。 44. 降低利率。 45. 扩大投资。 46. 提高生产率。 47. 降低利率。 48. 扩大投资。 49. 提高生产率。 50. 降低利率。 51. 扩大投资。 52. 提高生产率。 53. 降低利率。 54. 扩大投资。 55. 提高生产率。 56. 降低利率。 57. 扩大投资。 58. 提高生产率。 59. 降低利率。 60. 扩大投资。 61. 提高生产率。 62. 降低利率。 63. 扩大投资。 64. 提高生产率。 65. 降低利率。 66. 扩大投资。 67. 提高生产率。 68. 降低利率。 69. 扩大投资。 70. 提高生产率。 71. 降低利率。 72. 扩大投资。 73. 提高生产率。 74. 降低利率。 75. 扩大投资。 76. 提高生产率。 77. 降低利率。 78. 扩大投资。 79. 提高生产率。 80. 降低利率。 81. 扩大投资。 82. 提高生产率。 83. 降低利率。 84. 扩大投资。 85. 提高生产率。 8"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "描述计算机CPU功能,内存大小,内存类型,显卡类型,硬盘容量,硬盘接口,主板支持的CPU类型,主板支持的内存类型,主板支持的显卡类型,主板支持的硬盘接口,主板支持的硬盘接口类型,主板支持的CPU插槽,主板支持的CPU插槽类型,主板支持的内存插槽,主板支持的内存类型,主板支持的显卡插槽,主板支持的显卡类型,主板支持的AGP插槽,主板支持的IDE接口,主板支持的PCI插槽,主板支持的PCI插槽类型,主板支持的PCI-E插槽,主板支持的AGP插槽,主板支持的AGP插槽类型,主板支持的ISA插槽,主板支持的串口,主板支持的串口类型,主板支持的USB接口,主板支持的USB接口类型,主板支持的COM接口,主板支持的COM接口类型,主板支持的网络接口,主板支持的网络接口类型,主板支持的并口,主板支持的并口类型,主板支持的磁盘阵列,主板支持的磁盘阵列类型,主板支持的IDE通道数,主板支持的IDE通道类型,主板支持的SATA接口,主板支持的SATA接口类型,主板支持的RAID,主板支持的RAID类型,主板支持的PCI-E 1X,主板支持的PCI-E 1X通道数,主板支持的PCI-E 1X通道类型,主板支持的PCI-E 2X,主板支持的PCI-E 2X通道数,主板支持的PCI-E 2X通道类型,主板支持的PCI-E 3X,主板支持的PCI-E 3X通道数,主板支持的PCI-E 3X通道类型,主板支持的PCI-E 4X,主板支持的PCI-E 4X通道数,主板支持的PCI-E 4X通道类型,主板支持的PCI-E 5X,主板支持的PCI-E 5X通道数,主板支持的PCI-E 5X通道类型,主板支持的PCI-E 6X,主板支持的PCI-E 6X通道数,主板支持的PCI-E 6X通道类型,主板支持的PCI-E 8X,主板支持的PCI-E 8X通道数,主板支持的PCI-E 8X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "创建一个新版本此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。"}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": "做助动词时,用在动词后,构成完成体,表示“已经......”。如: He has already left. 他已经走了。 3. 与过去完成时连用 表示“曾经......”。如: He had already left when I got there. 当我到那里时,他已经走了。 4. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have already finished my homework. 我已经完成了我的家庭作业。 5. 与将来完成时连用 表示“在将来某个时间之前”。如: I will have already finished my homework by 8 o'clock. 8点之前,我已经完成了家庭作业。 6. 与现在进行时连用 表示“刚刚......”。如: I have just finished my homework. 我刚刚完成了家庭作业。 7. 与过去进行时连用 表示“过去某个时间正在......”。如: I was just finishing my homework when he came. 他来时,我正在做家庭作业。 8. 与将来进行时连用 表示“在将来某个时间正在......”。如: I will be just finishing my homework when you come. 你来时,我正在做家庭作业。 9. 与过去将来进行时连用 表示“在过去某个时间将要......”。如: He said that he would be just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将正在做家庭作业。 10. 与现在完成进行时连用 表示“一直......”。如: I have been just finishing my homework. 我一直在做家庭作业。 11. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been just finishing my homework by 8 o'clock. 8点之前,我将一直做家庭作业。 12. 与过去将来完成进行时连用 表示“过去某个时间将一直......”。如: He said that he would have been just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将一直做家庭作业。 13. 与现在完成进行时连用 表示“已经......了”。如: I have been doing my homework for a long time. 我一直做家庭作业。 14. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been doing his homework for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直做家庭作业了。 15. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been here for a long time. 我已经来了很久了。 16. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been here for a long time when you come. 你来时,我已经来了很久了。 17. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been working for a long time. 我一直工作了很久。 18. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been working for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经工作了很久了。 19. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been eating for a long time. 我一直吃东西了很久了。 20. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been eating for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直吃东西了很久了。 21. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been living in Beijing for a long time. 我已经在北京住了很久了。 22. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been living in Beijing for a long time when you come. 你来时,我已经在北京住了很久了。 23. 与现在完成时连用 表示“已经.."}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "1. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 2. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 3. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 4. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 5. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 6. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 7. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 8. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 9. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 10. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 11. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 12. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 13. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 14. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 15. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 16. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "n 生成随机单词列表。 \n# 将列表作为参数传递给生成随机列表的函数。\n\n# \n# 语法\n# \n# \n# 函数\n# randlist(n, lst)\n# \n# 参数\n# \n# n \n# 参数的类型为字符串。\n# \n# lst \n# 参数的类型为字符串或列表。\n# \n# \n# 返回值\n# \n# 函数的返回值为列表。\n# \n# \n# 示例\n# \n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\")\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\""}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "毕加索、梵高、米开朗基罗、达芬奇、徐悲鸿、齐白石、张大千、吴冠中、刘海粟、吴作人、赵无极、黄泽金、黄永玉、李苦禅、刘文西、陈丹青、徐冰、张仃、陈逸飞、何家英、靳尚谊、范曾、王明明、范迪安、吴冠中、靳尚谊、潘玉良、周思聪、李可染、吴作人、李斛、吴冠中、赵无极、黄永玉、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "解释齿轮抵抗力的概念。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗? 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力 齿轮抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": "查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "1. 描述查理二世国王的生活和统治。 2. 查理二世在位期间的重大事件。 3. 查理二世在位期间的重大事件。 4. 查理二世在位期间的重大事件。 5. 查理二世在位期间的重大事件。 6. 查理二世在位期间的重大事件。 7. 查理二世在位期间的重大事件。 8. 查理二世在位期间的重大事件。 9. 查理二世在位期间的重大事件。 10. 查理二世在位期间的重大事件。 11. 查理二世在位期间的重大事件。 12. 查理二世在位期间的重大事件。 13. 查理二世在位期间的重大事件。 14. 查理二世在位期间的重大事件。 15. 查理二世在位期间的重大事件。 16. 查理二世在位期间的重大事件。 17. 查理二世在位期间的重大事件。 18. 查理二世在位期间的重大事件。 19. 查理二世在位期间的重大事件。 20. 查理二世在位期间的重大事件。 21. 查理二世在位期间的重大事件。 22. 查理二世在位期间的重大事件。 23. 查理二世在位期间的重大事件。 24. 查理二世在位期间的重大事件。 25. 查理二世在位期间的重大事件。 26. 查理二世在位期间的重大事件。 27. 查理二世在位期间的重大事件。 28. 查理二世在位期间的重大事件。 29. 查理二世在位期间的重大事件。 30. 查理二世在位期间的重大事件。 31. 查理二世在位期间的重大事件。 32. 查理二世在位期间的重大事件。 33. 查理二世在位期间的重大事件。 34. 查理二世在位期间的重大事件。 35. 查理二世在位期间的重大事件。 36. 查理二世在位期间的重大事件。 37. 查理二世在位期间的重大事件。 38. 查理二世在位期间的重大事件。 39. 查理二世在位期间的重大事件。 40. 查理二世在位期间的重大事件。 41. 查理二世在位期间的重大事件。 42. 查理二世在位期间的重大事件。 43. 查理二世在位期间的重大事件。 44. 查理二世在位期间的重大事件。 45. 查理二世在位期间的重大事件。 46. 查理二世在位期间的重大事件。 47. 查理二世在位期间的重大事件。 48. 查理二世在位期间的重大事件。 49. 查理二世在位期间的重大事件。 50. 查理二世在位期间的重大事件。 51. 查理二世在位期间的重大事件。 52. 查理二世在位期间的重大事件。 53. 查理二世在位期间的重大事件。 54. 查理二世在位期间的重大事件。 55. 查理二世在位期间的重大事件。 56. 查理二世在位期间的重大事件。 57. 查理二世在位期间的重大事件。 58. 查理二世在位期间的重大事件。 59. 查理二世在位期间的重大事件。 60. 查理二世在位期间的重大事件。 61. 查理二世在位期间的重大事件。 62. 查理二世在位期间的重大事件。 63. 查理二世在位期间的重大事件。 64. 查理二世在位期间的重大事件。 65. 查理二"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定赤道,将亚洲和非洲分开。 确定回归线,将北美洲和南美洲分开。 确定南回归线,将非洲和南美洲分开。 确定北回归线,将非洲和亚洲分开。 确定南极圈,将南美洲和南极洲分开。 确定北极圈,将亚洲和北美洲分开。 确定极圈,将南极洲和北美洲分开。 确定极点,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将欧洲和非洲分开。 确定经度,将欧洲和亚洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和非洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "答案 1. A 2. B 3. C 4. C 5. B 6. B 7. B 8. A 9. C 10. B 11. A 12. A 13. A 14. C 15. B 16. C 17. C 18. C 19. A 20. C 21. A 22. C 23. C 24. C 25. B 26. A 27. C 28. A 29. B 30. B 31. A 32. C 33. A 34. B 35. A 36. A 37. C 38. C 39. B 40. B 41. C 42. B 43. C 44. A 45. C 46. A 47. C 48. A 49. B 50. C 51. A 52. C 53. B 54. C 55. C 56. B 57. A 58. C 59. C 60. A 61. A 62. B 63. A 64. C 65. A 66. C 67. C 68. C 69. C 70. A 71. B 72. C 73. C 74. A 75. B 76. A 77. C 78. B 79. C 80. B 81. C 82. B 83. A 84. C 85. C 86. B 87. C 88. C 89. C 90. B 91. C 92. A 93. C 94. C 95. A 96. C 97. B 98. A 99. C 100. A 101. C 102. A 103. B 104. A 105. B 106. A 107. C 108. B 109. C 110. B 111. C 112. C 113. A 114. B 115. C 116. A 117. C 118. B 119. A 120. B 121. C 122. A 123. C 124. A 125. C 126. B 127. C 128. C 129. B 130. A 131. B 132. A 133. C 134. A 135. B 136. A 137. B 138. A 139. C 140. B 141. C 142. A 143. B 144. C 145. B 146. C 147. B 148. C 149. A 150. C 151. B 152. C 153. B 154. C 155. B 156. A 157. C 158. C 159. B 160. A 161. B 162. A 163. C 164. B 165. C 166. A 167. C 168. A 169. C 170. A 171. B 172. C 173. C 174. A 175. B 176. A 177. B 178. C 179. A 180. C 181. A 182. B 183. C 184. A 185. C 186. A 187. C 188. B 1"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "概述森林砍伐的后果。"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "让电器保持在低能耗状态。 2. 选择合适的家用电器 选择低耗能的家用电器。 选择低耗能的家用电器。 3. 避免家用电器长时间处于待机状态 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 4. 合理安排家用电器的使用时间 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 5. 避免家用电器超负荷使用 避免家用电器超负荷使用。 避免家用电器超负荷使用。 6. 避免家用电器过热 避免家用电器过热。 避免家用电器过热。 7. 使用节电插座 使用节电插座。 使用节电插座。 8. 使用节电空调 使用节电空调。 使用节电空调。 9. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 10. 选择节电空调 选择节电空调。 选择节电空调。 11. 选择节能型照明灯具 选择节能型照明灯具。 选择节能型照明灯具。 12. 合理利用照明灯具 合理利用照明灯具。 合理利用照明灯具。 13. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 14. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 15. 选择节能型电视机 选择节能型电视机。 选择节能型电视机。 16. 合理使用电视机 合理使用电视机。 合理使用电视机。 17. 选择节能型冰箱 选择节能型冰箱。 选择节能型冰箱。 18. 合理使用冰箱 合理使用冰箱。 合理使用冰箱。 19. 选择节能型洗衣机 选择节能型洗衣机。 选择节能型洗衣机。 20. 合理使用洗衣机 合理使用洗衣机。 合理使用洗衣机。 21. 选择节能型电热水器 选择节能型电热水器。 选择节能型电热水器。 22. 合理使用电热水器 合理使用电热水器。 合理使用电热水器。 23. 选择节能型抽油烟机 选择节能型抽油烟机。 选择节能型抽油烟机。 24. 合理使用抽油烟机 合理使用抽油烟机。 合理使用抽油烟机。 25. 选择节能型空调 选择节能型空调。 选择节能型空调。 26. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 27. 选择节能型电冰箱 选择节能型电冰箱。 选择节能型电冰箱。 28. 合理使用电冰箱 合理使用电冰箱。 合理使用电冰箱。 29. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 30. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 31. 选择节能型电热水壶 选择节能型电热水壶。 选择节能型电热水壶。 32. 合理使用电热水壶 合理使用电热水壶。 合理使用电热水壶。 33. 选择节能型电磁炉 选择节能型电磁炉。 选择节能型电磁炉。 34. 合理使用电磁炉 合理使用电磁炉。 合理使用电磁炉。 35. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 36. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 37. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 38. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 39. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 40. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 41. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 42. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 43. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "\n输出:积极的,因为我们现在有了更多的选择。 \n#3 \n在给定文本中寻找关键词。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#4 \n从给定文本中找出所有句子,其第一个单词和最后一个单词都为相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#5 \n在给定文本中找出所有单词,其最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#6 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#7 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#8 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个字母和最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#9 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#10 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#11 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#12 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#13 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#14 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#15 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#16 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#17 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#18 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#19 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "2\n输出:\n[2, 3, 7, 8, 10] âmiddleâ\n说明:\n中位数为7\n\n# 输入\n[1, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,"}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "这主要是因为它与人类思维的本质相矛盾,即我们倾向于认为我们是世界的一部分,而不是世界是我们的部分。在这种情况下,互联网就像是另一个维度,它使我们能够访问世界上所有的人,而无需与他们见面。然而,尽管如此,互联网仍然是一个需要适应和学习的领域,尤其是对于那些在其早期就与它联系在一起的人来说。\n互联网是一种使用公共网络(通常称为因特网)将计算机连接在一起的技术。它最初是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)开发的,目的是为了提高通信的可靠性和安全性。然而,随着时间的推移,它逐渐成为一种工具,可以使人们在世界各地彼此连接。互联网的出现使人们能够通过互联网上的信息交换来建立联系,这使得世界各地的人们能够在没有物理接触的情况下进行交流。此外,它还允许人们在不与对方见面的情况下进行交流,这在以前是不可想象的。互联网使人们能够访问世界上所有的信息,并且可以通过网络连接来进行交流,而不需要任何物理接触。\n然而,互联网并不像我们想象的那样容易使用。它需要人们有足够的计算机知识和技术,才能使用它。此外,互联网需要大量的网络带宽来支持人们之间的通信,而这对于大多数人来说是很难负担得起的。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n简而言之,互联网是一种使人们能够在世界各地相互联系的技术。然而,它需要人们有足够的计算机知识和技术,并且需要有足够的网络带宽来支持人们之间的通信。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\n解答:1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 6. 6 7. 7 8. 8 9. 9 10. 10 11. 11 12. 12 13. 13 14. 14 15. 15 16. 16 17. 17 18. 18 19. 19 20. 20"}
+{"prompt": " 创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "一首表达祝福的诗歌。 詠一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:x=1.5,y=2.5 将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 3、 总结,提出改进建议。 4、 学生交流 5、 老师总结 6、 布置作业 7、 板书设计 八、 教学反思 1、 学生的学习习惯的培养和课堂的常规管理很重要。 2、 课堂上,老师要放手让学生去做,去想,去讨论,去总结,让学生做课堂的主人。 3、 老师在课堂上要起到指导的作用,引导学生如何去思考,如何去总结。 4、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 5、 教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 6、 课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 7、 教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 8、 教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 9、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 10、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 11、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 12、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 13、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 14、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 15、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 16、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 17、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 18、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 19、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 20、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 21、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 22、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 23、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 24、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 25、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 26、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 27、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 28、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 29、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 30、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 31、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 32、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 33、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 34、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 35、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 36、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 37、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 38、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 39、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 40、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 41、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 42、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 43、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 44、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 45、教师在课堂"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "x = 2 ..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................."}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。\n答案:There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels. Because fossil fuels are non-renewable, so they are in limited supply. However, renewable energy sources are endless. Therefore, it is necessary to use them more.\n分析:试题分析:本题要求考生根据题目所给的材料,用英语写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。注意字数限制。可根据所给的材料,从可再生能源的重要性、使用可再生能源的必要性两方面进行描述。可参考下列短语及句型进行写作:There is no doubt that...; in limited supply; be in limited supply; in infinite supply; it is necessary to do sth.; it is necessary to use them more. 【亮点说明】本文结构紧凑,语言规范。开头段用There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels.这一句型引出话题,同时,这一句型中使用了be动词的用法,这是高考考查的重点之一。紧接着的第二段从两个方面进行描述,分别是可再生能源的重要性以及使用可再生能源的必要性。最后一段再次重申可再生能源的重要性,并再次呼吁人们多使用可再生能源。 考点:考查应用文写作"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个基于Android的应用程序,它可以帮助您识别和跟踪您最喜欢的体育明星。 设计一个Android应用程序,用于帮助您选择您最喜欢的运动。 设计一个基于Android的应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您最喜欢的运动。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "总结全文。 1. 句子理解题 2. 段落总结题 3. 段落总结题 4. 段落总结题 5. 段落总结题 6. 段落总结题 7. 段落总结题 8. 段落总结题 9. 段落总结题 10. 段落总结题 11. 段落总结题 12. 段落总结题 13. 段落总结题 14. 段落总结题 15. 段落总结题 16. 段落总结题 17. 段落总结题 18. 段落总结题 19. 段落总结题 20. 段落总结题 21. 段落总结题 22. 段落总结题 23. 段落总结题 24. 段落总结题 25. 段落总结题 26. 段落总结题 27. 段落总结题 28. 段落总结题 29. 段落总结题 30. 段落总结题 31. 段落总结题 32. 段落总结题 33. 段落总结题 34. 段落总结题 35. 段落总结题 36. 段落总结题 37. 段落总结题 38. 段落总结题 39. 段落总结题 40. 段落总结题 41. 段落总结题 42. 段落总结题 43. 段落总结题 44. 段落总结题 45. 段落总结题 46. 段落总结题 47. 段落总结题 48. 段落总结题 49. 段落总结题 50. 段落总结题 51. 段落总结题 52. 段落总结题 53. 段落总结题 54. 段落总结题 55. 段落总结题 56. 段落总结题 57. 段落总结题 58. 段落总结题 59. 段落总结题 60. 段落总结题 61. 段落总结题 62. 段落总结题 63. 段落总结题 64. 段落总结题 65. 段落总结题 66. 段落总结题 67. 段落总结题 68. 段落总结题 69. 段落总结题 70. 段落总结题 71. 段落总结题 72. 段落总结题 73. 段落总结题 74. 段落总结题 75. 段落总结题 76. 段落总结题 77. 段落总结题 78. 段落总结题 79. 段落总结题 80. 段落总结题 81. 段落总结题 82. 段落总结题 83. 段落总结题 84. 段落总结题 85. 段落总结题 86. 段落总结题 87. 段落总结题 88. 段落总结题 89. 段落总结题 90. 段落总结题 91. 段落总结题 92. 段落总结题 93. 段落总结题 94. 段落总结题 95. 段落总结题 96. 段落总结题 97. 段落总结题 98. 段落总结题 99. 段落总结题 100. 段落总结题 101. 段落总结题 102. 段落总结题 103. 段落总结题 104. 段落总结题 105. 段落总结题 106. 段落总结题 107. 段落总结题 108. 段落总结题 109. 段落总结题 110. 段落总结题 111. 段落总结题 112. 段落总结题 113. 段落总结"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": ""}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n用法:用作谓语、状语。"}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": ""}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "C= 50¡F\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、10、6、1、5、9、20、15、70、90、30、100、50、200、300、1000、5000、30000、100000、10000000、100000000、1000000000、10000000000、100000000000、1000000000000、10000000000000、100000000000000、1000000000000000、10000000000000000、100000000000000000、1000000000000000000、10000000000000000000、100000000000000000000、1000000000000000000000、10000000000000000000000、100000000000000000000000、1000000000000000000000000、10000000000000000000000000、100000000000000000000000000、1000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000000、10000"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 解:立方体的表面积=边长×边长×6=5×5×6=150(平方厘米) 答:立方体的总表面积是150平方厘米。 表面积=6*5*5=150平方厘米 5×5×6=150 150平方厘米"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。一个1千克的物体受到重力作用的力是多少? 1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "文化实践,是与文化生产相联系的,它通过艺术、科学、宗教、政治等手段,把人们卷入到文化生产中去。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:16\n#include\n#include\n#include\nusing namespace std;\nint main()\n{\n vector arr;\n int n;\n cin>>n;\n for(int i=0;i>arr[i];\n }\n int max=arr[0];\n for(int i=1;i 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "液体的密度是p,质量是m,体积是V,液体的密度是q,质量是n,体积是v。 例: 1、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 2、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 3、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 4、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 5、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 6、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 7、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 8、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 9、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 10、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 11、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 12、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 13、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 14、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 15、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 16、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 17、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 18、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 19、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 20、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 21、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, "}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": ""}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "鼬芋是天南星科、天南星属多年生草本植物。块茎圆球形,茎直立,粗壮,叶互生,宽卵形或近圆形,先端渐尖,基部心形,全缘,无毛,下面中脉上疏生短柔毛。 臭鼬芋有什么用途?1、药用:块茎含淀粉,供食用,并可酿酒。块茎供药用,有祛风除湿、散瘀消肿的功效,治跌打损伤、风湿痛、腰腿痛、白带、疮疖等症。2、观赏:块茎及花可供观赏。 臭鼬芋的繁殖方法?1、分株:在3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。2、播种:在3-4月进行,种子发芽适温20-25°C,播种前要将种子浸泡24小时,捞出用湿沙拌种,盖膜保湿,播种后10天左右出苗。3、压条:3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎处进行环状剥皮,露出木质部,然后用湿润的泥浆将伤口涂抹,在半阴处进行压条,待生根后,移栽。 臭鼬芋的生长习性?1、温度:臭鼬芋喜温暖、湿润和阳光充足的环境,耐寒性较强,耐阴湿,不耐旱,以肥沃、疏松和排水良好的砂质壤土为宜,土壤pH值以5.5-6.5为宜。2、光照:臭鼬芋喜光,在阳光充足的地方生长良好,光照不足,茎叶徒长,茎节间变短,叶色变淡,块茎小,品质差。3、水分:臭鼬芋喜湿润环境,怕水涝,不耐干旱,耐水湿,忌积水。 臭鼬芋的病虫害防治?1、病害:臭鼬芋常见的病害有叶斑病、叶枯病和疫病等,发病初期,可喷洒75%百菌清可湿性粉剂800倍液,或70%甲基托布津可湿性粉剂1000倍液,或50%多菌灵可湿性粉剂500倍液,或50%扑海因可湿性粉剂1500倍液,或50%敌菌灵可湿性粉剂500倍液,每隔7-10天喷1次,连续2-3次。2、虫害:臭鼬芋常见的虫害有红蜘蛛、粉虱和介壳虫等,防治方法同病害。 臭鼬芋的种植技术?1、选地整地:选地势高、排水良好的沙壤土种植,土壤要深翻,清除杂草,施入腐熟有机肥作基肥,深翻耙平。2、繁殖方法:臭鼬芋以块茎繁殖为主,3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。3、栽培管理:栽植后及时浇水,保持土壤湿润,成活后加强管理,生长期及时浇水,保持土壤湿润,开花前适当施肥,促使块茎膨大。 臭鼬芋的种植前景?臭鼬芋具有观赏、食用和药用价值,是我国传统的药用植物,深受人们的喜爱,近年来,臭鼬芋在园林绿化和家庭盆栽中应用较多,市场前景看好。"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..914943ae
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0027,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 133.1946,
+ "predict_samples_per_second": 0.375,
+ "predict_steps_per_second": 0.03
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..913df451
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_log.txt
@@ -0,0 +1,94 @@
+[2024-08-26 05:53:27,241] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:53:29 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:24581
+[2024-08-26 05:53:34,784] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:35,697] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:35,730] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:35,746] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:35,900] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:36,080] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:53:36,118] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:53:37 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:37 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:37 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:37 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:39 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:39 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:39 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:39 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:40 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:40 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:40 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:53:40 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:53:53 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:00 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:54:55 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:55 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:54:55
+08/26/2024 05:54:55 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:55 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:54:55
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+predict start time: 2024-08-26 05:54:57
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:54:57
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:54:57
+predict start time: 2024-08-26 05:54:57
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:54:57 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:54:57
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+predict end time: 2024-08-26 05:57:10
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 2.0659
+ predict_model_preparation_time = 0.0027
+ predict_rouge-1 = 14.744
+ predict_rouge-2 = 3.8762
+ predict_rouge-l = 6.5736
+ predict_runtime = 0:02:13.19
+ predict_samples_per_second = 0.375
+ predict_steps_per_second = 0.03
+08/26/2024 05:57:10 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..885c8fa0
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0024,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 474.3243,
+ "predict_samples_per_second": 0.105,
+ "predict_steps_per_second": 0.053
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..fad2b50b
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "原子核由质子和中子组成。質子 原子核中带正电荷的粒子。中子 中子不带电荷,是组成原子核的组成部分。原子 由原子核和核外电子组成的。核外电子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。原子序数 原子核中质子数。電子數 原子核中质子数加上核外电子数。原子核 原子中的核。電子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": "1:使用无磷洗涤剂、使用布艺沙发、地毯,避免使用含磷洗涤剂; "}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": ""}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "4/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": "谁是凯撒的继任者?訶 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产"}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "?\n在法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "3 2.1 美国财政政策和货币政策 3 2.2 资本主义经济危机 3 2.3 罗斯福新政 4 2.4 凯恩斯主义 4 2.5 社会主义经济 4 3.2 世界经济大萧条 5 3.3 日本经济危机 6 3.4 苏联经济危机 7 3.5 德国经济危机 8 3.6 意大利经济危机 8 3.7 希腊经济危机 9 3.8 英国经济危机 10 3.9 美国经济危机 10 3.10 其他国家经济危机 11 3.11 世界经济危机的原因 12 3.12 世界经济危机的实质 12 3.13 世界经济危机的影响 13 4.1 世界经济危机的特点 14 4.2 世界经济危机的后果 15 4.3 世界经济危机的影响 15 4.4 世界经济危机的启示 16 4.5 世界经济危机对中国的启示 16 5.1 世界经济危机的成因 17 5.2 世界经济危机的影响 17 5.3 世界经济危机的启示 18 5.4 世界经济危机对中国的启示 18 5.5 世界经济危机对中国的启示 19 5.6 世界经济危机的启示 20 6.1 世界经济危机的成因 21 6.2 世界经济危机的影响 21 6.3 世界经济危机的启示 22 6.4 世界经济危机对中国的启示 22 6.5 世界经济危机对中国的启示 23 6.6 世界经济危机的启示 23 6.7 世界经济危机的启示 24 7.1 世界经济危机的成因 25 7.2 世界经济危机的影响 25 7.3 世界经济危机的启示 26 7.4 世界经济危机对中国的启示 26 7.5 世界经济危机对中国的启示 27 7.6 世界经济危机的启示 27 7.7 世界经济危机的启示 28 7.8 世界经济危机的启示 28 7.9 世界经济危机的启示 29 7.10 世界经济危机的启示 30 7.11 世界经济危机的启示 31 8.1 世界经济危机的成因 32 8.2 世界经济危机的影响 32 8.3 世界经济危机的启示 33 8.4 世界经济危机对中国的启示 33 8.5 世界经济危机对中国的启示 34 8.6 世界经济危机的启示 34 8.7 世界经济危机的启示 35 8.8 世界经济危机的启示 36 8.9 世界经济危机的启示 36 8.10 世界经济危机的启示 37 8.11 世界经济危机的启示 37 8.12 世界经济危机的启示 38 8.13 世界经济危机的启示 39 8.14 世界经济危机的启示 39 8.15 世界经济危机的启示 40 9.1 世界经济危机的成因 41 9.2 世界经济危机的影响 41 9.3 世界经济危机的启示 42 9.4 世界经济危机对中国的启示 42 9.5 世界经济危机对中国的启示 43 9.6 世界经济危机的启示 43 9.7 世界经济危机的启示 44 9.8 世界经济危机的启示 44 9.9 世界经济危机的启示 45 9.10 世界经济危机的启示 45 9.11 世界经济危机的启示 46 9.12 世界经济危机的启示 46 9.13 世界经济危机的启示 47 9.14 世界经济危机的启示 47 9.15 世界"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "键,在Windows中一般为F1,在DOS中一般为F1。 1.1 主板的组成 1.1.1 主板的组成 主板(Mainboard)是电脑主机中不可缺少的重要部件之一,它可分为: (1) 主板基本结构:主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。 (2) 主板上的芯片组:芯片组是主板的灵魂,就好像是CPU的插座,决定了电脑的功能、性能和规格,同时也决定了主板性能的好坏与扩展插槽的多少。 (3) 主板上的BIOS:BIOS(Basic Input Output System,基本输入输出系统)全称是ROM-BIOS,是只读存储器基本输入输出系统的简写,它实际是一组被固化到电脑中,为电脑提供最低级最直接的硬件控制的程序,它是连通软件程序和硬件设备之间的枢纽,通俗地说,BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序),负责解决硬件的即时要求,并按软件对硬件的操作要求具体执行。 1.1.2 主板的分类 (1) 按主板的结构分类: 1) 单层主板:只包含单层布线,没有扩展插槽。 2) 多层主板:在单层主板的基础上,增加了一层或几层布线。 (2) 按主板的芯片组分类: 1) 芯片组主板:在芯片组上直接焊接主板的电路板。 2) 混合芯片组主板:在芯片组上焊接主板的电路板,在主板上焊接其它部件。 3) 混合型主板:将芯片组与主板电路板焊接在一起,同时将其它部件安装在主板上。 (3) 按主板的供电方式分类: 1) 单相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上不焊接电源供应器。 2) 双相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 3) 三相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 (4) 按主板的功能分类: 1) 低端主板:以主板为核心的电脑主机。 2) 中端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 3) 高端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 1.2 主板的性能指标 主板的性能指标包括:主板的CPU插座类型、主板的CPU插槽数、主板的内存插槽数、主板的显卡插槽数、主板的AGP插槽数、主板的IDE插槽数、主板的PCI插槽数、主板的PCI-E插槽数、主板的硬盘接口数、主板的USB接口数、主板的网卡接口数、主板的声卡接口数、主板的显示接口数、主板的CPU风扇插座数、主板的CPU风扇接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的电源接口数、主板的电源接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 "}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": ",是古法语的音标,相当于英语的“ay”。\n1、“我错了”用英语怎么说?\n1. I am sorry\n2. I'm sorry\n3. I'm sorry, I was wrong\n4. I'm sorry for my mistake\n5. I'm sorry for what I did\n6. I'm sorry for what I did\n7. I'm sorry, I'm sorry\n8. I'm sorry, I'm sorry\n9. I'm sorry, I'm sorry\n10. I'm sorry, I'm sorry\n11. I'm sorry, I'm sorry\n12. I'm sorry, I'm sorry\n13. I'm sorry, I'm sorry\n14. I'm sorry, I'm sorry\n15. I'm sorry, I'm sorry\n16. I'm sorry, I'm sorry\n17. I'm sorry, I'm sorry\n18. I'm sorry, I'm sorry\n19. I'm sorry, I'm sorry\n20. I'm sorry, I'm sorry\n21. I'm sorry, I'm sorry\n22. I'm sorry, I'm sorry\n23. I'm sorry, I'm sorry\n24. I'm sorry, I'm sorry\n25. I'm sorry, I'm sorry\n26. I'm sorry, I'm sorry\n27. I'm sorry, I'm sorry\n28. I'm sorry, I'm sorry\n29. I'm sorry, I'm sorry\n30. I'm sorry, I'm sorry\n31. I'm sorry, I'm sorry\n32. I'm sorry, I'm sorry\n33. I'm sorry, I'm sorry\n34. I'm sorry, I'm sorry\n35. I'm sorry, I'm sorry\n36. I'm sorry, I'm sorry\n37. I'm sorry, I'm sorry\n38. I'm sorry, I'm sorry\n39. I'm sorry, I'm sorry\n40. I'm sorry, I'm sorry\n41. I'm sorry, I'm sorry\n42. I'm sorry, I'm sorry\n43. I'm sorry, I'm sorry\n44. I'm sorry, I'm sorry\n45. I'm sorry, I'm sorry\n46. I'm sorry, I'm sorry\n47. I'm sorry, I'm sorry\n48. I'm sorry, I'm sorry\n49. I'm sorry, I'm sorry\n50. I'm sorry, I'm sorry\n51. I'm sorry, I'm sorry\n52. I'm sorry, I'm sorry\n53. I'm sorry, I'm sorry\n54. I'm sorry, I'm sorry\n55. I'm sorry, I'm sorry\n56. I'm sorry, I'm sorry\n57. I'm sorry, I'm sorry\n58. I'm sorry, I'm sorry\n59. I'm sorry, I'm sorry\n60. I'm sorry, I'm sorry\n61. I'm sorry, I'm sorry\n62. I'm sorry, I'm sorry\n63. I'm sorry, I'm sorry\n64. I'm sorry, I'm sorry\n65. I'm sorry, I'm sorry\n66. I'm sorry, I'm sorry\n67. I'm sorry, I'm sorry\n68. I'm sorry, I'm sorry\n69. I'm sorry, I'm sorry\n70. I'm sorry, I'm sorry\n71. I'm sorry, I'm sorry\n72. I'm sorry, I'm sorry\n73. I'm sorry, I'm sorry\n74. I'm sorry, I'm sorry\n75. I'm sorry, I'm sorry\n76. I'm sorry, I'm sorry\n77. I'm sorry, I'm sorry\n78. I'm sorry, I'm sorry\n79. I'm"}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "将单词列表转化为字典。 使用词典进行单词检测。 词典大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3"}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": ":水沸腾时的温度。 4. 水沸腾时,液面上方气压 ( ) . a. 变大 b. 变小 c. 先变大后变小 d. 先变小后变大 5. 水沸腾时,水蒸气上升,遇到空气中的水蒸气凝结成小水滴,这个过程 ( ) . a. 吸热 b. 放热 c. 吸热或放热 6. 水沸腾时,水温 ( ) . a. 升高 b. 降低 c. 不变 d. 先升高后降低 7. 水沸腾时,温度计示数 ( ) . a. 上升 b. 下降 c. 不变 d. 先上升后下降 8. 水沸腾时,水面上的气泡在上升过程中 ( ) . a. 体积变大 b. 体积变小 c. 体积不变 d. 无法判断 9. 水沸腾时,水壶嘴上方有 \" 白气 \" 出现,这是水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 10. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是 ( ) . a. 水蒸气液化成的 b. 水蒸气凝华成的 c. 水蒸气液化成的 d. 水蒸气凝华成的 11. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 12. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 13. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 14. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 15. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 16. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 17. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 18. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 19. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 20"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "《查理二世》(英文:Charlemagne,742年-814年),是查理曼帝国(768年-814年)的奠基者,在位时被称为“查理大帝”(德语:Karl der Große),他是西欧历史上的“查理曼大帝”。"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定纬线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "1.在植物细胞的细胞质基质中,可以同时进行的两种有机物分解代谢的总称。 2.指植物细胞内多种酶参与的,将有机物氧化分解为二氧化碳和水,同时释放能量的过程。 3.植物细胞呼吸过程中,有机物氧化分解所释放的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 4.细胞呼吸是指有机物在细胞内经过一系列的氧化分解,生成二氧化碳或其他产物,释放出能量并生成ATP的过程。 5.呼吸作用的场所是细胞质基质和线粒体。 6.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 7.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 8.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 9.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 10.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 11.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 12.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 13.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 14.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 15.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 16.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 17.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 18.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 19.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 20.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 21.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 22.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 23.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 24.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 25.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 26.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 27.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 28.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 29.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 30.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 31.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 32.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 33.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 34.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 35.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 36.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 37.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 38.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 39.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 40.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 41.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 42.细胞呼吸"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "1.森林砍伐后,生物多样性降低,生态系统稳定性减弱。 2.水土流失加剧,土壤肥力下降。 3.生物量减少,生物多样性减少。 4.气候发生变化,使生态系统失去平衡。 5.生物多样性减少,对人类生存和发展的威胁加大。 6.生物多样性减少,使生态系统失去平衡,人类的生存和发展面临威胁。 7.森林砍伐后,生态系统的功能下降,人类面临威胁。 8.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 9.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 10.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 11.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 12.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 13.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 14.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 15.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 16.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 17.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 18.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 19.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 20.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 21.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 22.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 23.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 24.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 25.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 26.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 27.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 28.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 29.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 30.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 31.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 32.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 33.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 34.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 35.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 36.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 37.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 38.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 39.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 40.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 41.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 42.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 43.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 44.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 45.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 46.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 47.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 48.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 49.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 50.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 51.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 52.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 53.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 54.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 55.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 56.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 57.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 58.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 59.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 60.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 61.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 62.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 63.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 64.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "不要在没有人的时候开灯。 节约用水 节水小妙招: 1、洗脸时用盆洗脸,洗手洗脚用盆洗。 2、淘米水洗菜,再用清水清洗,不仅节约了水,还有效地清除了蔬菜上的残存农药。 3、洗衣服的水,可以用来拖地、冲厕所。 4、用淘米水洗碗,再用清水冲净,可减少洗洁精对水的污染。 5、使用淋浴喷头时关小水流量,搓洗时应及时关水。 6、及时关闭水龙头,避免长流水。 7、清洗蔬菜时,尽量放入适量的水,不要将水龙头始终打开。 8、洗澡时,用淋浴代替盆浴。 9、洗衣服时,使用洗衣机清洗,可以减少漂洗次数,缩短漂洗时间,减少用水量。 10、使用洗衣机洗衣服时,不要将水位调得过高。 11、洗澡时,避免过长时间冲淋,可间断地使用喷头淋浴。 12、使用拖把时,水量要尽量的小。 13、使用洗涤水、洗衣水冲刷厕所,可节水。 14、洗餐具时,最好用温水,既节水又节电。 15、不要长时拔插头,避免插头过热而烧毁。 16、用过的水,可以用来浇花。 17、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 18、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 19、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 20、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 21、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 22、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 23、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 24、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 25、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 26、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 27、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 28、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 29、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 30、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 31、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 32、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 33、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 34、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 35、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 36、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 37、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 38、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 39、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 40、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 41、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 42、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 43、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 44、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 45、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 46、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 47、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 48、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 49、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 5"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "输出:积极的, 悲观的, 怀疑的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:积极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:今天天气很好。 输出:消极的 \n输入:我们正在谈论一个有趣的话题。 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:积极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "15\n输出:\n1\n分析:\n首先把这5个数值按照从小到大排序,排序后第1个数就是中位数。\n排序:\n中位数:\n算法二:\n输入:\n[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, "}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "互联网是信息技术,它为人们提供了一种与他人交流的手段。它为每个人提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\na href=\"http://f.hiphotos.baidu.com/zhidao/pic/item/d50735fae6cd7b8976b35b920e2442a7d9330e21.jpg\" target=\"_blank\" title=\"点击查看大图\" class=\"ikqb_img_alink\">
创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "作一首表达喜庆的诗歌。 2、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 3、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 4、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 5、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 6、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 7、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 8、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 9、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 10、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 11、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 12、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 13、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 14、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:3x+5y=9\n10.1.1 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9 ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ âˆ"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 4、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 5、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 6、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 7、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 8、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 9、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 10、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "2 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 5 变量z定义为“x = 3”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x + 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5"}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "1. 尽量使用可持续发展的产品。 2. 尽可能地减少能源消耗。 3. 尽可能多地使用可再生能源。 4. 尽可能地使用绿色能源。 5. 尽可能地使用环保材料。 6. 尽可能地使用节能灯具。 7. 尽可能地使用节能家电。 8. 尽可能地使用节能设备。 9. 尽可能地使用环保设备。 10. 尽可能地使用环保材料。 11. 尽可能地使用环保产品。 12. 尽可能地使用环保建筑材料。 13. 尽可能地使用环保家具。 14. 尽可能地使用环保电器。 15. 尽可能地使用环保包装材料。 16. 尽可能地使用环保包装。 17. 尽可能地使用环保运输方式。 18. 尽可能地使用环保运输工具。 19. 尽可能地使用环保装修材料。 20. 尽可能地使用环保装修材料。 21. 尽可能地使用环保装饰材料。 22. 尽可能地使用环保涂料。 23. 尽可能地使用环保壁纸。 24. 尽可能地使用环保油漆。 25. 尽可能地使用环保墙纸。 26. 尽可能地使用环保涂料。 27. 尽可能地使用环保涂料。 28. 尽可能地使用环保胶粘剂。 29. 尽可能地使用环保胶粘剂。 30. 尽可能地使用环保胶粘剂。 31. 尽可能地使用环保胶粘剂。 32. 尽可能地使用环保胶粘剂。 33. 尽可能地使用环保胶粘剂。 34. 尽可能地使用环保胶粘剂。 35. 尽可能地使用环保胶粘剂。 36. 尽可能地使用环保胶粘剂。 37. 尽可能地使用环保胶粘剂。 38. 尽可能地使用环保胶粘剂。 39. 尽可能地使用环保胶粘剂。 40. 尽可能地使用环保胶粘剂。 41. 尽可能地使用环保胶粘剂。 42. 尽可能地使用环保胶粘剂。 43. 尽可能地使用环保胶粘剂。 44. 尽可能地使用环保胶粘剂。 45. 尽可能地使用环保胶粘剂。 46. 尽可能地使用环保胶粘剂。 47. 尽可能地使用环保胶粘剂。 48. 尽可能地使用环保胶粘剂。 49. 尽可能地使用环保胶粘剂。 50. 尽可能地使用环保胶粘剂。 51. 尽可能地使用环保胶粘剂。 52. 尽可能地使用环保胶粘剂。 53. 尽可能地使用环保胶粘剂。 54. 尽可能地使用环保胶粘剂。 55. 尽可能地使用环保胶粘剂。 56. 尽可能地使用环保胶粘剂。 57. 尽可能地使用环保胶粘剂。 58. 尽可能地使用环保胶粘剂。 59. 尽可能地使用环保胶粘剂。 60. 尽可能地使用环保胶粘剂。 61. 尽可能地使用环保胶粘剂。 62. 尽可能地使用环保胶粘剂。 63. 尽可能地使用环保胶粘剂。 64. 尽可能地使用环保胶粘剂。 65. 尽可能地使用环保胶粘剂。 66. 尽可能地使用环保胶粘剂。 67. 尽可能地使用环保胶粘剂。 68. 尽可能地使用环保胶粘剂。 69. 尽可能地使用环保胶粘剂。 70. 尽可能地使用环保胶粘剂。 71. 尽可能地使用环保胶粘剂。 72. 尽可能地使用环保胶粘剂。 73. 尽可能地使用环保胶粘剂。 74. 尽可能地使用环保胶粘剂。 75. 尽可能地使用环保胶粘剂。 76. 尽可能地使用环保胶粘剂。 77. 尽可能地使用环保胶粘剂。 78. 尽可能地使用环保胶粘剂。 79. 尽可能地使用环保胶粘剂。 80. 尽可能地使用环保胶粘剂。 81. 尽可能地使用环保胶粘剂。 82. 尽可能地使用环保胶粘剂。 83. 尽可能地"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能,英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能就是研究如何让计算机去做过去只有人才能做的“复杂工作”。 人工智能是一门很深的学问,它有两个基本要素:一是人;二是智能。人有智慧,智能就是智慧的能力。人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,从而让人们从繁重、无聊、复杂、重复的智力劳动中解脱出来。 简单来说,人工智能就是让机器模拟人的思维过程,可以完成很多以前只有人才能完成的工作,比如说机器人,语音识别等。 人工智能的应用: 人工智能在工业中的应用: 工业4.0时代,生产过程变得越来越复杂,对机器人的应用也越来越广泛。机器人技术在自动化生产线中起着至关重要的作用,机器人可以代替人类完成危险、重复性工作,并能大幅度提高生产效率。 机器人技术在汽车工业中应用最为广泛,主要应用于冲压、焊接、喷涂、涂胶、装配、搬运等工艺环节,在汽车制造过程中发挥着重要作用。汽车制造工艺流程复杂,对生产线的柔性化、自动化程度要求较高,机器人技术的应用可以有效提高生产效率、减少人工成本,同时提升产品的质量和稳定性。 人工智能在服务业中的应用: 服务业的范围很广,包括教育、医疗、金融、旅游、娱乐、生活服务等,服务业是我国国民经济的重要组成部分。人工智能技术在服务业中主要应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等。 人工智能在金融业中的应用: 金融行业是人工智能技术的重要应用领域之一。人工智能技术在金融领域应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在医疗业中的应用: 医疗是人类生存和发展的基本保障,是关系国计民生的特殊行业。人工智能技术在医疗领域主要应用于辅助诊断、疾病预测、药物筛选、远程医疗、健康咨询等。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能教育,二是教育辅助。 人工智能在交通业中的应用: 人工智能技术在交通领域的应用主要有两个方面,一是交通规划,二是交通管理。 人工智能在电力业中的应用: 人工智能技术在电力领域应用主要有两个方面,一是电力规划,二是电力管理。 人工智能在制造行业中的应用: 人工智能技术在制造行业中的应用主要有两个方面,一是制造工艺,二是产品质量。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在金融业中的应用: 人工智能技术在金融业中的应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在服务业中的应用: 人工智能技术在服务业中的应用主要有两个方面,一是自动驾驶,二是语音识别。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在医疗业中的应用: 人工智能技术在医疗领域应用主要有两个方面,一是辅助诊断,二是疾病预测。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在交通业中的应用"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个用于快递公司的应用程序。 快递公司应用程序的用户界面包括一个显示订单状态的列表,一个用于显示用户当前位置的地图,以及一个用于输入包裹信息的输入框。用户可以输入包裹的重量、长度和宽度,然后输入包裹的类型。输入完成后,用户可以输入用户当前的位置,然后点击“发送”按钮。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "分析文章。 6、 词汇理解: 考察考生对于词汇意义的掌握程度。 7、 完形填空: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 8、 篇章阅读: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 9、 语法及词汇: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 10、 写作: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 11、 翻译: 考察考生对于英语的掌握程度。 12、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 13、 英汉互译: 考察考生对于语法的掌握程度。 14、 作文: 考察考生对于语法的掌握程度。 15、 口语: 考察考生对于语法的掌握程度。 16、 听力: 考察考生对于语法的掌握程度。 17、 词汇: 考察考生对于语法的掌握程度。 18、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 19、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 20、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 21、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 22、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 23、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 24、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 25、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 26、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 27、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 28、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 29、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 30、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 31、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 32、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 33、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 34、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 35、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 36、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 37、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 38、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 39、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 40、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 41、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 42、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 43、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 44、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 45、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 46、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 47、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 48、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 49、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 50、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 51、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 52、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 53、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 54、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 55、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 56、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 57、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 58、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 59、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 60、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 61、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 62、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 63、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 64、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 65、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 66"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": "... 段落 段落 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实"}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n\n\n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n "}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": "2. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 3. 每天早起,每天晚上11点前睡觉。 4. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 5. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 6. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 7. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 8. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 9. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 10. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 11. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 12. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 13. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 14. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 15. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 16. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 17. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 18. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 19. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 20. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 21. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 22. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 23. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 24. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 25. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 26. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 27. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 28. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 29. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 30. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 31. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 32. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 33. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 34. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 35. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 36. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 37. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 38. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 39. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 40. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 41. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 42. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 43. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 44. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 45. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。"}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "\n输出:华氏度温度:70¡"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、6、10、12、14、15、16、18、20、21、22、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50输出:50、49、48、47、46、45、44、43、42、41、40、39、38、37、36、35、34、33、32、31、30、29、28、27、26、25、24、23、22、21、20、19、18、17、16、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1、0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 5×5×6=150(平方厘米) 答:一个边长为5厘米的立方体的总表面积是150平方厘米。 立方体的表面积=棱长×棱长×6 长方体的表面积=长×宽×2+长×高×2+宽×高×2 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "一个物体受到重力的作用,它的质量与重力的大小有什么关系?"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "与 一样,它被广泛使用,它也可以用来描述人或事物的特点。 例子: 1. 我们在文化实践中使用 来表达我们对不同人或事物的看法。 2. 人们用 来表达他们对事物的看法。 3. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 4. 人们用 来表达他们对事物的看法。 5. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 6. 人们用 来表达他们对事物的看法。 7. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 8. 人们用 来表达他们对事物的看法。 9. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 10. 人们用 来表达他们对事物的看法。 11. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 12. 人们用 来表达他们对事物的看法。 13. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 14. 人们用 来表达他们对事物的看法。 15. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 16. 人们用 来表达他们对事物的看法。 17. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 18. 人们用 来表达他们对事物的看法。 19. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 20. 人们用 来表达他们对事物的看法。 21. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 22. 人们用 来表达他们对事物的看法。 23. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 24. 人们用 来表达他们对事物的看法。 25. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 26. 人们用 来表达他们对事物的看法。 27. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 28. 人们用 来表达他们对事物的看法。 29. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 30. 人们用 来表达他们对事物的看法。 31. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 32. 人们用 来表达他们对事物的看法。 33. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 34. 人们用 来表达他们对事物的看法。 35. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 36. 人们用 来表达他们对事物的看法。 37. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 38. 人们用 来表达他们对事物的看法。 39. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 40. 人们用 来表达他们对事物的看法。 41. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 42. 人们用 来表达他们对事物的看法。 43. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 44. 人们用 来表达他们对事物的看法。 45. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 46. 人们用 来表达他们对事物的看法。 47. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 48. 人们用 来表达他们对事物的看法。 49. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 50. 人们用 来表达他们对事物的看法。 51. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 52. 人们用 来表达他们对事物的看法。 53. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 54. 人们用 来表达他们对事物的看法。 55. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 56. 人们用 来表达他们对事物的看法。"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:6\n解题思路:\n首先我们知道最大值是6,那么我们先从10开始,从10开始,我们发现最大值是25,所以10<25,我们继续往下,发现3>25,我们继续往下,发现6>25,那么此时我们就可以知道最大值是6,那么就返回6\npublic class Solution {\npublic static void main(String[] args) {\n// TODO Auto-generated method stub\nSystem.out.println(maxNumber(new int[]{10,3,25,6,16}));\n}\npublic static int maxNumber(int[] nums) {\nint max = nums[0];\nfor (int i = 1; i < nums.length; i++) {\nif (max < nums[i]) {\nmax = nums[i];\n}\n}\nreturn max;\n}\n}"}
+{"prompt": " 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "给出了两个液体的例子。"}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": "7和3的乘积是多少?⻋ 8和2的乘积是多少?⻋ 9和1的乘积是多少?⻋ 10和2的乘积是多少?⻋ 11和3的乘积是多少?⻋ 12和4的乘积是多少?⻋ 13和5的乘积是多少?⻋ 14和6的乘积是多少?⻋ 15和7的乘积是多少?⻋ 16和8的乘积是多少?⻋ 17和9的乘积是多少?⻋ 18和10的乘积是多少?⻋ 19和11的乘积是多少?⻋ 20和12的乘积是多少?⻋ 21和13的乘积是多少?⻋ 22和14的乘积是多少?⻋ 23和15的乘积是多少?⻋ 24和16的乘积是多少?⻋ 25和17的乘积是多少?⻋ 26和18的乘积是多少?⻋ 27和19的乘积是多少?⻋ 28和20的乘积是多少?⻋ 29和21的乘积是多少?⻋ 30和22的乘积是多少?⻋ 31和23的乘积是多少?⻋ 32和24的乘积是多少?⻋ 33和25的乘积是多少?⻋ 34和26的乘积是多少?⻋ 35和27的乘积是多少?⻋ 36和28的乘积是多少?⻋ 37和29的乘积是多少?⻋ 38和30的乘积是多少?⻋ 39和31的乘积是多少?⻋ 40和32的乘积是多少?⻋ 41和33的乘积是多少?⻋ 42和34的乘积是多少?⻋ 43和35的乘积是多少?⻋ 44和36的乘积是多少?⻋ 45和37的乘积是多少?⻋ 46和38的乘积是多少?⻋ 47和39的乘积是多少?⻋ 48和40的乘积是多少?⻋ 49和41的乘积是多少?⻋ 50和42的乘积是多少?⻋ 51和43的乘积是多少?⻋ 52和44的乘积是多少?⻋ 53和45的乘积是多少?⻋ 54和46的乘积是多少?⻋ 55和47的乘积是多少?⻋ 56和48的乘积是多少?⻋ 57和49的乘积是多少?⻋ 58和50的乘积是多少?⻋ 59和51的乘积是多少?⻋ 60和52的乘积是多少?⻋ 61和53的乘积是多少?⻋ 62和54的乘积是多少?⻋ 63和55的乘积是多少?⻋ 64和56的乘积是多少?⻋ 65和57的乘积是多少?⻋ 66和58的乘积是多少?⻋ 67和59的乘积是多少?⻋ 68和60的乘积是多少?⻋ 69和61的乘积是多少?⻋ 70和62的乘积是多少?⻋ 71和63的乘积是多少?⻋ 72和64的乘积是多少?⻋ 73和65的乘积是多少?⻋ 74和66的乘积是多少?⻋ 75和67的乘积是多少?⻋ 76和68的乘积是多少?⻋ 77和69的乘积是多少?⻋ 78和70的乘积是多少?⻋ 79和71的乘积是多少?⻋ 80和72的乘积是多少?⻋ 81和73的乘积是多少?⻋ 82和74的乘积是多少?⻋ 83和75的乘积是多少?⻋ 84和76的乘积是多少?⻋ 85和77的乘积是多少?⻋ 86和78的乘积是多少"}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "芋又称臭芋、臭屁薯、臭果子、臭果、臭果子等。块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..885c8fa0
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0024,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 474.3243,
+ "predict_samples_per_second": 0.105,
+ "predict_steps_per_second": 0.053
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/trainer_log.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/trainer_log.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..ff6ad14e
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/trainer_log.jsonl
@@ -0,0 +1,5 @@
+{"current_steps": 5, "total_steps": 25, "percentage": 20.0, "elapsed_time": "0:01:01", "remaining_time": "0:04:07"}
+{"current_steps": 10, "total_steps": 25, "percentage": 40.0, "elapsed_time": "0:02:19", "remaining_time": "0:03:28"}
+{"current_steps": 15, "total_steps": 25, "percentage": 60.0, "elapsed_time": "0:03:36", "remaining_time": "0:02:24"}
+{"current_steps": 20, "total_steps": 25, "percentage": 80.0, "elapsed_time": "0:05:46", "remaining_time": "0:01:26"}
+{"current_steps": 25, "total_steps": 25, "percentage": 100.0, "elapsed_time": "0:07:34", "remaining_time": "0:00:00"}
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..6444fb89
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single_log.txt
@@ -0,0 +1,25 @@
+[2024-08-26 06:04:32,725] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 06:04:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 06:04:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:04:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:04:35 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 06:04:41 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:05:23 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:05:23 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:05:23
+predict end time: 2024-08-26 06:13:17
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 1.6536
+ predict_model_preparation_time = 0.0024
+ predict_rouge-1 = 17.5981
+ predict_rouge-2 = 5.6356
+ predict_rouge-l = 6.105
+ predict_runtime = 0:07:54.32
+ predict_samples_per_second = 0.105
+ predict_steps_per_second = 0.053
+08/26/2024 06:13:18 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_1_single/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..0572f7bb
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0026,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 133.9805,
+ "predict_samples_per_second": 0.373,
+ "predict_steps_per_second": 0.03
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..462b45bf
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "表示的是原子核, 代表原子核的质子数。 电子绕原子核作圆周运动, 电子的运动速度与原子核的运动速度相同, 电子的运动方向与原子核的运动方向垂直。 因此, 电子的运动状态和原子核的运动状态是相反的。 电子绕原子核作圆周运动, 运动的周期就是 2π 。 原子核外电子的运动状态是时刻改变的, 运动周期就是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": " 空气污染是环境污染的一种,指空气中污染物的浓度达到有害程度,以致破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件,对人或物造成危害的现象。空气污染有有害气体和烟尘,它们能引起人类呼吸道、心血管、脑血管和其它器官的疾病,能使人类患肺癌、心脏病、脑血管和其它癌症,能使大气质量下降,影响全球气候变化。如何减少空气污染? 1.工业污染:工业污染是空气污染的首要来源。 2.汽车尾气:汽车排放的尾气是空气污染的重要来源。 3.燃煤污染:燃煤污染是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 4.室内空气污染:室内空气污染包括室内燃料燃烧和装饰材料等释放出的有害气体。 5.室外空气污染:室外空气污染主要来自机动车、燃煤锅炉、工业排放等。 6.沙尘暴:沙尘暴是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 7.酸雨:酸雨是大气污染的又一重要后果。 8.光化学烟雾:光化学烟雾是光化学烟雾的简称,是汽车尾气和工厂废气中排放的氮氧化物和碳氢化合物在阳光的作用下发生光化学反应所产生的烟雾。 9.其他污染:其他污染包括生活垃圾、动物尸体、植物枯萎等。 10.空气污染的危害:空气污染的危害主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 11.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 12.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 13.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 14.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 15.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 16.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 17.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 18.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 19.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 20.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 21.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会"}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": "你的朋友或家人有什麽值得称赞的地方。’” \n在写作过程中,可以考虑加入一些有趣的细节,以增强文章的可读性。 \n比如,可以使用一些描写性词语,如: \n“他说话的口气就像一个大孩子,很讨人喜欢。” \n“他的微笑很灿烂,很温暖。” \n“他很会打扮自己,头发很整齐,衣服很整洁。” \n“他很擅长体育,特别是篮球。” \n“他很喜欢音乐,尤其喜欢古典音乐。” \n“他喜欢看电影,尤其是美国电影。” \n“他很喜欢旅游,特别是去欧洲。” \n“他很喜欢吃零食,尤其是巧克力。” \n“他很喜欢读书,尤其是侦探小说。” \n“他很喜欢上网,尤其是聊天。” \n“他很喜欢打乒乓球,尤其是接发球。” \n“他很喜欢玩电脑游戏,尤其是足球游戏。” \n“他很喜欢踢足球,尤其是英式足球。” \n“他很喜欢打台球,尤其是斯诺克。” \n“他很喜欢看足球比赛,尤其是英超。” \n“他很喜欢看NBA,尤其是科比。” \n“他很喜欢看电影,尤其是喜剧片。” \n“他很喜欢看电视剧,尤其是美剧。” \n“他很喜欢吃快餐,尤其是汉堡包。” \n“他很喜欢吃披萨,尤其是芝士的。” \n“他很喜欢吃薯条,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃冰激凌,尤其是哈根达斯的。” \n“他很喜欢喝可乐,尤其是可口可乐的。” \n“他很喜欢吃炸鸡,尤其是汉堡的。” \n“他很喜欢吃三明治,尤其是肉松的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是海鲜的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑"}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Gmail,Facebook,WhatsApp,Messenger,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube。 \n输入:Facebook,Instagram,TikTok,Twitter,Facebook,WhatsApp。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube,Amazon。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,T"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "1/8”1/16”输出:1/2”1/4”1/8”1/16”1/32”1/64”1/128”1/256”1/512”1/1024”1/2048”1/4096”1/8192”1/16384”1/32768”1/65536”1/131072”1/262144”1/524288”1/1048576”1/2097152”1/4194304”1/8388608”1/16777216”1/32154432”1/64324568”1/128649152”1/2561024104”1/5122048208”1/10244096400”1/20488192816”1/40963276864”1/81921638432”1/16326416256”1/321680321256”1/64640012561024”1/128320010242048”1/25664005121024”1/5121280020484096”1/1024160010242048”1/204880020484096”1/409640010244096”1/8192204810242048”1/163240010242048”1/32160051220482048”1/64320025620482048”1/128160012820482048”1/2568006410242048”1/5124003210242048”1/10242001610242048”1/20484001610242048”1/4096200810242048”1/81921024810242048”1/1632810246410242048”1/32163210243210242048”1/6416256102420482048”1/1281610241620482048”1/2561024102420482048”1/5125128102420482048”1/1024256102420482048”1/2048512102420482048”1/409651251220482048”1/81924096409620482048”1/1632409625620482048”1/321625625610242048”1/64161256102420482048”1/128161024102420482048”1/2561024102420482048”1/51210245122048204"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": ""}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "巴黎,是法国的首都和最大的城市,也是法国的政治、经济、文化和商业中心,世界五个国际大都市之一。 巴黎位于法国北部巴黎盆地的中央,横跨塞纳河两岸,城市中心坐标为北纬48°52′、东经2°25′。全市共201 764平方公里,大巴黎都城区面积为105 44平方公里,人口290余万,大巴黎都会区人口达1100余万。 巴黎市区分为20个区,其中19个位于塞纳-马恩省河及其支流的右岸,惟有一个位于左岸。市区的19个区,有10个位于塞纳河右岸,9个位于左岸,1个位于塞纳河支流塞纳-瓦兹河。 巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎是法国的政治、经济、文化、商业中心,也是世界上最具世界级城市特征的城市之一,在世界城市体系中占有重要地位。 巴黎是法国最大的工业中心,是法国的经济中心,是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。 巴黎是法国的经济中心,是法国最大的工业中心,也是欧洲最重要的经济中心之一。巴黎的经济以工业、服务业为主,是法国的经济中心。巴黎也是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的政治中心,是法国的首都和最大的城市。巴黎是法国的政治中心,也是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "、萧条的性质, 以及如何应对萧条 。 2. 萧条的定义 经济萧条是指经济衰退或停滞, 它往往与经济繁荣相对应, 指的是经济活动 或经济状况严重恶化, 经济增长率下降。 经济萧条往往会造成失业率上升, 生产下降, 商业萎缩, 收入减少, 人们对未来经济预期悲观, 信心不足。 3. 萧条的性质 经济萧条是资本主义经济发展的规律。 经济萧条是经济周期中的一个阶段, 而不是一种疾病。 4. 萧条的原因 萧条的原因有三方面: 生产过剩, 需求不足, 信贷紧缩。 生产过剩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 需求不足是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给小于社会总需求, 社会产品总量小于社会需求量, 从而出现了短缺。 信贷紧缩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 信贷紧缩会造成经济萧条。 5. 萧条的应对 萧条的应对措施包括: 1. 采取紧缩的货币政策和财政政策。 2. 减少社会总需求。 3. 增加社会总供给。 4. 降低通货膨胀率。 5. 提高生产率。 6. 降低利率。 7. 扩大出口。 8. 提高利率。 9. 增加投资。 10. 提高生产率。 11. 扩大出口。 12. 降低利率。 13. 减少货币供给。 14. 降低利率。 15. 提高生产率。 16. 减少货币供给。 17. 扩大投资。 18. 提高生产率。 19. 减少货币供给。 20. 扩大投资。 21. 降低利率。 22. 提高生产率。 23. 扩大投资。 24. 提高生产率。 25. 扩大投资。 26. 降低利率。 27. 扩大投资。 28. 提高生产率。 29. 扩大投资。 30. 降低利率。 31. 扩大投资。 32. 提高生产率。 33. 扩大投资。 34. 降低利率。 35. 扩大投资。 36. 提高生产率。 37. 降低利率。 38. 扩大投资。 39. 提高生产率。 40. 扩大投资。 41. 降低利率。 42. 扩大投资。 43. 提高生产率。 44. 降低利率。 45. 扩大投资。 46. 提高生产率。 47. 降低利率。 48. 扩大投资。 49. 提高生产率。 50. 降低利率。 51. 扩大投资。 52. 提高生产率。 53. 降低利率。 54. 扩大投资。 55. 提高生产率。 56. 降低利率。 57. 扩大投资。 58. 提高生产率。 59. 降低利率。 60. 扩大投资。 61. 提高生产率。 62. 降低利率。 63. 扩大投资。 64. 提高生产率。 65. 降低利率。 66. 扩大投资。 67. 提高生产率。 68. 降低利率。 69. 扩大投资。 70. 提高生产率。 71. 降低利率。 72. 扩大投资。 73. 提高生产率。 74. 降低利率。 75. 扩大投资。 76. 提高生产率。 77. 降低利率。 78. 扩大投资。 79. 提高生产率。 80. 降低利率。 81. 扩大投资。 82. 提高生产率。 83. 降低利率。 84. 扩大投资。 85. 提高生产率。 8"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "描述计算机CPU功能,内存大小,内存类型,显卡类型,硬盘容量,硬盘接口,主板支持的CPU类型,主板支持的内存类型,主板支持的显卡类型,主板支持的硬盘接口,主板支持的硬盘接口类型,主板支持的CPU插槽,主板支持的CPU插槽类型,主板支持的内存插槽,主板支持的内存类型,主板支持的显卡插槽,主板支持的显卡类型,主板支持的AGP插槽,主板支持的IDE接口,主板支持的PCI插槽,主板支持的PCI插槽类型,主板支持的PCI-E插槽,主板支持的AGP插槽,主板支持的AGP插槽类型,主板支持的ISA插槽,主板支持的串口,主板支持的串口类型,主板支持的USB接口,主板支持的USB接口类型,主板支持的COM接口,主板支持的COM接口类型,主板支持的网络接口,主板支持的网络接口类型,主板支持的并口,主板支持的并口类型,主板支持的磁盘阵列,主板支持的磁盘阵列类型,主板支持的IDE通道数,主板支持的IDE通道类型,主板支持的SATA接口,主板支持的SATA接口类型,主板支持的RAID,主板支持的RAID类型,主板支持的PCI-E 1X,主板支持的PCI-E 1X通道数,主板支持的PCI-E 1X通道类型,主板支持的PCI-E 2X,主板支持的PCI-E 2X通道数,主板支持的PCI-E 2X通道类型,主板支持的PCI-E 3X,主板支持的PCI-E 3X通道数,主板支持的PCI-E 3X通道类型,主板支持的PCI-E 4X,主板支持的PCI-E 4X通道数,主板支持的PCI-E 4X通道类型,主板支持的PCI-E 5X,主板支持的PCI-E 5X通道数,主板支持的PCI-E 5X通道类型,主板支持的PCI-E 6X,主板支持的PCI-E 6X通道数,主板支持的PCI-E 6X通道类型,主板支持的PCI-E 8X,主板支持的PCI-E 8X通道数,主板支持的PCI-E 8X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "创建一个新版本此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。"}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": "做助动词时,用在动词后,构成完成体,表示“已经......”。如: He has already left. 他已经走了。 3. 与过去完成时连用 表示“曾经......”。如: He had already left when I got there. 当我到那里时,他已经走了。 4. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have already finished my homework. 我已经完成了我的家庭作业。 5. 与将来完成时连用 表示“在将来某个时间之前”。如: I will have already finished my homework by 8 o'clock. 8点之前,我已经完成了家庭作业。 6. 与现在进行时连用 表示“刚刚......”。如: I have just finished my homework. 我刚刚完成了家庭作业。 7. 与过去进行时连用 表示“过去某个时间正在......”。如: I was just finishing my homework when he came. 他来时,我正在做家庭作业。 8. 与将来进行时连用 表示“在将来某个时间正在......”。如: I will be just finishing my homework when you come. 你来时,我正在做家庭作业。 9. 与过去将来进行时连用 表示“在过去某个时间将要......”。如: He said that he would be just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将正在做家庭作业。 10. 与现在完成进行时连用 表示“一直......”。如: I have been just finishing my homework. 我一直在做家庭作业。 11. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been just finishing my homework by 8 o'clock. 8点之前,我将一直做家庭作业。 12. 与过去将来完成进行时连用 表示“过去某个时间将一直......”。如: He said that he would have been just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将一直做家庭作业。 13. 与现在完成进行时连用 表示“已经......了”。如: I have been doing my homework for a long time. 我一直做家庭作业。 14. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been doing his homework for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直做家庭作业了。 15. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been here for a long time. 我已经来了很久了。 16. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been here for a long time when you come. 你来时,我已经来了很久了。 17. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been working for a long time. 我一直工作了很久。 18. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been working for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经工作了很久了。 19. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been eating for a long time. 我一直吃东西了很久了。 20. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been eating for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直吃东西了很久了。 21. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been living in Beijing for a long time. 我已经在北京住了很久了。 22. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been living in Beijing for a long time when you come. 你来时,我已经在北京住了很久了。 23. 与现在完成时连用 表示“已经.."}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "1. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 2. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 3. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 4. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 5. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 6. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 7. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 8. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 9. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 10. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 11. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 12. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 13. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 14. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 15. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 16. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "n 生成随机单词列表。 \n# 将列表作为参数传递给生成随机列表的函数。\n\n# \n# 语法\n# \n# \n# 函数\n# randlist(n, lst)\n# \n# 参数\n# \n# n \n# 参数的类型为字符串。\n# \n# lst \n# 参数的类型为字符串或列表。\n# \n# \n# 返回值\n# \n# 函数的返回值为列表。\n# \n# \n# 示例\n# \n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\")\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\""}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "毕加索、梵高、米开朗基罗、达芬奇、徐悲鸿、齐白石、张大千、吴冠中、刘海粟、吴作人、赵无极、黄泽金、黄永玉、李苦禅、刘文西、陈丹青、徐冰、张仃、陈逸飞、何家英、靳尚谊、范曾、王明明、范迪安、吴冠中、靳尚谊、潘玉良、周思聪、李可染、吴作人、李斛、吴冠中、赵无极、黄永玉、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "解释齿轮抵抗力的概念。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗? 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力 齿轮抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": "查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "1. 描述查理二世国王的生活和统治。 2. 查理二世在位期间的重大事件。 3. 查理二世在位期间的重大事件。 4. 查理二世在位期间的重大事件。 5. 查理二世在位期间的重大事件。 6. 查理二世在位期间的重大事件。 7. 查理二世在位期间的重大事件。 8. 查理二世在位期间的重大事件。 9. 查理二世在位期间的重大事件。 10. 查理二世在位期间的重大事件。 11. 查理二世在位期间的重大事件。 12. 查理二世在位期间的重大事件。 13. 查理二世在位期间的重大事件。 14. 查理二世在位期间的重大事件。 15. 查理二世在位期间的重大事件。 16. 查理二世在位期间的重大事件。 17. 查理二世在位期间的重大事件。 18. 查理二世在位期间的重大事件。 19. 查理二世在位期间的重大事件。 20. 查理二世在位期间的重大事件。 21. 查理二世在位期间的重大事件。 22. 查理二世在位期间的重大事件。 23. 查理二世在位期间的重大事件。 24. 查理二世在位期间的重大事件。 25. 查理二世在位期间的重大事件。 26. 查理二世在位期间的重大事件。 27. 查理二世在位期间的重大事件。 28. 查理二世在位期间的重大事件。 29. 查理二世在位期间的重大事件。 30. 查理二世在位期间的重大事件。 31. 查理二世在位期间的重大事件。 32. 查理二世在位期间的重大事件。 33. 查理二世在位期间的重大事件。 34. 查理二世在位期间的重大事件。 35. 查理二世在位期间的重大事件。 36. 查理二世在位期间的重大事件。 37. 查理二世在位期间的重大事件。 38. 查理二世在位期间的重大事件。 39. 查理二世在位期间的重大事件。 40. 查理二世在位期间的重大事件。 41. 查理二世在位期间的重大事件。 42. 查理二世在位期间的重大事件。 43. 查理二世在位期间的重大事件。 44. 查理二世在位期间的重大事件。 45. 查理二世在位期间的重大事件。 46. 查理二世在位期间的重大事件。 47. 查理二世在位期间的重大事件。 48. 查理二世在位期间的重大事件。 49. 查理二世在位期间的重大事件。 50. 查理二世在位期间的重大事件。 51. 查理二世在位期间的重大事件。 52. 查理二世在位期间的重大事件。 53. 查理二世在位期间的重大事件。 54. 查理二世在位期间的重大事件。 55. 查理二世在位期间的重大事件。 56. 查理二世在位期间的重大事件。 57. 查理二世在位期间的重大事件。 58. 查理二世在位期间的重大事件。 59. 查理二世在位期间的重大事件。 60. 查理二世在位期间的重大事件。 61. 查理二世在位期间的重大事件。 62. 查理二世在位期间的重大事件。 63. 查理二世在位期间的重大事件。 64. 查理二世在位期间的重大事件。 65. 查理二"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定赤道,将亚洲和非洲分开。 确定回归线,将北美洲和南美洲分开。 确定南回归线,将非洲和南美洲分开。 确定北回归线,将非洲和亚洲分开。 确定南极圈,将南美洲和南极洲分开。 确定北极圈,将亚洲和北美洲分开。 确定极圈,将南极洲和北美洲分开。 确定极点,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将欧洲和非洲分开。 确定经度,将欧洲和亚洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和非洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "答案 1. A 2. B 3. C 4. C 5. B 6. B 7. B 8. A 9. C 10. B 11. A 12. A 13. A 14. C 15. B 16. C 17. C 18. C 19. A 20. C 21. A 22. C 23. C 24. C 25. B 26. A 27. C 28. A 29. B 30. B 31. A 32. C 33. A 34. B 35. A 36. A 37. C 38. C 39. B 40. B 41. C 42. B 43. C 44. A 45. C 46. A 47. C 48. A 49. B 50. C 51. A 52. C 53. B 54. C 55. C 56. B 57. A 58. C 59. C 60. A 61. A 62. B 63. A 64. C 65. A 66. C 67. C 68. C 69. C 70. A 71. B 72. C 73. C 74. A 75. B 76. A 77. C 78. B 79. C 80. B 81. C 82. B 83. A 84. C 85. C 86. B 87. C 88. C 89. C 90. B 91. C 92. A 93. C 94. C 95. A 96. C 97. B 98. A 99. C 100. A 101. C 102. A 103. B 104. A 105. B 106. A 107. C 108. B 109. C 110. B 111. C 112. C 113. A 114. B 115. C 116. A 117. C 118. B 119. A 120. B 121. C 122. A 123. C 124. A 125. C 126. B 127. C 128. C 129. B 130. A 131. B 132. A 133. C 134. A 135. B 136. A 137. B 138. A 139. C 140. B 141. C 142. A 143. B 144. C 145. B 146. C 147. B 148. C 149. A 150. C 151. B 152. C 153. B 154. C 155. B 156. A 157. C 158. C 159. B 160. A 161. B 162. A 163. C 164. B 165. C 166. A 167. C 168. A 169. C 170. A 171. B 172. C 173. C 174. A 175. B 176. A 177. B 178. C 179. A 180. C 181. A 182. B 183. C 184. A 185. C 186. A 187. C 188. B 1"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "概述森林砍伐的后果。"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "让电器保持在低能耗状态。 2. 选择合适的家用电器 选择低耗能的家用电器。 选择低耗能的家用电器。 3. 避免家用电器长时间处于待机状态 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 4. 合理安排家用电器的使用时间 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 5. 避免家用电器超负荷使用 避免家用电器超负荷使用。 避免家用电器超负荷使用。 6. 避免家用电器过热 避免家用电器过热。 避免家用电器过热。 7. 使用节电插座 使用节电插座。 使用节电插座。 8. 使用节电空调 使用节电空调。 使用节电空调。 9. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 10. 选择节电空调 选择节电空调。 选择节电空调。 11. 选择节能型照明灯具 选择节能型照明灯具。 选择节能型照明灯具。 12. 合理利用照明灯具 合理利用照明灯具。 合理利用照明灯具。 13. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 14. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 15. 选择节能型电视机 选择节能型电视机。 选择节能型电视机。 16. 合理使用电视机 合理使用电视机。 合理使用电视机。 17. 选择节能型冰箱 选择节能型冰箱。 选择节能型冰箱。 18. 合理使用冰箱 合理使用冰箱。 合理使用冰箱。 19. 选择节能型洗衣机 选择节能型洗衣机。 选择节能型洗衣机。 20. 合理使用洗衣机 合理使用洗衣机。 合理使用洗衣机。 21. 选择节能型电热水器 选择节能型电热水器。 选择节能型电热水器。 22. 合理使用电热水器 合理使用电热水器。 合理使用电热水器。 23. 选择节能型抽油烟机 选择节能型抽油烟机。 选择节能型抽油烟机。 24. 合理使用抽油烟机 合理使用抽油烟机。 合理使用抽油烟机。 25. 选择节能型空调 选择节能型空调。 选择节能型空调。 26. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 27. 选择节能型电冰箱 选择节能型电冰箱。 选择节能型电冰箱。 28. 合理使用电冰箱 合理使用电冰箱。 合理使用电冰箱。 29. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 30. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 31. 选择节能型电热水壶 选择节能型电热水壶。 选择节能型电热水壶。 32. 合理使用电热水壶 合理使用电热水壶。 合理使用电热水壶。 33. 选择节能型电磁炉 选择节能型电磁炉。 选择节能型电磁炉。 34. 合理使用电磁炉 合理使用电磁炉。 合理使用电磁炉。 35. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 36. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 37. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 38. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 39. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 40. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 41. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 42. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 43. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "\n输出:积极的,因为我们现在有了更多的选择。 \n#3 \n在给定文本中寻找关键词。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#4 \n从给定文本中找出所有句子,其第一个单词和最后一个单词都为相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#5 \n在给定文本中找出所有单词,其最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#6 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#7 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#8 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个字母和最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#9 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#10 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#11 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#12 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#13 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#14 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#15 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#16 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#17 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#18 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#19 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "2\n输出:\n[2, 3, 7, 8, 10] âmiddleâ\n说明:\n中位数为7\n\n# 输入\n[1, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,"}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "这主要是因为它与人类思维的本质相矛盾,即我们倾向于认为我们是世界的一部分,而不是世界是我们的部分。在这种情况下,互联网就像是另一个维度,它使我们能够访问世界上所有的人,而无需与他们见面。然而,尽管如此,互联网仍然是一个需要适应和学习的领域,尤其是对于那些在其早期就与它联系在一起的人来说。\n互联网是一种使用公共网络(通常称为因特网)将计算机连接在一起的技术。它最初是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)开发的,目的是为了提高通信的可靠性和安全性。然而,随着时间的推移,它逐渐成为一种工具,可以使人们在世界各地彼此连接。互联网的出现使人们能够通过互联网上的信息交换来建立联系,这使得世界各地的人们能够在没有物理接触的情况下进行交流。此外,它还允许人们在不与对方见面的情况下进行交流,这在以前是不可想象的。互联网使人们能够访问世界上所有的信息,并且可以通过网络连接来进行交流,而不需要任何物理接触。\n然而,互联网并不像我们想象的那样容易使用。它需要人们有足够的计算机知识和技术,才能使用它。此外,互联网需要大量的网络带宽来支持人们之间的通信,而这对于大多数人来说是很难负担得起的。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n简而言之,互联网是一种使人们能够在世界各地相互联系的技术。然而,它需要人们有足够的计算机知识和技术,并且需要有足够的网络带宽来支持人们之间的通信。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\n解答:1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 6. 6 7. 7 8. 8 9. 9 10. 10 11. 11 12. 12 13. 13 14. 14 15. 15 16. 16 17. 17 18. 18 19. 19 20. 20"}
+{"prompt": " 创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "一首表达祝福的诗歌。 詠一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:x=1.5,y=2.5 将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 3、 总结,提出改进建议。 4、 学生交流 5、 老师总结 6、 布置作业 7、 板书设计 八、 教学反思 1、 学生的学习习惯的培养和课堂的常规管理很重要。 2、 课堂上,老师要放手让学生去做,去想,去讨论,去总结,让学生做课堂的主人。 3、 老师在课堂上要起到指导的作用,引导学生如何去思考,如何去总结。 4、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 5、 教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 6、 课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 7、 教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 8、 教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 9、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 10、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 11、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 12、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 13、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 14、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 15、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 16、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 17、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 18、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 19、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 20、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 21、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 22、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 23、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 24、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 25、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 26、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 27、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 28、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 29、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 30、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 31、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 32、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 33、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 34、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 35、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 36、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 37、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 38、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 39、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 40、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 41、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 42、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 43、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 44、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 45、教师在课堂"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "x = 2 ..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................."}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。\n答案:There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels. Because fossil fuels are non-renewable, so they are in limited supply. However, renewable energy sources are endless. Therefore, it is necessary to use them more.\n分析:试题分析:本题要求考生根据题目所给的材料,用英语写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。注意字数限制。可根据所给的材料,从可再生能源的重要性、使用可再生能源的必要性两方面进行描述。可参考下列短语及句型进行写作:There is no doubt that...; in limited supply; be in limited supply; in infinite supply; it is necessary to do sth.; it is necessary to use them more. 【亮点说明】本文结构紧凑,语言规范。开头段用There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels.这一句型引出话题,同时,这一句型中使用了be动词的用法,这是高考考查的重点之一。紧接着的第二段从两个方面进行描述,分别是可再生能源的重要性以及使用可再生能源的必要性。最后一段再次重申可再生能源的重要性,并再次呼吁人们多使用可再生能源。 考点:考查应用文写作"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个基于Android的应用程序,它可以帮助您识别和跟踪您最喜欢的体育明星。 设计一个Android应用程序,用于帮助您选择您最喜欢的运动。 设计一个基于Android的应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您最喜欢的运动。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "总结全文。 1. 句子理解题 2. 段落总结题 3. 段落总结题 4. 段落总结题 5. 段落总结题 6. 段落总结题 7. 段落总结题 8. 段落总结题 9. 段落总结题 10. 段落总结题 11. 段落总结题 12. 段落总结题 13. 段落总结题 14. 段落总结题 15. 段落总结题 16. 段落总结题 17. 段落总结题 18. 段落总结题 19. 段落总结题 20. 段落总结题 21. 段落总结题 22. 段落总结题 23. 段落总结题 24. 段落总结题 25. 段落总结题 26. 段落总结题 27. 段落总结题 28. 段落总结题 29. 段落总结题 30. 段落总结题 31. 段落总结题 32. 段落总结题 33. 段落总结题 34. 段落总结题 35. 段落总结题 36. 段落总结题 37. 段落总结题 38. 段落总结题 39. 段落总结题 40. 段落总结题 41. 段落总结题 42. 段落总结题 43. 段落总结题 44. 段落总结题 45. 段落总结题 46. 段落总结题 47. 段落总结题 48. 段落总结题 49. 段落总结题 50. 段落总结题 51. 段落总结题 52. 段落总结题 53. 段落总结题 54. 段落总结题 55. 段落总结题 56. 段落总结题 57. 段落总结题 58. 段落总结题 59. 段落总结题 60. 段落总结题 61. 段落总结题 62. 段落总结题 63. 段落总结题 64. 段落总结题 65. 段落总结题 66. 段落总结题 67. 段落总结题 68. 段落总结题 69. 段落总结题 70. 段落总结题 71. 段落总结题 72. 段落总结题 73. 段落总结题 74. 段落总结题 75. 段落总结题 76. 段落总结题 77. 段落总结题 78. 段落总结题 79. 段落总结题 80. 段落总结题 81. 段落总结题 82. 段落总结题 83. 段落总结题 84. 段落总结题 85. 段落总结题 86. 段落总结题 87. 段落总结题 88. 段落总结题 89. 段落总结题 90. 段落总结题 91. 段落总结题 92. 段落总结题 93. 段落总结题 94. 段落总结题 95. 段落总结题 96. 段落总结题 97. 段落总结题 98. 段落总结题 99. 段落总结题 100. 段落总结题 101. 段落总结题 102. 段落总结题 103. 段落总结题 104. 段落总结题 105. 段落总结题 106. 段落总结题 107. 段落总结题 108. 段落总结题 109. 段落总结题 110. 段落总结题 111. 段落总结题 112. 段落总结题 113. 段落总结"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": ""}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n用法:用作谓语、状语。"}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": ""}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "C= 50¡F\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、10、6、1、5、9、20、15、70、90、30、100、50、200、300、1000、5000、30000、100000、10000000、100000000、1000000000、10000000000、100000000000、1000000000000、10000000000000、100000000000000、1000000000000000、10000000000000000、100000000000000000、1000000000000000000、10000000000000000000、100000000000000000000、1000000000000000000000、10000000000000000000000、100000000000000000000000、1000000000000000000000000、10000000000000000000000000、100000000000000000000000000、1000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000000、10000"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 解:立方体的表面积=边长×边长×6=5×5×6=150(平方厘米) 答:立方体的总表面积是150平方厘米。 表面积=6*5*5=150平方厘米 5×5×6=150 150平方厘米"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。一个1千克的物体受到重力作用的力是多少? 1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "文化实践,是与文化生产相联系的,它通过艺术、科学、宗教、政治等手段,把人们卷入到文化生产中去。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:16\n#include\n#include\n#include\nusing namespace std;\nint main()\n{\n vector arr;\n int n;\n cin>>n;\n for(int i=0;i>arr[i];\n }\n int max=arr[0];\n for(int i=1;i 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "液体的密度是p,质量是m,体积是V,液体的密度是q,质量是n,体积是v。 例: 1、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 2、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 3、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 4、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 5、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 6、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 7、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 8、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 9、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 10、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 11、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 12、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 13、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 14、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 15、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 16、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 17、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 18、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 19、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 20、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 21、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, "}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": ""}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "鼬芋是天南星科、天南星属多年生草本植物。块茎圆球形,茎直立,粗壮,叶互生,宽卵形或近圆形,先端渐尖,基部心形,全缘,无毛,下面中脉上疏生短柔毛。 臭鼬芋有什么用途?1、药用:块茎含淀粉,供食用,并可酿酒。块茎供药用,有祛风除湿、散瘀消肿的功效,治跌打损伤、风湿痛、腰腿痛、白带、疮疖等症。2、观赏:块茎及花可供观赏。 臭鼬芋的繁殖方法?1、分株:在3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。2、播种:在3-4月进行,种子发芽适温20-25°C,播种前要将种子浸泡24小时,捞出用湿沙拌种,盖膜保湿,播种后10天左右出苗。3、压条:3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎处进行环状剥皮,露出木质部,然后用湿润的泥浆将伤口涂抹,在半阴处进行压条,待生根后,移栽。 臭鼬芋的生长习性?1、温度:臭鼬芋喜温暖、湿润和阳光充足的环境,耐寒性较强,耐阴湿,不耐旱,以肥沃、疏松和排水良好的砂质壤土为宜,土壤pH值以5.5-6.5为宜。2、光照:臭鼬芋喜光,在阳光充足的地方生长良好,光照不足,茎叶徒长,茎节间变短,叶色变淡,块茎小,品质差。3、水分:臭鼬芋喜湿润环境,怕水涝,不耐干旱,耐水湿,忌积水。 臭鼬芋的病虫害防治?1、病害:臭鼬芋常见的病害有叶斑病、叶枯病和疫病等,发病初期,可喷洒75%百菌清可湿性粉剂800倍液,或70%甲基托布津可湿性粉剂1000倍液,或50%多菌灵可湿性粉剂500倍液,或50%扑海因可湿性粉剂1500倍液,或50%敌菌灵可湿性粉剂500倍液,每隔7-10天喷1次,连续2-3次。2、虫害:臭鼬芋常见的虫害有红蜘蛛、粉虱和介壳虫等,防治方法同病害。 臭鼬芋的种植技术?1、选地整地:选地势高、排水良好的沙壤土种植,土壤要深翻,清除杂草,施入腐熟有机肥作基肥,深翻耙平。2、繁殖方法:臭鼬芋以块茎繁殖为主,3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。3、栽培管理:栽植后及时浇水,保持土壤湿润,成活后加强管理,生长期及时浇水,保持土壤湿润,开花前适当施肥,促使块茎膨大。 臭鼬芋的种植前景?臭鼬芋具有观赏、食用和药用价值,是我国传统的药用植物,深受人们的喜爱,近年来,臭鼬芋在园林绿化和家庭盆栽中应用较多,市场前景看好。"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..0572f7bb
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0026,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 133.9805,
+ "predict_samples_per_second": 0.373,
+ "predict_steps_per_second": 0.03
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..720bc916
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_log.txt
@@ -0,0 +1,94 @@
+[2024-08-26 05:57:20,892] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:57:24 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:23881
+[2024-08-26 05:57:30,334] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:30,336] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:31,106] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:31,138] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:31,138] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:31,218] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:57:31,494] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 05:57:35 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:57:49 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:57:55 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:58:47 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:47 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:58:47
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:58:48
+predict start time: 2024-08-26 05:58:48
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:48 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:58:48
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:58:49
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+predict start time: 2024-08-26 05:58:49
+08/26/2024 05:58:49 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 05:58:49
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+predict end time: 2024-08-26 06:01:01
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 2.0659
+ predict_model_preparation_time = 0.0026
+ predict_rouge-1 = 14.744
+ predict_rouge-2 = 3.8762
+ predict_rouge-l = 6.5736
+ predict_runtime = 0:02:13.98
+ predict_samples_per_second = 0.373
+ predict_steps_per_second = 0.03
+08/26/2024 06:01:01 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..320cafb4
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0024,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 724.4399,
+ "predict_samples_per_second": 0.069,
+ "predict_steps_per_second": 0.035
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..fad2b50b
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "原子核由质子和中子组成。質子 原子核中带正电荷的粒子。中子 中子不带电荷,是组成原子核的组成部分。原子 由原子核和核外电子组成的。核外电子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。原子序数 原子核中质子数。電子數 原子核中质子数加上核外电子数。原子核 原子中的核。電子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": "1:使用无磷洗涤剂、使用布艺沙发、地毯,避免使用含磷洗涤剂; "}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": ""}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "4/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": "谁是凯撒的继任者?訶 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产"}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "?\n在法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "3 2.1 美国财政政策和货币政策 3 2.2 资本主义经济危机 3 2.3 罗斯福新政 4 2.4 凯恩斯主义 4 2.5 社会主义经济 4 3.2 世界经济大萧条 5 3.3 日本经济危机 6 3.4 苏联经济危机 7 3.5 德国经济危机 8 3.6 意大利经济危机 8 3.7 希腊经济危机 9 3.8 英国经济危机 10 3.9 美国经济危机 10 3.10 其他国家经济危机 11 3.11 世界经济危机的原因 12 3.12 世界经济危机的实质 12 3.13 世界经济危机的影响 13 4.1 世界经济危机的特点 14 4.2 世界经济危机的后果 15 4.3 世界经济危机的影响 15 4.4 世界经济危机的启示 16 4.5 世界经济危机对中国的启示 16 5.1 世界经济危机的成因 17 5.2 世界经济危机的影响 17 5.3 世界经济危机的启示 18 5.4 世界经济危机对中国的启示 18 5.5 世界经济危机对中国的启示 19 5.6 世界经济危机的启示 20 6.1 世界经济危机的成因 21 6.2 世界经济危机的影响 21 6.3 世界经济危机的启示 22 6.4 世界经济危机对中国的启示 22 6.5 世界经济危机对中国的启示 23 6.6 世界经济危机的启示 23 6.7 世界经济危机的启示 24 7.1 世界经济危机的成因 25 7.2 世界经济危机的影响 25 7.3 世界经济危机的启示 26 7.4 世界经济危机对中国的启示 26 7.5 世界经济危机对中国的启示 27 7.6 世界经济危机的启示 27 7.7 世界经济危机的启示 28 7.8 世界经济危机的启示 28 7.9 世界经济危机的启示 29 7.10 世界经济危机的启示 30 7.11 世界经济危机的启示 31 8.1 世界经济危机的成因 32 8.2 世界经济危机的影响 32 8.3 世界经济危机的启示 33 8.4 世界经济危机对中国的启示 33 8.5 世界经济危机对中国的启示 34 8.6 世界经济危机的启示 34 8.7 世界经济危机的启示 35 8.8 世界经济危机的启示 36 8.9 世界经济危机的启示 36 8.10 世界经济危机的启示 37 8.11 世界经济危机的启示 37 8.12 世界经济危机的启示 38 8.13 世界经济危机的启示 39 8.14 世界经济危机的启示 39 8.15 世界经济危机的启示 40 9.1 世界经济危机的成因 41 9.2 世界经济危机的影响 41 9.3 世界经济危机的启示 42 9.4 世界经济危机对中国的启示 42 9.5 世界经济危机对中国的启示 43 9.6 世界经济危机的启示 43 9.7 世界经济危机的启示 44 9.8 世界经济危机的启示 44 9.9 世界经济危机的启示 45 9.10 世界经济危机的启示 45 9.11 世界经济危机的启示 46 9.12 世界经济危机的启示 46 9.13 世界经济危机的启示 47 9.14 世界经济危机的启示 47 9.15 世界"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "键,在Windows中一般为F1,在DOS中一般为F1。 1.1 主板的组成 1.1.1 主板的组成 主板(Mainboard)是电脑主机中不可缺少的重要部件之一,它可分为: (1) 主板基本结构:主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。 (2) 主板上的芯片组:芯片组是主板的灵魂,就好像是CPU的插座,决定了电脑的功能、性能和规格,同时也决定了主板性能的好坏与扩展插槽的多少。 (3) 主板上的BIOS:BIOS(Basic Input Output System,基本输入输出系统)全称是ROM-BIOS,是只读存储器基本输入输出系统的简写,它实际是一组被固化到电脑中,为电脑提供最低级最直接的硬件控制的程序,它是连通软件程序和硬件设备之间的枢纽,通俗地说,BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序),负责解决硬件的即时要求,并按软件对硬件的操作要求具体执行。 1.1.2 主板的分类 (1) 按主板的结构分类: 1) 单层主板:只包含单层布线,没有扩展插槽。 2) 多层主板:在单层主板的基础上,增加了一层或几层布线。 (2) 按主板的芯片组分类: 1) 芯片组主板:在芯片组上直接焊接主板的电路板。 2) 混合芯片组主板:在芯片组上焊接主板的电路板,在主板上焊接其它部件。 3) 混合型主板:将芯片组与主板电路板焊接在一起,同时将其它部件安装在主板上。 (3) 按主板的供电方式分类: 1) 单相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上不焊接电源供应器。 2) 双相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 3) 三相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 (4) 按主板的功能分类: 1) 低端主板:以主板为核心的电脑主机。 2) 中端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 3) 高端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 1.2 主板的性能指标 主板的性能指标包括:主板的CPU插座类型、主板的CPU插槽数、主板的内存插槽数、主板的显卡插槽数、主板的AGP插槽数、主板的IDE插槽数、主板的PCI插槽数、主板的PCI-E插槽数、主板的硬盘接口数、主板的USB接口数、主板的网卡接口数、主板的声卡接口数、主板的显示接口数、主板的CPU风扇插座数、主板的CPU风扇接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的电源接口数、主板的电源接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 "}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": ",是古法语的音标,相当于英语的“ay”。\n1、“我错了”用英语怎么说?\n1. I am sorry\n2. I'm sorry\n3. I'm sorry, I was wrong\n4. I'm sorry for my mistake\n5. I'm sorry for what I did\n6. I'm sorry for what I did\n7. I'm sorry, I'm sorry\n8. I'm sorry, I'm sorry\n9. I'm sorry, I'm sorry\n10. I'm sorry, I'm sorry\n11. I'm sorry, I'm sorry\n12. I'm sorry, I'm sorry\n13. I'm sorry, I'm sorry\n14. I'm sorry, I'm sorry\n15. I'm sorry, I'm sorry\n16. I'm sorry, I'm sorry\n17. I'm sorry, I'm sorry\n18. I'm sorry, I'm sorry\n19. I'm sorry, I'm sorry\n20. I'm sorry, I'm sorry\n21. I'm sorry, I'm sorry\n22. I'm sorry, I'm sorry\n23. I'm sorry, I'm sorry\n24. I'm sorry, I'm sorry\n25. I'm sorry, I'm sorry\n26. I'm sorry, I'm sorry\n27. I'm sorry, I'm sorry\n28. I'm sorry, I'm sorry\n29. I'm sorry, I'm sorry\n30. I'm sorry, I'm sorry\n31. I'm sorry, I'm sorry\n32. I'm sorry, I'm sorry\n33. I'm sorry, I'm sorry\n34. I'm sorry, I'm sorry\n35. I'm sorry, I'm sorry\n36. I'm sorry, I'm sorry\n37. I'm sorry, I'm sorry\n38. I'm sorry, I'm sorry\n39. I'm sorry, I'm sorry\n40. I'm sorry, I'm sorry\n41. I'm sorry, I'm sorry\n42. I'm sorry, I'm sorry\n43. I'm sorry, I'm sorry\n44. I'm sorry, I'm sorry\n45. I'm sorry, I'm sorry\n46. I'm sorry, I'm sorry\n47. I'm sorry, I'm sorry\n48. I'm sorry, I'm sorry\n49. I'm sorry, I'm sorry\n50. I'm sorry, I'm sorry\n51. I'm sorry, I'm sorry\n52. I'm sorry, I'm sorry\n53. I'm sorry, I'm sorry\n54. I'm sorry, I'm sorry\n55. I'm sorry, I'm sorry\n56. I'm sorry, I'm sorry\n57. I'm sorry, I'm sorry\n58. I'm sorry, I'm sorry\n59. I'm sorry, I'm sorry\n60. I'm sorry, I'm sorry\n61. I'm sorry, I'm sorry\n62. I'm sorry, I'm sorry\n63. I'm sorry, I'm sorry\n64. I'm sorry, I'm sorry\n65. I'm sorry, I'm sorry\n66. I'm sorry, I'm sorry\n67. I'm sorry, I'm sorry\n68. I'm sorry, I'm sorry\n69. I'm sorry, I'm sorry\n70. I'm sorry, I'm sorry\n71. I'm sorry, I'm sorry\n72. I'm sorry, I'm sorry\n73. I'm sorry, I'm sorry\n74. I'm sorry, I'm sorry\n75. I'm sorry, I'm sorry\n76. I'm sorry, I'm sorry\n77. I'm sorry, I'm sorry\n78. I'm sorry, I'm sorry\n79. I'm"}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "将单词列表转化为字典。 使用词典进行单词检测。 词典大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3"}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": ":水沸腾时的温度。 4. 水沸腾时,液面上方气压 ( ) . a. 变大 b. 变小 c. 先变大后变小 d. 先变小后变大 5. 水沸腾时,水蒸气上升,遇到空气中的水蒸气凝结成小水滴,这个过程 ( ) . a. 吸热 b. 放热 c. 吸热或放热 6. 水沸腾时,水温 ( ) . a. 升高 b. 降低 c. 不变 d. 先升高后降低 7. 水沸腾时,温度计示数 ( ) . a. 上升 b. 下降 c. 不变 d. 先上升后下降 8. 水沸腾时,水面上的气泡在上升过程中 ( ) . a. 体积变大 b. 体积变小 c. 体积不变 d. 无法判断 9. 水沸腾时,水壶嘴上方有 \" 白气 \" 出现,这是水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 10. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是 ( ) . a. 水蒸气液化成的 b. 水蒸气凝华成的 c. 水蒸气液化成的 d. 水蒸气凝华成的 11. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 12. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 13. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 14. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 15. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 16. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 17. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 18. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 19. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 20"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "《查理二世》(英文:Charlemagne,742年-814年),是查理曼帝国(768年-814年)的奠基者,在位时被称为“查理大帝”(德语:Karl der Große),他是西欧历史上的“查理曼大帝”。"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定纬线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "1.在植物细胞的细胞质基质中,可以同时进行的两种有机物分解代谢的总称。 2.指植物细胞内多种酶参与的,将有机物氧化分解为二氧化碳和水,同时释放能量的过程。 3.植物细胞呼吸过程中,有机物氧化分解所释放的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 4.细胞呼吸是指有机物在细胞内经过一系列的氧化分解,生成二氧化碳或其他产物,释放出能量并生成ATP的过程。 5.呼吸作用的场所是细胞质基质和线粒体。 6.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 7.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 8.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 9.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 10.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 11.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 12.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 13.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 14.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 15.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 16.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 17.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 18.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 19.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 20.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 21.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 22.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 23.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 24.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 25.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 26.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 27.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 28.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 29.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 30.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 31.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 32.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 33.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 34.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 35.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 36.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 37.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 38.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 39.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 40.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 41.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 42.细胞呼吸"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "1.森林砍伐后,生物多样性降低,生态系统稳定性减弱。 2.水土流失加剧,土壤肥力下降。 3.生物量减少,生物多样性减少。 4.气候发生变化,使生态系统失去平衡。 5.生物多样性减少,对人类生存和发展的威胁加大。 6.生物多样性减少,使生态系统失去平衡,人类的生存和发展面临威胁。 7.森林砍伐后,生态系统的功能下降,人类面临威胁。 8.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 9.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 10.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 11.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 12.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 13.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 14.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 15.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 16.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 17.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 18.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 19.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 20.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 21.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 22.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 23.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 24.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 25.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 26.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 27.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 28.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 29.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 30.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 31.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 32.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 33.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 34.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 35.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 36.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 37.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 38.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 39.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 40.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 41.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 42.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 43.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 44.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 45.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 46.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 47.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 48.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 49.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 50.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 51.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 52.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 53.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 54.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 55.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 56.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 57.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 58.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 59.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 60.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 61.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 62.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 63.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 64.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "不要在没有人的时候开灯。 节约用水 节水小妙招: 1、洗脸时用盆洗脸,洗手洗脚用盆洗。 2、淘米水洗菜,再用清水清洗,不仅节约了水,还有效地清除了蔬菜上的残存农药。 3、洗衣服的水,可以用来拖地、冲厕所。 4、用淘米水洗碗,再用清水冲净,可减少洗洁精对水的污染。 5、使用淋浴喷头时关小水流量,搓洗时应及时关水。 6、及时关闭水龙头,避免长流水。 7、清洗蔬菜时,尽量放入适量的水,不要将水龙头始终打开。 8、洗澡时,用淋浴代替盆浴。 9、洗衣服时,使用洗衣机清洗,可以减少漂洗次数,缩短漂洗时间,减少用水量。 10、使用洗衣机洗衣服时,不要将水位调得过高。 11、洗澡时,避免过长时间冲淋,可间断地使用喷头淋浴。 12、使用拖把时,水量要尽量的小。 13、使用洗涤水、洗衣水冲刷厕所,可节水。 14、洗餐具时,最好用温水,既节水又节电。 15、不要长时拔插头,避免插头过热而烧毁。 16、用过的水,可以用来浇花。 17、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 18、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 19、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 20、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 21、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 22、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 23、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 24、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 25、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 26、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 27、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 28、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 29、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 30、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 31、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 32、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 33、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 34、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 35、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 36、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 37、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 38、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 39、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 40、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 41、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 42、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 43、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 44、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 45、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 46、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 47、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 48、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 49、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 5"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "输出:积极的, 悲观的, 怀疑的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:积极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:今天天气很好。 输出:消极的 \n输入:我们正在谈论一个有趣的话题。 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:积极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "15\n输出:\n1\n分析:\n首先把这5个数值按照从小到大排序,排序后第1个数就是中位数。\n排序:\n中位数:\n算法二:\n输入:\n[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, "}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "互联网是信息技术,它为人们提供了一种与他人交流的手段。它为每个人提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\na href=\"http://f.hiphotos.baidu.com/zhidao/pic/item/d50735fae6cd7b8976b35b920e2442a7d9330e21.jpg\" target=\"_blank\" title=\"点击查看大图\" class=\"ikqb_img_alink\">
创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "作一首表达喜庆的诗歌。 2、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 3、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 4、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 5、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 6、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 7、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 8、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 9、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 10、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 11、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 12、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 13、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 14、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:3x+5y=9\n10.1.1 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9 ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ âˆ"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 4、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 5、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 6、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 7、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 8、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 9、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 10、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "2 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 5 变量z定义为“x = 3”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x + 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5"}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "1. 尽量使用可持续发展的产品。 2. 尽可能地减少能源消耗。 3. 尽可能多地使用可再生能源。 4. 尽可能地使用绿色能源。 5. 尽可能地使用环保材料。 6. 尽可能地使用节能灯具。 7. 尽可能地使用节能家电。 8. 尽可能地使用节能设备。 9. 尽可能地使用环保设备。 10. 尽可能地使用环保材料。 11. 尽可能地使用环保产品。 12. 尽可能地使用环保建筑材料。 13. 尽可能地使用环保家具。 14. 尽可能地使用环保电器。 15. 尽可能地使用环保包装材料。 16. 尽可能地使用环保包装。 17. 尽可能地使用环保运输方式。 18. 尽可能地使用环保运输工具。 19. 尽可能地使用环保装修材料。 20. 尽可能地使用环保装修材料。 21. 尽可能地使用环保装饰材料。 22. 尽可能地使用环保涂料。 23. 尽可能地使用环保壁纸。 24. 尽可能地使用环保油漆。 25. 尽可能地使用环保墙纸。 26. 尽可能地使用环保涂料。 27. 尽可能地使用环保涂料。 28. 尽可能地使用环保胶粘剂。 29. 尽可能地使用环保胶粘剂。 30. 尽可能地使用环保胶粘剂。 31. 尽可能地使用环保胶粘剂。 32. 尽可能地使用环保胶粘剂。 33. 尽可能地使用环保胶粘剂。 34. 尽可能地使用环保胶粘剂。 35. 尽可能地使用环保胶粘剂。 36. 尽可能地使用环保胶粘剂。 37. 尽可能地使用环保胶粘剂。 38. 尽可能地使用环保胶粘剂。 39. 尽可能地使用环保胶粘剂。 40. 尽可能地使用环保胶粘剂。 41. 尽可能地使用环保胶粘剂。 42. 尽可能地使用环保胶粘剂。 43. 尽可能地使用环保胶粘剂。 44. 尽可能地使用环保胶粘剂。 45. 尽可能地使用环保胶粘剂。 46. 尽可能地使用环保胶粘剂。 47. 尽可能地使用环保胶粘剂。 48. 尽可能地使用环保胶粘剂。 49. 尽可能地使用环保胶粘剂。 50. 尽可能地使用环保胶粘剂。 51. 尽可能地使用环保胶粘剂。 52. 尽可能地使用环保胶粘剂。 53. 尽可能地使用环保胶粘剂。 54. 尽可能地使用环保胶粘剂。 55. 尽可能地使用环保胶粘剂。 56. 尽可能地使用环保胶粘剂。 57. 尽可能地使用环保胶粘剂。 58. 尽可能地使用环保胶粘剂。 59. 尽可能地使用环保胶粘剂。 60. 尽可能地使用环保胶粘剂。 61. 尽可能地使用环保胶粘剂。 62. 尽可能地使用环保胶粘剂。 63. 尽可能地使用环保胶粘剂。 64. 尽可能地使用环保胶粘剂。 65. 尽可能地使用环保胶粘剂。 66. 尽可能地使用环保胶粘剂。 67. 尽可能地使用环保胶粘剂。 68. 尽可能地使用环保胶粘剂。 69. 尽可能地使用环保胶粘剂。 70. 尽可能地使用环保胶粘剂。 71. 尽可能地使用环保胶粘剂。 72. 尽可能地使用环保胶粘剂。 73. 尽可能地使用环保胶粘剂。 74. 尽可能地使用环保胶粘剂。 75. 尽可能地使用环保胶粘剂。 76. 尽可能地使用环保胶粘剂。 77. 尽可能地使用环保胶粘剂。 78. 尽可能地使用环保胶粘剂。 79. 尽可能地使用环保胶粘剂。 80. 尽可能地使用环保胶粘剂。 81. 尽可能地使用环保胶粘剂。 82. 尽可能地使用环保胶粘剂。 83. 尽可能地"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能,英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能就是研究如何让计算机去做过去只有人才能做的“复杂工作”。 人工智能是一门很深的学问,它有两个基本要素:一是人;二是智能。人有智慧,智能就是智慧的能力。人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,从而让人们从繁重、无聊、复杂、重复的智力劳动中解脱出来。 简单来说,人工智能就是让机器模拟人的思维过程,可以完成很多以前只有人才能完成的工作,比如说机器人,语音识别等。 人工智能的应用: 人工智能在工业中的应用: 工业4.0时代,生产过程变得越来越复杂,对机器人的应用也越来越广泛。机器人技术在自动化生产线中起着至关重要的作用,机器人可以代替人类完成危险、重复性工作,并能大幅度提高生产效率。 机器人技术在汽车工业中应用最为广泛,主要应用于冲压、焊接、喷涂、涂胶、装配、搬运等工艺环节,在汽车制造过程中发挥着重要作用。汽车制造工艺流程复杂,对生产线的柔性化、自动化程度要求较高,机器人技术的应用可以有效提高生产效率、减少人工成本,同时提升产品的质量和稳定性。 人工智能在服务业中的应用: 服务业的范围很广,包括教育、医疗、金融、旅游、娱乐、生活服务等,服务业是我国国民经济的重要组成部分。人工智能技术在服务业中主要应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等。 人工智能在金融业中的应用: 金融行业是人工智能技术的重要应用领域之一。人工智能技术在金融领域应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在医疗业中的应用: 医疗是人类生存和发展的基本保障,是关系国计民生的特殊行业。人工智能技术在医疗领域主要应用于辅助诊断、疾病预测、药物筛选、远程医疗、健康咨询等。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能教育,二是教育辅助。 人工智能在交通业中的应用: 人工智能技术在交通领域的应用主要有两个方面,一是交通规划,二是交通管理。 人工智能在电力业中的应用: 人工智能技术在电力领域应用主要有两个方面,一是电力规划,二是电力管理。 人工智能在制造行业中的应用: 人工智能技术在制造行业中的应用主要有两个方面,一是制造工艺,二是产品质量。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在金融业中的应用: 人工智能技术在金融业中的应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在服务业中的应用: 人工智能技术在服务业中的应用主要有两个方面,一是自动驾驶,二是语音识别。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在医疗业中的应用: 人工智能技术在医疗领域应用主要有两个方面,一是辅助诊断,二是疾病预测。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在交通业中的应用"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个用于快递公司的应用程序。 快递公司应用程序的用户界面包括一个显示订单状态的列表,一个用于显示用户当前位置的地图,以及一个用于输入包裹信息的输入框。用户可以输入包裹的重量、长度和宽度,然后输入包裹的类型。输入完成后,用户可以输入用户当前的位置,然后点击“发送”按钮。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "分析文章。 6、 词汇理解: 考察考生对于词汇意义的掌握程度。 7、 完形填空: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 8、 篇章阅读: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 9、 语法及词汇: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 10、 写作: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 11、 翻译: 考察考生对于英语的掌握程度。 12、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 13、 英汉互译: 考察考生对于语法的掌握程度。 14、 作文: 考察考生对于语法的掌握程度。 15、 口语: 考察考生对于语法的掌握程度。 16、 听力: 考察考生对于语法的掌握程度。 17、 词汇: 考察考生对于语法的掌握程度。 18、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 19、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 20、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 21、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 22、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 23、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 24、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 25、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 26、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 27、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 28、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 29、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 30、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 31、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 32、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 33、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 34、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 35、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 36、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 37、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 38、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 39、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 40、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 41、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 42、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 43、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 44、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 45、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 46、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 47、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 48、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 49、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 50、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 51、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 52、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 53、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 54、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 55、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 56、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 57、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 58、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 59、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 60、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 61、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 62、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 63、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 64、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 65、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 66"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": "... 段落 段落 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实"}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n\n\n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n "}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": "2. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 3. 每天早起,每天晚上11点前睡觉。 4. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 5. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 6. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 7. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 8. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 9. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 10. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 11. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 12. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 13. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 14. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 15. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 16. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 17. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 18. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 19. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 20. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 21. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 22. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 23. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 24. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 25. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 26. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 27. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 28. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 29. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 30. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 31. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 32. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 33. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 34. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 35. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 36. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 37. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 38. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 39. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 40. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 41. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 42. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 43. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 44. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 45. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。"}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "\n输出:华氏度温度:70¡"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、6、10、12、14、15、16、18、20、21、22、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50输出:50、49、48、47、46、45、44、43、42、41、40、39、38、37、36、35、34、33、32、31、30、29、28、27、26、25、24、23、22、21、20、19、18、17、16、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1、0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 5×5×6=150(平方厘米) 答:一个边长为5厘米的立方体的总表面积是150平方厘米。 立方体的表面积=棱长×棱长×6 长方体的表面积=长×宽×2+长×高×2+宽×高×2 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "一个物体受到重力的作用,它的质量与重力的大小有什么关系?"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "与 一样,它被广泛使用,它也可以用来描述人或事物的特点。 例子: 1. 我们在文化实践中使用 来表达我们对不同人或事物的看法。 2. 人们用 来表达他们对事物的看法。 3. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 4. 人们用 来表达他们对事物的看法。 5. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 6. 人们用 来表达他们对事物的看法。 7. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 8. 人们用 来表达他们对事物的看法。 9. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 10. 人们用 来表达他们对事物的看法。 11. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 12. 人们用 来表达他们对事物的看法。 13. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 14. 人们用 来表达他们对事物的看法。 15. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 16. 人们用 来表达他们对事物的看法。 17. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 18. 人们用 来表达他们对事物的看法。 19. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 20. 人们用 来表达他们对事物的看法。 21. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 22. 人们用 来表达他们对事物的看法。 23. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 24. 人们用 来表达他们对事物的看法。 25. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 26. 人们用 来表达他们对事物的看法。 27. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 28. 人们用 来表达他们对事物的看法。 29. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 30. 人们用 来表达他们对事物的看法。 31. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 32. 人们用 来表达他们对事物的看法。 33. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 34. 人们用 来表达他们对事物的看法。 35. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 36. 人们用 来表达他们对事物的看法。 37. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 38. 人们用 来表达他们对事物的看法。 39. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 40. 人们用 来表达他们对事物的看法。 41. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 42. 人们用 来表达他们对事物的看法。 43. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 44. 人们用 来表达他们对事物的看法。 45. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 46. 人们用 来表达他们对事物的看法。 47. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 48. 人们用 来表达他们对事物的看法。 49. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 50. 人们用 来表达他们对事物的看法。 51. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 52. 人们用 来表达他们对事物的看法。 53. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 54. 人们用 来表达他们对事物的看法。 55. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 56. 人们用 来表达他们对事物的看法。"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:6\n解题思路:\n首先我们知道最大值是6,那么我们先从10开始,从10开始,我们发现最大值是25,所以10<25,我们继续往下,发现3>25,我们继续往下,发现6>25,那么此时我们就可以知道最大值是6,那么就返回6\npublic class Solution {\npublic static void main(String[] args) {\n// TODO Auto-generated method stub\nSystem.out.println(maxNumber(new int[]{10,3,25,6,16}));\n}\npublic static int maxNumber(int[] nums) {\nint max = nums[0];\nfor (int i = 1; i < nums.length; i++) {\nif (max < nums[i]) {\nmax = nums[i];\n}\n}\nreturn max;\n}\n}"}
+{"prompt": " 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "给出了两个液体的例子。"}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": "7和3的乘积是多少?⻋ 8和2的乘积是多少?⻋ 9和1的乘积是多少?⻋ 10和2的乘积是多少?⻋ 11和3的乘积是多少?⻋ 12和4的乘积是多少?⻋ 13和5的乘积是多少?⻋ 14和6的乘积是多少?⻋ 15和7的乘积是多少?⻋ 16和8的乘积是多少?⻋ 17和9的乘积是多少?⻋ 18和10的乘积是多少?⻋ 19和11的乘积是多少?⻋ 20和12的乘积是多少?⻋ 21和13的乘积是多少?⻋ 22和14的乘积是多少?⻋ 23和15的乘积是多少?⻋ 24和16的乘积是多少?⻋ 25和17的乘积是多少?⻋ 26和18的乘积是多少?⻋ 27和19的乘积是多少?⻋ 28和20的乘积是多少?⻋ 29和21的乘积是多少?⻋ 30和22的乘积是多少?⻋ 31和23的乘积是多少?⻋ 32和24的乘积是多少?⻋ 33和25的乘积是多少?⻋ 34和26的乘积是多少?⻋ 35和27的乘积是多少?⻋ 36和28的乘积是多少?⻋ 37和29的乘积是多少?⻋ 38和30的乘积是多少?⻋ 39和31的乘积是多少?⻋ 40和32的乘积是多少?⻋ 41和33的乘积是多少?⻋ 42和34的乘积是多少?⻋ 43和35的乘积是多少?⻋ 44和36的乘积是多少?⻋ 45和37的乘积是多少?⻋ 46和38的乘积是多少?⻋ 47和39的乘积是多少?⻋ 48和40的乘积是多少?⻋ 49和41的乘积是多少?⻋ 50和42的乘积是多少?⻋ 51和43的乘积是多少?⻋ 52和44的乘积是多少?⻋ 53和45的乘积是多少?⻋ 54和46的乘积是多少?⻋ 55和47的乘积是多少?⻋ 56和48的乘积是多少?⻋ 57和49的乘积是多少?⻋ 58和50的乘积是多少?⻋ 59和51的乘积是多少?⻋ 60和52的乘积是多少?⻋ 61和53的乘积是多少?⻋ 62和54的乘积是多少?⻋ 63和55的乘积是多少?⻋ 64和56的乘积是多少?⻋ 65和57的乘积是多少?⻋ 66和58的乘积是多少?⻋ 67和59的乘积是多少?⻋ 68和60的乘积是多少?⻋ 69和61的乘积是多少?⻋ 70和62的乘积是多少?⻋ 71和63的乘积是多少?⻋ 72和64的乘积是多少?⻋ 73和65的乘积是多少?⻋ 74和66的乘积是多少?⻋ 75和67的乘积是多少?⻋ 76和68的乘积是多少?⻋ 77和69的乘积是多少?⻋ 78和70的乘积是多少?⻋ 79和71的乘积是多少?⻋ 80和72的乘积是多少?⻋ 81和73的乘积是多少?⻋ 82和74的乘积是多少?⻋ 83和75的乘积是多少?⻋ 84和76的乘积是多少?⻋ 85和77的乘积是多少?⻋ 86和78的乘积是多少"}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "芋又称臭芋、臭屁薯、臭果子、臭果、臭果子等。块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..320cafb4
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0024,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 724.4399,
+ "predict_samples_per_second": 0.069,
+ "predict_steps_per_second": 0.035
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/trainer_log.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/trainer_log.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..98653d4a
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/trainer_log.jsonl
@@ -0,0 +1,5 @@
+{"current_steps": 5, "total_steps": 25, "percentage": 20.0, "elapsed_time": "0:02:01", "remaining_time": "0:08:06"}
+{"current_steps": 10, "total_steps": 25, "percentage": 40.0, "elapsed_time": "0:04:33", "remaining_time": "0:06:50"}
+{"current_steps": 15, "total_steps": 25, "percentage": 60.0, "elapsed_time": "0:07:06", "remaining_time": "0:04:44"}
+{"current_steps": 20, "total_steps": 25, "percentage": 80.0, "elapsed_time": "0:09:39", "remaining_time": "0:02:24"}
+{"current_steps": 25, "total_steps": 25, "percentage": 100.0, "elapsed_time": "0:11:30", "remaining_time": "0:00:00"}
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..6a918362
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single_log.txt
@@ -0,0 +1,25 @@
+[2024-08-26 06:13:23,788] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 06:13:27 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 06:13:27 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:13:27 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:13:27 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 06:13:32 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:14:18 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:14:18 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:14:18
+predict end time: 2024-08-26 06:26:23
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 1.6536
+ predict_model_preparation_time = 0.0024
+ predict_rouge-1 = 17.5981
+ predict_rouge-2 = 5.6356
+ predict_rouge-l = 6.105
+ predict_runtime = 0:12:04.43
+ predict_samples_per_second = 0.069
+ predict_steps_per_second = 0.035
+08/26/2024 06:26:23 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_2_single/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..e648a4f3
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0026,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 107.5849,
+ "predict_samples_per_second": 0.465,
+ "predict_steps_per_second": 0.037
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..462b45bf
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "表示的是原子核, 代表原子核的质子数。 电子绕原子核作圆周运动, 电子的运动速度与原子核的运动速度相同, 电子的运动方向与原子核的运动方向垂直。 因此, 电子的运动状态和原子核的运动状态是相反的。 电子绕原子核作圆周运动, 运动的周期就是 2π 。 原子核外电子的运动状态是时刻改变的, 运动周期就是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原子核的运动周期是 2π , 周期不变。 原子核的运动速度不变, 原"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": " 空气污染是环境污染的一种,指空气中污染物的浓度达到有害程度,以致破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件,对人或物造成危害的现象。空气污染有有害气体和烟尘,它们能引起人类呼吸道、心血管、脑血管和其它器官的疾病,能使人类患肺癌、心脏病、脑血管和其它癌症,能使大气质量下降,影响全球气候变化。如何减少空气污染? 1.工业污染:工业污染是空气污染的首要来源。 2.汽车尾气:汽车排放的尾气是空气污染的重要来源。 3.燃煤污染:燃煤污染是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 4.室内空气污染:室内空气污染包括室内燃料燃烧和装饰材料等释放出的有害气体。 5.室外空气污染:室外空气污染主要来自机动车、燃煤锅炉、工业排放等。 6.沙尘暴:沙尘暴是造成我国北方地区空气污染的主要原因。 7.酸雨:酸雨是大气污染的又一重要后果。 8.光化学烟雾:光化学烟雾是光化学烟雾的简称,是汽车尾气和工厂废气中排放的氮氧化物和碳氢化合物在阳光的作用下发生光化学反应所产生的烟雾。 9.其他污染:其他污染包括生活垃圾、动物尸体、植物枯萎等。 10.空气污染的危害:空气污染的危害主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 11.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 12.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 13.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 14.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 15.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 16.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 17.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 18.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 19.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 20.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会造成大气质量下降,影响人类的生活和生产活动。 21.空气污染的危害:空气污染对人体健康的影响主要表现在两个方面,一是空气污染直接对人体健康产生危害,包括影响人体的生理机能和免疫机能;二是空气污染会"}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": "你的朋友或家人有什麽值得称赞的地方。’” \n在写作过程中,可以考虑加入一些有趣的细节,以增强文章的可读性。 \n比如,可以使用一些描写性词语,如: \n“他说话的口气就像一个大孩子,很讨人喜欢。” \n“他的微笑很灿烂,很温暖。” \n“他很会打扮自己,头发很整齐,衣服很整洁。” \n“他很擅长体育,特别是篮球。” \n“他很喜欢音乐,尤其喜欢古典音乐。” \n“他喜欢看电影,尤其是美国电影。” \n“他很喜欢旅游,特别是去欧洲。” \n“他很喜欢吃零食,尤其是巧克力。” \n“他很喜欢读书,尤其是侦探小说。” \n“他很喜欢上网,尤其是聊天。” \n“他很喜欢打乒乓球,尤其是接发球。” \n“他很喜欢玩电脑游戏,尤其是足球游戏。” \n“他很喜欢踢足球,尤其是英式足球。” \n“他很喜欢打台球,尤其是斯诺克。” \n“他很喜欢看足球比赛,尤其是英超。” \n“他很喜欢看NBA,尤其是科比。” \n“他很喜欢看电影,尤其是喜剧片。” \n“他很喜欢看电视剧,尤其是美剧。” \n“他很喜欢吃快餐,尤其是汉堡包。” \n“他很喜欢吃披萨,尤其是芝士的。” \n“他很喜欢吃薯条,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃冰激凌,尤其是哈根达斯的。” \n“他很喜欢喝可乐,尤其是可口可乐的。” \n“他很喜欢吃炸鸡,尤其是汉堡的。” \n“他很喜欢吃三明治,尤其是肉松的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是番茄酱的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是海鲜的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑菇的。” \n“他很喜欢吃意大利面,尤其是蘑"}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Gmail,Facebook,WhatsApp,Messenger,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube。 \n输入:Facebook,Instagram,TikTok,Twitter,Facebook,WhatsApp。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Instagram,Facebook,Twitter,Instagram,YouTube,Amazon。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,Twitch,YouTube,Amazon,TikTok。 \n输入:Google,Youtube,T"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "1/8”1/16”输出:1/2”1/4”1/8”1/16”1/32”1/64”1/128”1/256”1/512”1/1024”1/2048”1/4096”1/8192”1/16384”1/32768”1/65536”1/131072”1/262144”1/524288”1/1048576”1/2097152”1/4194304”1/8388608”1/16777216”1/32154432”1/64324568”1/128649152”1/2561024104”1/5122048208”1/10244096400”1/20488192816”1/40963276864”1/81921638432”1/16326416256”1/321680321256”1/64640012561024”1/128320010242048”1/25664005121024”1/5121280020484096”1/1024160010242048”1/204880020484096”1/409640010244096”1/8192204810242048”1/163240010242048”1/32160051220482048”1/64320025620482048”1/128160012820482048”1/2568006410242048”1/5124003210242048”1/10242001610242048”1/20484001610242048”1/4096200810242048”1/81921024810242048”1/1632810246410242048”1/32163210243210242048”1/6416256102420482048”1/1281610241620482048”1/2561024102420482048”1/5125128102420482048”1/1024256102420482048”1/2048512102420482048”1/409651251220482048”1/81924096409620482048”1/1632409625620482048”1/321625625610242048”1/64161256102420482048”1/128161024102420482048”1/2561024102420482048”1/51210245122048204"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三维模型 渲染一座房子的三"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": ""}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "巴黎,是法国的首都和最大的城市,也是法国的政治、经济、文化和商业中心,世界五个国际大都市之一。 巴黎位于法国北部巴黎盆地的中央,横跨塞纳河两岸,城市中心坐标为北纬48°52′、东经2°25′。全市共201 764平方公里,大巴黎都城区面积为105 44平方公里,人口290余万,大巴黎都会区人口达1100余万。 巴黎市区分为20个区,其中19个位于塞纳-马恩省河及其支流的右岸,惟有一个位于左岸。市区的19个区,有10个位于塞纳河右岸,9个位于左岸,1个位于塞纳河支流塞纳-瓦兹河。 巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎的官方正式名称为“法兰西共和国首都”,简称“巴黎”。巴黎是法国的政治、经济、文化、商业中心,也是世界上最具世界级城市特征的城市之一,在世界城市体系中占有重要地位。 巴黎是法国最大的工业中心,是法国的经济中心,是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。 巴黎是法国的经济中心,是法国最大的工业中心,也是欧洲最重要的经济中心之一。巴黎的经济以工业、服务业为主,是法国的经济中心。巴黎也是法国的金融、贸易和文化中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的政治中心,是法国的首都和最大的城市。巴黎是法国的政治中心,也是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴黎还是法国的交通枢纽,法国的航空、铁路、公路、海运等运输网络在这里交汇。巴黎是法国的文化中心,是法国的文化中心。巴黎还是法国的经济中心,是法国最大的工业中心。巴"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "、萧条的性质, 以及如何应对萧条 。 2. 萧条的定义 经济萧条是指经济衰退或停滞, 它往往与经济繁荣相对应, 指的是经济活动 或经济状况严重恶化, 经济增长率下降。 经济萧条往往会造成失业率上升, 生产下降, 商业萎缩, 收入减少, 人们对未来经济预期悲观, 信心不足。 3. 萧条的性质 经济萧条是资本主义经济发展的规律。 经济萧条是经济周期中的一个阶段, 而不是一种疾病。 4. 萧条的原因 萧条的原因有三方面: 生产过剩, 需求不足, 信贷紧缩。 生产过剩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 需求不足是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给小于社会总需求, 社会产品总量小于社会需求量, 从而出现了短缺。 信贷紧缩是指在社会总需求不变的情况下, 由于社会总供给大于社会总需求, 社会产品总量超过了社会需求量, 从而出现了过剩。 信贷紧缩会造成经济萧条。 5. 萧条的应对 萧条的应对措施包括: 1. 采取紧缩的货币政策和财政政策。 2. 减少社会总需求。 3. 增加社会总供给。 4. 降低通货膨胀率。 5. 提高生产率。 6. 降低利率。 7. 扩大出口。 8. 提高利率。 9. 增加投资。 10. 提高生产率。 11. 扩大出口。 12. 降低利率。 13. 减少货币供给。 14. 降低利率。 15. 提高生产率。 16. 减少货币供给。 17. 扩大投资。 18. 提高生产率。 19. 减少货币供给。 20. 扩大投资。 21. 降低利率。 22. 提高生产率。 23. 扩大投资。 24. 提高生产率。 25. 扩大投资。 26. 降低利率。 27. 扩大投资。 28. 提高生产率。 29. 扩大投资。 30. 降低利率。 31. 扩大投资。 32. 提高生产率。 33. 扩大投资。 34. 降低利率。 35. 扩大投资。 36. 提高生产率。 37. 降低利率。 38. 扩大投资。 39. 提高生产率。 40. 扩大投资。 41. 降低利率。 42. 扩大投资。 43. 提高生产率。 44. 降低利率。 45. 扩大投资。 46. 提高生产率。 47. 降低利率。 48. 扩大投资。 49. 提高生产率。 50. 降低利率。 51. 扩大投资。 52. 提高生产率。 53. 降低利率。 54. 扩大投资。 55. 提高生产率。 56. 降低利率。 57. 扩大投资。 58. 提高生产率。 59. 降低利率。 60. 扩大投资。 61. 提高生产率。 62. 降低利率。 63. 扩大投资。 64. 提高生产率。 65. 降低利率。 66. 扩大投资。 67. 提高生产率。 68. 降低利率。 69. 扩大投资。 70. 提高生产率。 71. 降低利率。 72. 扩大投资。 73. 提高生产率。 74. 降低利率。 75. 扩大投资。 76. 提高生产率。 77. 降低利率。 78. 扩大投资。 79. 提高生产率。 80. 降低利率。 81. 扩大投资。 82. 提高生产率。 83. 降低利率。 84. 扩大投资。 85. 提高生产率。 8"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "描述计算机CPU功能,内存大小,内存类型,显卡类型,硬盘容量,硬盘接口,主板支持的CPU类型,主板支持的内存类型,主板支持的显卡类型,主板支持的硬盘接口,主板支持的硬盘接口类型,主板支持的CPU插槽,主板支持的CPU插槽类型,主板支持的内存插槽,主板支持的内存类型,主板支持的显卡插槽,主板支持的显卡类型,主板支持的AGP插槽,主板支持的IDE接口,主板支持的PCI插槽,主板支持的PCI插槽类型,主板支持的PCI-E插槽,主板支持的AGP插槽,主板支持的AGP插槽类型,主板支持的ISA插槽,主板支持的串口,主板支持的串口类型,主板支持的USB接口,主板支持的USB接口类型,主板支持的COM接口,主板支持的COM接口类型,主板支持的网络接口,主板支持的网络接口类型,主板支持的并口,主板支持的并口类型,主板支持的磁盘阵列,主板支持的磁盘阵列类型,主板支持的IDE通道数,主板支持的IDE通道类型,主板支持的SATA接口,主板支持的SATA接口类型,主板支持的RAID,主板支持的RAID类型,主板支持的PCI-E 1X,主板支持的PCI-E 1X通道数,主板支持的PCI-E 1X通道类型,主板支持的PCI-E 2X,主板支持的PCI-E 2X通道数,主板支持的PCI-E 2X通道类型,主板支持的PCI-E 3X,主板支持的PCI-E 3X通道数,主板支持的PCI-E 3X通道类型,主板支持的PCI-E 4X,主板支持的PCI-E 4X通道数,主板支持的PCI-E 4X通道类型,主板支持的PCI-E 5X,主板支持的PCI-E 5X通道数,主板支持的PCI-E 5X通道类型,主板支持的PCI-E 6X,主板支持的PCI-E 6X通道数,主板支持的PCI-E 6X通道类型,主板支持的PCI-E 8X,主板支持的PCI-E 8X通道数,主板支持的PCI-E 8X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16X通道数,主板支持的PCI-E 16X通道类型,主板支持的PCI-E 12X,主板支持的PCI-E 12X通道数,主板支持的PCI-E 12X通道类型,主板支持的PCI-E 24X,主板支持的PCI-E 24X通道数,主板支持的PCI-E 24X通道类型,主板支持的PCI-E 16X,主板支持的PCI-E 16"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "创建一个新版本此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。"}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": "做助动词时,用在动词后,构成完成体,表示“已经......”。如: He has already left. 他已经走了。 3. 与过去完成时连用 表示“曾经......”。如: He had already left when I got there. 当我到那里时,他已经走了。 4. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have already finished my homework. 我已经完成了我的家庭作业。 5. 与将来完成时连用 表示“在将来某个时间之前”。如: I will have already finished my homework by 8 o'clock. 8点之前,我已经完成了家庭作业。 6. 与现在进行时连用 表示“刚刚......”。如: I have just finished my homework. 我刚刚完成了家庭作业。 7. 与过去进行时连用 表示“过去某个时间正在......”。如: I was just finishing my homework when he came. 他来时,我正在做家庭作业。 8. 与将来进行时连用 表示“在将来某个时间正在......”。如: I will be just finishing my homework when you come. 你来时,我正在做家庭作业。 9. 与过去将来进行时连用 表示“在过去某个时间将要......”。如: He said that he would be just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将正在做家庭作业。 10. 与现在完成进行时连用 表示“一直......”。如: I have been just finishing my homework. 我一直在做家庭作业。 11. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been just finishing my homework by 8 o'clock. 8点之前,我将一直做家庭作业。 12. 与过去将来完成进行时连用 表示“过去某个时间将一直......”。如: He said that he would have been just finishing his homework when I came. 他说,当我来时,他将一直做家庭作业。 13. 与现在完成进行时连用 表示“已经......了”。如: I have been doing my homework for a long time. 我一直做家庭作业。 14. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been doing his homework for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直做家庭作业了。 15. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been here for a long time. 我已经来了很久了。 16. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been here for a long time when you come. 你来时,我已经来了很久了。 17. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been working for a long time. 我一直工作了很久。 18. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been working for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经工作了很久了。 19. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been eating for a long time. 我一直吃东西了很久了。 20. 与过去完成进行时连用 表示“过去某个时间一直......”。如: He had been eating for a long time when I got there. 当我到那里时,他已经一直吃东西了很久了。 21. 与现在完成时连用 表示“已经......了”。如: I have been living in Beijing for a long time. 我已经在北京住了很久了。 22. 与将来完成进行时连用 表示“将来某个时间一直......”。如: I will have been living in Beijing for a long time when you come. 你来时,我已经在北京住了很久了。 23. 与现在完成时连用 表示“已经.."}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "1. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 2. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 3. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 4. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 5. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 6. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 7. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 8. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 9. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 10. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 11. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 12. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 13. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 14. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 15. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体的主要化学成分,同时也是组成基因的材料。DNA也是目前所发现的许多生物中最重要的遗传物质,因为它跟染色体DNA一样,能够传递给下一代。 16. DNA(deoxyribonucleic acid),中文译名为脱氧核糖核酸,是染色体"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "n 生成随机单词列表。 \n# 将列表作为参数传递给生成随机列表的函数。\n\n# \n# 语法\n# \n# \n# 函数\n# randlist(n, lst)\n# \n# 参数\n# \n# n \n# 参数的类型为字符串。\n# \n# lst \n# 参数的类型为字符串或列表。\n# \n# \n# 返回值\n# \n# 函数的返回值为列表。\n# \n# \n# 示例\n# \n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\")\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\"h\",\"i\",\"j\",\"k\",\"l\",\"m\",\"n\",\"o\",\"p\",\"q\",\"r\",\"s\",\"t\",\"u\",\"v\",\"w\",\"x\",\"y\",\"z\"})\n# \n# 生成100个随机列表。\n# randlist(100, {\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\",\"f\",\"g\",\""}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "毕加索、梵高、米开朗基罗、达芬奇、徐悲鸿、齐白石、张大千、吴冠中、刘海粟、吴作人、赵无极、黄泽金、黄永玉、李苦禅、刘文西、陈丹青、徐冰、张仃、陈逸飞、何家英、靳尚谊、范曾、王明明、范迪安、吴冠中、靳尚谊、潘玉良、周思聪、李可染、吴作人、李斛、吴冠中、赵无极、黄永玉、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中、吴冠中"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "解释齿轮抵抗力的概念。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗? 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齿轮抵抗力 齿轮抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮抵抗力产生的原因 齿轮抵抗力产生的原因主要有以下几点: 1、齿轮在啮合时,当齿轮齿顶与齿根发生相对滑动时,会产生一个齿轮抵抗力。 2、齿轮与轴之间存在着轴向的间隙,也会产生齿轮抵抗力。 3、齿轮与轴之间有轴向的轴向位移,也会产生齿轮抵抗力。 齿轮抵抗力与齿轮抗力的区别 齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别吗?齿轮抵抗力与齿轮抗力有区别。齒輪抵抗力 齒輪抵抗力(Gear Resistance)是指在齿轮啮合过程中,由于齿轮与齿轮、齿轮与轴之间发生相对运动而产生的反向力矩,又称“齿轮反力矩”。 齿轮"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": "查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸点。 查水的沸"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "1. 描述查理二世国王的生活和统治。 2. 查理二世在位期间的重大事件。 3. 查理二世在位期间的重大事件。 4. 查理二世在位期间的重大事件。 5. 查理二世在位期间的重大事件。 6. 查理二世在位期间的重大事件。 7. 查理二世在位期间的重大事件。 8. 查理二世在位期间的重大事件。 9. 查理二世在位期间的重大事件。 10. 查理二世在位期间的重大事件。 11. 查理二世在位期间的重大事件。 12. 查理二世在位期间的重大事件。 13. 查理二世在位期间的重大事件。 14. 查理二世在位期间的重大事件。 15. 查理二世在位期间的重大事件。 16. 查理二世在位期间的重大事件。 17. 查理二世在位期间的重大事件。 18. 查理二世在位期间的重大事件。 19. 查理二世在位期间的重大事件。 20. 查理二世在位期间的重大事件。 21. 查理二世在位期间的重大事件。 22. 查理二世在位期间的重大事件。 23. 查理二世在位期间的重大事件。 24. 查理二世在位期间的重大事件。 25. 查理二世在位期间的重大事件。 26. 查理二世在位期间的重大事件。 27. 查理二世在位期间的重大事件。 28. 查理二世在位期间的重大事件。 29. 查理二世在位期间的重大事件。 30. 查理二世在位期间的重大事件。 31. 查理二世在位期间的重大事件。 32. 查理二世在位期间的重大事件。 33. 查理二世在位期间的重大事件。 34. 查理二世在位期间的重大事件。 35. 查理二世在位期间的重大事件。 36. 查理二世在位期间的重大事件。 37. 查理二世在位期间的重大事件。 38. 查理二世在位期间的重大事件。 39. 查理二世在位期间的重大事件。 40. 查理二世在位期间的重大事件。 41. 查理二世在位期间的重大事件。 42. 查理二世在位期间的重大事件。 43. 查理二世在位期间的重大事件。 44. 查理二世在位期间的重大事件。 45. 查理二世在位期间的重大事件。 46. 查理二世在位期间的重大事件。 47. 查理二世在位期间的重大事件。 48. 查理二世在位期间的重大事件。 49. 查理二世在位期间的重大事件。 50. 查理二世在位期间的重大事件。 51. 查理二世在位期间的重大事件。 52. 查理二世在位期间的重大事件。 53. 查理二世在位期间的重大事件。 54. 查理二世在位期间的重大事件。 55. 查理二世在位期间的重大事件。 56. 查理二世在位期间的重大事件。 57. 查理二世在位期间的重大事件。 58. 查理二世在位期间的重大事件。 59. 查理二世在位期间的重大事件。 60. 查理二世在位期间的重大事件。 61. 查理二世在位期间的重大事件。 62. 查理二世在位期间的重大事件。 63. 查理二世在位期间的重大事件。 64. 查理二世在位期间的重大事件。 65. 查理二"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定赤道,将亚洲和非洲分开。 确定回归线,将北美洲和南美洲分开。 确定南回归线,将非洲和南美洲分开。 确定北回归线,将非洲和亚洲分开。 确定南极圈,将南美洲和南极洲分开。 确定北极圈,将亚洲和北美洲分开。 确定极圈,将南极洲和北美洲分开。 确定极点,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将欧洲和非洲分开。 确定经度,将欧洲和亚洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和非洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定经度,将亚洲和欧洲分开。 确定经度,将北美洲和南美洲分开。 确定经度,将南美洲和南极洲分开。 确定经度,将南极洲和北极洲分开。 确定"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "答案 1. A 2. B 3. C 4. C 5. B 6. B 7. B 8. A 9. C 10. B 11. A 12. A 13. A 14. C 15. B 16. C 17. C 18. C 19. A 20. C 21. A 22. C 23. C 24. C 25. B 26. A 27. C 28. A 29. B 30. B 31. A 32. C 33. A 34. B 35. A 36. A 37. C 38. C 39. B 40. B 41. C 42. B 43. C 44. A 45. C 46. A 47. C 48. A 49. B 50. C 51. A 52. C 53. B 54. C 55. C 56. B 57. A 58. C 59. C 60. A 61. A 62. B 63. A 64. C 65. A 66. C 67. C 68. C 69. C 70. A 71. B 72. C 73. C 74. A 75. B 76. A 77. C 78. B 79. C 80. B 81. C 82. B 83. A 84. C 85. C 86. B 87. C 88. C 89. C 90. B 91. C 92. A 93. C 94. C 95. A 96. C 97. B 98. A 99. C 100. A 101. C 102. A 103. B 104. A 105. B 106. A 107. C 108. B 109. C 110. B 111. C 112. C 113. A 114. B 115. C 116. A 117. C 118. B 119. A 120. B 121. C 122. A 123. C 124. A 125. C 126. B 127. C 128. C 129. B 130. A 131. B 132. A 133. C 134. A 135. B 136. A 137. B 138. A 139. C 140. B 141. C 142. A 143. B 144. C 145. B 146. C 147. B 148. C 149. A 150. C 151. B 152. C 153. B 154. C 155. B 156. A 157. C 158. C 159. B 160. A 161. B 162. A 163. C 164. B 165. C 166. A 167. C 168. A 169. C 170. A 171. B 172. C 173. C 174. A 175. B 176. A 177. B 178. C 179. A 180. C 181. A 182. B 183. C 184. A 185. C 186. A 187. C 188. B 1"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "概述森林砍伐的后果。"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "让电器保持在低能耗状态。 2. 选择合适的家用电器 选择低耗能的家用电器。 选择低耗能的家用电器。 3. 避免家用电器长时间处于待机状态 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 4. 合理安排家用电器的使用时间 将电器的电源关闭。 将电器的电源关闭。 5. 避免家用电器超负荷使用 避免家用电器超负荷使用。 避免家用电器超负荷使用。 6. 避免家用电器过热 避免家用电器过热。 避免家用电器过热。 7. 使用节电插座 使用节电插座。 使用节电插座。 8. 使用节电空调 使用节电空调。 使用节电空调。 9. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 10. 选择节电空调 选择节电空调。 选择节电空调。 11. 选择节能型照明灯具 选择节能型照明灯具。 选择节能型照明灯具。 12. 合理利用照明灯具 合理利用照明灯具。 合理利用照明灯具。 13. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 14. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 15. 选择节能型电视机 选择节能型电视机。 选择节能型电视机。 16. 合理使用电视机 合理使用电视机。 合理使用电视机。 17. 选择节能型冰箱 选择节能型冰箱。 选择节能型冰箱。 18. 合理使用冰箱 合理使用冰箱。 合理使用冰箱。 19. 选择节能型洗衣机 选择节能型洗衣机。 选择节能型洗衣机。 20. 合理使用洗衣机 合理使用洗衣机。 合理使用洗衣机。 21. 选择节能型电热水器 选择节能型电热水器。 选择节能型电热水器。 22. 合理使用电热水器 合理使用电热水器。 合理使用电热水器。 23. 选择节能型抽油烟机 选择节能型抽油烟机。 选择节能型抽油烟机。 24. 合理使用抽油烟机 合理使用抽油烟机。 合理使用抽油烟机。 25. 选择节能型空调 选择节能型空调。 选择节能型空调。 26. 合理使用空调 合理使用空调。 合理使用空调。 27. 选择节能型电冰箱 选择节能型电冰箱。 选择节能型电冰箱。 28. 合理使用电冰箱 合理使用电冰箱。 合理使用电冰箱。 29. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 30. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 31. 选择节能型电热水壶 选择节能型电热水壶。 选择节能型电热水壶。 32. 合理使用电热水壶 合理使用电热水壶。 合理使用电热水壶。 33. 选择节能型电磁炉 选择节能型电磁炉。 选择节能型电磁炉。 34. 合理使用电磁炉 合理使用电磁炉。 合理使用电磁炉。 35. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 36. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 37. 选择节能型电风扇 选择节能型电风扇。 选择节能型电风扇。 38. 合理使用电风扇 合理使用电风扇。 合理使用电风扇。 39. 选择节能型电饭锅 选择节能型电饭锅。 选择节能型电饭锅。 40. 合理使用电饭锅 合理使用电饭锅。 合理使用电饭锅。 41. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。 选择节能型电熨斗。 42. 合理使用电熨斗 合理使用电熨斗。 合理使用电熨斗。 43. 选择节能型电熨斗 选择节能型电熨斗。"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "\n输出:积极的,因为我们现在有了更多的选择。 \n#3 \n在给定文本中寻找关键词。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#4 \n从给定文本中找出所有句子,其第一个单词和最后一个单词都为相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#5 \n在给定文本中找出所有单词,其最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#6 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#7 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#8 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个字母和最后一个字母都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#9 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#10 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#11 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#12 \n找出给定文本中所有单词的顺序。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#13 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#14 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#15 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#16 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#17 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#18 \n在给定文本中找出所有单词,其前一个单词和后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 \n输出:COVID-19 \n#19 \n在给定文本中找出所有单词,其第一个单词和最后一个单词都不是相同的字符串。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "2\n输出:\n[2, 3, 7, 8, 10] âmiddleâ\n说明:\n中位数为7\n\n# 输入\n[1, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,"}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "这主要是因为它与人类思维的本质相矛盾,即我们倾向于认为我们是世界的一部分,而不是世界是我们的部分。在这种情况下,互联网就像是另一个维度,它使我们能够访问世界上所有的人,而无需与他们见面。然而,尽管如此,互联网仍然是一个需要适应和学习的领域,尤其是对于那些在其早期就与它联系在一起的人来说。\n互联网是一种使用公共网络(通常称为因特网)将计算机连接在一起的技术。它最初是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)开发的,目的是为了提高通信的可靠性和安全性。然而,随着时间的推移,它逐渐成为一种工具,可以使人们在世界各地彼此连接。互联网的出现使人们能够通过互联网上的信息交换来建立联系,这使得世界各地的人们能够在没有物理接触的情况下进行交流。此外,它还允许人们在不与对方见面的情况下进行交流,这在以前是不可想象的。互联网使人们能够访问世界上所有的信息,并且可以通过网络连接来进行交流,而不需要任何物理接触。\n然而,互联网并不像我们想象的那样容易使用。它需要人们有足够的计算机知识和技术,才能使用它。此外,互联网需要大量的网络带宽来支持人们之间的通信,而这对于大多数人来说是很难负担得起的。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n简而言之,互联网是一种使人们能够在世界各地相互联系的技术。然而,它需要人们有足够的计算机知识和技术,并且需要有足够的网络带宽来支持人们之间的通信。因此,人们需要学习如何使用互联网,并且需要有足够的网络带宽来支持他们之间的通信。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\n解答:1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 5. 5 6. 6 7. 7 8. 8 9. 9 10. 10 11. 11 12. 12 13. 13 14. 14 15. 15 16. 16 17. 17 18. 18 19. 19 20. 20"}
+{"prompt": " 创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "一首表达祝福的诗歌。 詠一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱一首表达祝福的歌曲。 唱"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:x=1.5,y=2.5 将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9重要讲话:将给定的方程转化为代数表达式。输入:3x+5y=9"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 3、 总结,提出改进建议。 4、 学生交流 5、 老师总结 6、 布置作业 7、 板书设计 八、 教学反思 1、 学生的学习习惯的培养和课堂的常规管理很重要。 2、 课堂上,老师要放手让学生去做,去想,去讨论,去总结,让学生做课堂的主人。 3、 老师在课堂上要起到指导的作用,引导学生如何去思考,如何去总结。 4、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 5、 教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 6、 课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 7、 教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 8、 教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 9、 教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 10、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 11、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 12、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 13、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 14、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 15、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 16、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 17、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 18、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 19、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 20、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 21、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 22、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 23、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 24、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 25、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 26、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 27、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 28、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 29、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 30、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 31、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 32、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 33、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 34、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 35、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 36、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 37、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 38、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 39、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 40、教师在课堂上要注重语言的表达和教学方式的多样性。 41、课堂上,要多给学生一些思考的时间,让学生去想,去说,去讨论。 42、教师要关注学生的学习习惯和课堂的常规管理。 43、教师要多鼓励学生,让学生有自信,有激情,有兴趣去学习。 44、教师要引导学生用正确的语言去表述,这样才能培养学生用英语思维的能力。 45、教师在课堂"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "x = 2 ..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................."}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。\n答案:There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels. Because fossil fuels are non-renewable, so they are in limited supply. However, renewable energy sources are endless. Therefore, it is necessary to use them more.\n分析:试题分析:本题要求考生根据题目所给的材料,用英语写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。注意字数限制。可根据所给的材料,从可再生能源的重要性、使用可再生能源的必要性两方面进行描述。可参考下列短语及句型进行写作:There is no doubt that...; in limited supply; be in limited supply; in infinite supply; it is necessary to do sth.; it is necessary to use them more. 【亮点说明】本文结构紧凑,语言规范。开头段用There is no doubt that renewable energy sources are more important than fossil fuels.这一句型引出话题,同时,这一句型中使用了be动词的用法,这是高考考查的重点之一。紧接着的第二段从两个方面进行描述,分别是可再生能源的重要性以及使用可再生能源的必要性。最后一段再次重申可再生能源的重要性,并再次呼吁人们多使用可再生能源。 考点:考查应用文写作"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个基于Android的应用程序,它可以帮助您识别和跟踪您最喜欢的体育明星。 设计一个Android应用程序,用于帮助您选择您最喜欢的运动。 设计一个基于Android的应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您最喜欢的运动。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于帮助您管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android应用程序,用于管理您的个人数据。 设计一个Android应用程序,用于管理您的财务。 设计一个Android应用程序,用于管理您的健康。 设计一个Android"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "总结全文。 1. 句子理解题 2. 段落总结题 3. 段落总结题 4. 段落总结题 5. 段落总结题 6. 段落总结题 7. 段落总结题 8. 段落总结题 9. 段落总结题 10. 段落总结题 11. 段落总结题 12. 段落总结题 13. 段落总结题 14. 段落总结题 15. 段落总结题 16. 段落总结题 17. 段落总结题 18. 段落总结题 19. 段落总结题 20. 段落总结题 21. 段落总结题 22. 段落总结题 23. 段落总结题 24. 段落总结题 25. 段落总结题 26. 段落总结题 27. 段落总结题 28. 段落总结题 29. 段落总结题 30. 段落总结题 31. 段落总结题 32. 段落总结题 33. 段落总结题 34. 段落总结题 35. 段落总结题 36. 段落总结题 37. 段落总结题 38. 段落总结题 39. 段落总结题 40. 段落总结题 41. 段落总结题 42. 段落总结题 43. 段落总结题 44. 段落总结题 45. 段落总结题 46. 段落总结题 47. 段落总结题 48. 段落总结题 49. 段落总结题 50. 段落总结题 51. 段落总结题 52. 段落总结题 53. 段落总结题 54. 段落总结题 55. 段落总结题 56. 段落总结题 57. 段落总结题 58. 段落总结题 59. 段落总结题 60. 段落总结题 61. 段落总结题 62. 段落总结题 63. 段落总结题 64. 段落总结题 65. 段落总结题 66. 段落总结题 67. 段落总结题 68. 段落总结题 69. 段落总结题 70. 段落总结题 71. 段落总结题 72. 段落总结题 73. 段落总结题 74. 段落总结题 75. 段落总结题 76. 段落总结题 77. 段落总结题 78. 段落总结题 79. 段落总结题 80. 段落总结题 81. 段落总结题 82. 段落总结题 83. 段落总结题 84. 段落总结题 85. 段落总结题 86. 段落总结题 87. 段落总结题 88. 段落总结题 89. 段落总结题 90. 段落总结题 91. 段落总结题 92. 段落总结题 93. 段落总结题 94. 段落总结题 95. 段落总结题 96. 段落总结题 97. 段落总结题 98. 段落总结题 99. 段落总结题 100. 段落总结题 101. 段落总结题 102. 段落总结题 103. 段落总结题 104. 段落总结题 105. 段落总结题 106. 段落总结题 107. 段落总结题 108. 段落总结题 109. 段落总结题 110. 段落总结题 111. 段落总结题 112. 段落总结题 113. 段落总结"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": ""}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n用法:用作谓语、状语。"}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": ""}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "C= 50¡F\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、10、6、1、5、9、20、15、70、90、30、100、50、200、300、1000、5000、30000、100000、10000000、100000000、1000000000、10000000000、100000000000、1000000000000、10000000000000、100000000000000、1000000000000000、10000000000000000、100000000000000000、1000000000000000000、10000000000000000000、100000000000000000000、1000000000000000000000、10000000000000000000000、100000000000000000000000、1000000000000000000000000、10000000000000000000000000、100000000000000000000000000、1000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000、10000000000000000000000000000000000000000、100000000000000000000000000000000000000000、1000000000000000000000000000000000000000000、10000"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 解:立方体的表面积=边长×边长×6=5×5×6=150(平方厘米) 答:立方体的总表面积是150平方厘米。 表面积=6*5*5=150平方厘米 5×5×6=150 150平方厘米"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。一个1千克的物体受到重力作用的力是多少? 1千克的物体受到重力作用的力是多少?解答:在国际单位制中,力的单位是牛顿,简称牛,符号为N。1千克的物体受到重力作用的力是9.8牛。"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "文化实践,是与文化生产相联系的,它通过艺术、科学、宗教、政治等手段,把人们卷入到文化生产中去。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,坚持 社会建设 的 全面 发展。 1990年 1月 1日 《 人民日报 》 社论《 社会主义现代化建设和精神文明建设 》指出: 建设有中国特色的社会主义,必须从我国的实际出发,坚持 社会主义 的 政治 方向,走 独立自主 的发展道路。发展中国特色社会主义,总的 方针 是 坚持 经济建设、 坚持 政治建设、坚持 文化建设 ,"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:16\n#include\n#include\n#include\nusing namespace std;\nint main()\n{\n vector arr;\n int n;\n cin>>n;\n for(int i=0;i>arr[i];\n }\n int max=arr[0];\n for(int i=1;i 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "液体的密度是p,质量是m,体积是V,液体的密度是q,质量是n,体积是v。 例: 1、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 2、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 3、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 4、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 5、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 6、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 7、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 8、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 9、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 10、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 11、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 12、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 13、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 14、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 15、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 16、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 17、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 18、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 19、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 20、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, 水的密度是1g/cm3。 21、在标准大气压下, 水银的密度是13.6g/cm3, 酒精的密度是0.8g/cm3, "}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": ""}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "鼬芋是天南星科、天南星属多年生草本植物。块茎圆球形,茎直立,粗壮,叶互生,宽卵形或近圆形,先端渐尖,基部心形,全缘,无毛,下面中脉上疏生短柔毛。 臭鼬芋有什么用途?1、药用:块茎含淀粉,供食用,并可酿酒。块茎供药用,有祛风除湿、散瘀消肿的功效,治跌打损伤、风湿痛、腰腿痛、白带、疮疖等症。2、观赏:块茎及花可供观赏。 臭鼬芋的繁殖方法?1、分株:在3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。2、播种:在3-4月进行,种子发芽适温20-25°C,播种前要将种子浸泡24小时,捞出用湿沙拌种,盖膜保湿,播种后10天左右出苗。3、压条:3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎处进行环状剥皮,露出木质部,然后用湿润的泥浆将伤口涂抹,在半阴处进行压条,待生根后,移栽。 臭鼬芋的生长习性?1、温度:臭鼬芋喜温暖、湿润和阳光充足的环境,耐寒性较强,耐阴湿,不耐旱,以肥沃、疏松和排水良好的砂质壤土为宜,土壤pH值以5.5-6.5为宜。2、光照:臭鼬芋喜光,在阳光充足的地方生长良好,光照不足,茎叶徒长,茎节间变短,叶色变淡,块茎小,品质差。3、水分:臭鼬芋喜湿润环境,怕水涝,不耐干旱,耐水湿,忌积水。 臭鼬芋的病虫害防治?1、病害:臭鼬芋常见的病害有叶斑病、叶枯病和疫病等,发病初期,可喷洒75%百菌清可湿性粉剂800倍液,或70%甲基托布津可湿性粉剂1000倍液,或50%多菌灵可湿性粉剂500倍液,或50%扑海因可湿性粉剂1500倍液,或50%敌菌灵可湿性粉剂500倍液,每隔7-10天喷1次,连续2-3次。2、虫害:臭鼬芋常见的虫害有红蜘蛛、粉虱和介壳虫等,防治方法同病害。 臭鼬芋的种植技术?1、选地整地:选地势高、排水良好的沙壤土种植,土壤要深翻,清除杂草,施入腐熟有机肥作基肥,深翻耙平。2、繁殖方法:臭鼬芋以块茎繁殖为主,3-4月间,选择健壮无病害的植株,从根茎分割,每株有3-5个芽,带根移栽,成活率高。3、栽培管理:栽植后及时浇水,保持土壤湿润,成活后加强管理,生长期及时浇水,保持土壤湿润,开花前适当施肥,促使块茎膨大。 臭鼬芋的种植前景?臭鼬芋具有观赏、食用和药用价值,是我国传统的药用植物,深受人们的喜爱,近年来,臭鼬芋在园林绿化和家庭盆栽中应用较多,市场前景看好。"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..e648a4f3
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 2.0658964285714285,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0026,
+ "predict_rouge-1": 14.744025000000002,
+ "predict_rouge-2": 3.876194642857143,
+ "predict_rouge-l": 6.573617857142858,
+ "predict_runtime": 107.5849,
+ "predict_samples_per_second": 0.465,
+ "predict_steps_per_second": 0.037
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..35103d30
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_log.txt
@@ -0,0 +1,94 @@
+[2024-08-26 06:01:10,284] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 06:01:12 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:26507
+[2024-08-26 06:01:17,553] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:17,790] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:18,644] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:18,761] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:18,782] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:18,803] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 06:01:18,877] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 06:01:20 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:20 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:20 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:22 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:22 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:22 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:22 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:23 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:23 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:01:23 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 06:01:34 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 06:01:39 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:01:40 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:02:27 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:27 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:27
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:34
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:34
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+08/26/2024 06:02:34 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:34
+predict start time: 2024-08-26 06:02:34
+08/26/2024 06:02:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:35
+08/26/2024 06:02:36 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:02:36 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:02:36
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:21
+predict end time: 2024-08-26 06:04:22
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 2.0659
+ predict_model_preparation_time = 0.0026
+ predict_rouge-1 = 14.744
+ predict_rouge-2 = 3.8762
+ predict_rouge-l = 6.5736
+ predict_runtime = 0:01:47.58
+ predict_samples_per_second = 0.465
+ predict_steps_per_second = 0.037
+08/26/2024 06:04:22 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/all_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..542020cb
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0031,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 729.0221,
+ "predict_samples_per_second": 0.069,
+ "predict_steps_per_second": 0.034
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..fad2b50b
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": " 保持健康的三个提示。", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "保持健康的三个提示。 1. 睡眠。 睡眠是保持健康的关键,因为它会帮助您消除压力,放松和恢复体力。 每晚 7 到8个小时的睡眠时间,可以帮助您获得最佳的身体状况。 2. 健康饮食。 饮食习惯对健康至关重要。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 定期锻炼。 定期锻炼可以帮助您保持健康的身体和心理状态。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 不要吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 保持健康的提示。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1. 每天锻炼。 锻炼是保持健康的关键,因为它可以帮助您保持健康,保持体型,并增强您的身体。 选择适合您的运动,并保持每周至少锻炼 150 分钟。 2. 每天吃健康食品。 健康的饮食习惯可以帮助您获得最佳的身体状况。 选择健康的食物,如蔬菜,水果,坚果和鱼,以帮助您获得最佳的身体状况。 3. 保持水分。 水是维持健康的关键,因此请尽量保持水分充足。 每天至少喝 2 升水。 保持健康的小贴士。 1. 避免饮酒。 饮酒会损害您的健康,因此请尽量避免饮酒。 2. 避免吸烟。 吸烟会损害您的健康,因此请尽量避免吸烟。 3. 避免使用毒品。 毒品会损害您的健康,因此请尽量避免使用毒品。 保持健康的小贴士。 1."}
+{"prompt": " 三原色是什么?", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "红绿蓝是三原色,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 1、什么是三原色 1) 什么是三原色? 三原色,又称三基色,是色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色,即品红、黄、青(天蓝)是光学三原色,品红加青等于紫,品红加黄等于橙,青加黄等于绿,黄加青等于洋红,黄加品红等于正红,青加黄等于橄榄绿,品红加青加黄等于大红,青加品红加黄等于普蓝,黄加品红加青等于赭石,品红加青加黄加黑等于熟褐。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2、三原色是红、绿、蓝 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3、三原色在计算机中的应用 1) 什么是三原色? 三原色是红、绿、蓝,但不是颜料的原色,颜料的原色是红黄蓝,所以,红绿蓝不是三原色。 2) 三原色为什么是红、绿、蓝? 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色在计算机中的应用 三原色在计算机中是用来表示颜色和颜色的深浅度的,计算机中的颜色有两种表示方法,一种是RGB,一种是HSB,RGB是红绿蓝,HSB是色相、饱和度、亮度,三原色在计算机中用RGB表示,三原色在计算机中用HSB表示。 4、三原色的特性 1) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 3) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 4) 三原色的特性 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 5、三原色的用途 1) 三原色的用途 红、绿、蓝是光学三原色,光学三原色是人类最早发现的,最基本的颜色。三原色是不能再分解的三种颜色,它们可以混合出所有颜料的颜色,也可以混合出所有颜料所不能调配出的颜色。 2) 三原色的用途 红、绿"}
+{"prompt": " 描述原子的结构。", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "原子核由质子和中子组成。質子 原子核中带正电荷的粒子。中子 中子不带电荷,是组成原子核的组成部分。原子 由原子核和核外电子组成的。核外电子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。原子序数 原子核中质子数。電子數 原子核中质子数加上核外电子数。原子核 原子中的核。電子 带负电荷的粒子,在原子核外绕原子核作高速运动。"}
+{"prompt": " 如何减少空气污染?", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": "1:使用无磷洗涤剂、使用布艺沙发、地毯,避免使用含磷洗涤剂; "}
+{"prompt": " 描述一次你不得不做出困难决定的经历。", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": ""}
+{"prompt": " 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 \n输入:Facebook,TikTok,WhatsApp。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram"}
+{"prompt": " 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "4/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16/16"}
+{"prompt": " 渲染一座房子的三维模型", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax模型库,3dmax模型,3dmax模型库 3dmax"}
+{"prompt": " 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的?", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": "谁是凯撒的继任者?訶 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产是什么?诃 凯撒的遗产"}
+{"prompt": " 法国的首都是什么?", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "?\n在法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国的首都是什么?法国"}
+{"prompt": " 讨论大萧条的原因", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "3 2.1 美国财政政策和货币政策 3 2.2 资本主义经济危机 3 2.3 罗斯福新政 4 2.4 凯恩斯主义 4 2.5 社会主义经济 4 3.2 世界经济大萧条 5 3.3 日本经济危机 6 3.4 苏联经济危机 7 3.5 德国经济危机 8 3.6 意大利经济危机 8 3.7 希腊经济危机 9 3.8 英国经济危机 10 3.9 美国经济危机 10 3.10 其他国家经济危机 11 3.11 世界经济危机的原因 12 3.12 世界经济危机的实质 12 3.13 世界经济危机的影响 13 4.1 世界经济危机的特点 14 4.2 世界经济危机的后果 15 4.3 世界经济危机的影响 15 4.4 世界经济危机的启示 16 4.5 世界经济危机对中国的启示 16 5.1 世界经济危机的成因 17 5.2 世界经济危机的影响 17 5.3 世界经济危机的启示 18 5.4 世界经济危机对中国的启示 18 5.5 世界经济危机对中国的启示 19 5.6 世界经济危机的启示 20 6.1 世界经济危机的成因 21 6.2 世界经济危机的影响 21 6.3 世界经济危机的启示 22 6.4 世界经济危机对中国的启示 22 6.5 世界经济危机对中国的启示 23 6.6 世界经济危机的启示 23 6.7 世界经济危机的启示 24 7.1 世界经济危机的成因 25 7.2 世界经济危机的影响 25 7.3 世界经济危机的启示 26 7.4 世界经济危机对中国的启示 26 7.5 世界经济危机对中国的启示 27 7.6 世界经济危机的启示 27 7.7 世界经济危机的启示 28 7.8 世界经济危机的启示 28 7.9 世界经济危机的启示 29 7.10 世界经济危机的启示 30 7.11 世界经济危机的启示 31 8.1 世界经济危机的成因 32 8.2 世界经济危机的影响 32 8.3 世界经济危机的启示 33 8.4 世界经济危机对中国的启示 33 8.5 世界经济危机对中国的启示 34 8.6 世界经济危机的启示 34 8.7 世界经济危机的启示 35 8.8 世界经济危机的启示 36 8.9 世界经济危机的启示 36 8.10 世界经济危机的启示 37 8.11 世界经济危机的启示 37 8.12 世界经济危机的启示 38 8.13 世界经济危机的启示 39 8.14 世界经济危机的启示 39 8.15 世界经济危机的启示 40 9.1 世界经济危机的成因 41 9.2 世界经济危机的影响 41 9.3 世界经济危机的启示 42 9.4 世界经济危机对中国的启示 42 9.5 世界经济危机对中国的启示 43 9.6 世界经济危机的启示 43 9.7 世界经济危机的启示 44 9.8 世界经济危机的启示 44 9.9 世界经济危机的启示 45 9.10 世界经济危机的启示 45 9.11 世界经济危机的启示 46 9.12 世界经济危机的启示 46 9.13 世界经济危机的启示 47 9.14 世界经济危机的启示 47 9.15 世界"}
+{"prompt": " 描述计算机主板的功能", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "键,在Windows中一般为F1,在DOS中一般为F1。 1.1 主板的组成 1.1.1 主板的组成 主板(Mainboard)是电脑主机中不可缺少的重要部件之一,它可分为: (1) 主板基本结构:主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。 (2) 主板上的芯片组:芯片组是主板的灵魂,就好像是CPU的插座,决定了电脑的功能、性能和规格,同时也决定了主板性能的好坏与扩展插槽的多少。 (3) 主板上的BIOS:BIOS(Basic Input Output System,基本输入输出系统)全称是ROM-BIOS,是只读存储器基本输入输出系统的简写,它实际是一组被固化到电脑中,为电脑提供最低级最直接的硬件控制的程序,它是连通软件程序和硬件设备之间的枢纽,通俗地说,BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序),负责解决硬件的即时要求,并按软件对硬件的操作要求具体执行。 1.1.2 主板的分类 (1) 按主板的结构分类: 1) 单层主板:只包含单层布线,没有扩展插槽。 2) 多层主板:在单层主板的基础上,增加了一层或几层布线。 (2) 按主板的芯片组分类: 1) 芯片组主板:在芯片组上直接焊接主板的电路板。 2) 混合芯片组主板:在芯片组上焊接主板的电路板,在主板上焊接其它部件。 3) 混合型主板:将芯片组与主板电路板焊接在一起,同时将其它部件安装在主板上。 (3) 按主板的供电方式分类: 1) 单相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上不焊接电源供应器。 2) 双相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 3) 三相供电主板:在主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器,主板电路板上焊接电源供应器。 (4) 按主板的功能分类: 1) 低端主板:以主板为核心的电脑主机。 2) 中端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 3) 高端主板:以主板为核心,搭配独显,以电脑为核心,搭配独显,以电脑为核心的电脑主机。 1.2 主板的性能指标 主板的性能指标包括:主板的CPU插座类型、主板的CPU插槽数、主板的内存插槽数、主板的显卡插槽数、主板的AGP插槽数、主板的IDE插槽数、主板的PCI插槽数、主板的PCI-E插槽数、主板的硬盘接口数、主板的USB接口数、主板的网卡接口数、主板的声卡接口数、主板的显示接口数、主板的CPU风扇插座数、主板的CPU风扇接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的CPU散热器接口数、主板的电源接口数、主板的电源接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机箱风扇接口数、主板的机"}
+{"prompt": " 逆向工程此代码以创建新版本。", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 逆向工程此代码以创建新版本。 "}
+{"prompt": " 生成三个与“道歉”意思相同的动词。", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": ",是古法语的音标,相当于英语的“ay”。\n1、“我错了”用英语怎么说?\n1. I am sorry\n2. I'm sorry\n3. I'm sorry, I was wrong\n4. I'm sorry for my mistake\n5. I'm sorry for what I did\n6. I'm sorry for what I did\n7. I'm sorry, I'm sorry\n8. I'm sorry, I'm sorry\n9. I'm sorry, I'm sorry\n10. I'm sorry, I'm sorry\n11. I'm sorry, I'm sorry\n12. I'm sorry, I'm sorry\n13. I'm sorry, I'm sorry\n14. I'm sorry, I'm sorry\n15. I'm sorry, I'm sorry\n16. I'm sorry, I'm sorry\n17. I'm sorry, I'm sorry\n18. I'm sorry, I'm sorry\n19. I'm sorry, I'm sorry\n20. I'm sorry, I'm sorry\n21. I'm sorry, I'm sorry\n22. I'm sorry, I'm sorry\n23. I'm sorry, I'm sorry\n24. I'm sorry, I'm sorry\n25. I'm sorry, I'm sorry\n26. I'm sorry, I'm sorry\n27. I'm sorry, I'm sorry\n28. I'm sorry, I'm sorry\n29. I'm sorry, I'm sorry\n30. I'm sorry, I'm sorry\n31. I'm sorry, I'm sorry\n32. I'm sorry, I'm sorry\n33. I'm sorry, I'm sorry\n34. I'm sorry, I'm sorry\n35. I'm sorry, I'm sorry\n36. I'm sorry, I'm sorry\n37. I'm sorry, I'm sorry\n38. I'm sorry, I'm sorry\n39. I'm sorry, I'm sorry\n40. I'm sorry, I'm sorry\n41. I'm sorry, I'm sorry\n42. I'm sorry, I'm sorry\n43. I'm sorry, I'm sorry\n44. I'm sorry, I'm sorry\n45. I'm sorry, I'm sorry\n46. I'm sorry, I'm sorry\n47. I'm sorry, I'm sorry\n48. I'm sorry, I'm sorry\n49. I'm sorry, I'm sorry\n50. I'm sorry, I'm sorry\n51. I'm sorry, I'm sorry\n52. I'm sorry, I'm sorry\n53. I'm sorry, I'm sorry\n54. I'm sorry, I'm sorry\n55. I'm sorry, I'm sorry\n56. I'm sorry, I'm sorry\n57. I'm sorry, I'm sorry\n58. I'm sorry, I'm sorry\n59. I'm sorry, I'm sorry\n60. I'm sorry, I'm sorry\n61. I'm sorry, I'm sorry\n62. I'm sorry, I'm sorry\n63. I'm sorry, I'm sorry\n64. I'm sorry, I'm sorry\n65. I'm sorry, I'm sorry\n66. I'm sorry, I'm sorry\n67. I'm sorry, I'm sorry\n68. I'm sorry, I'm sorry\n69. I'm sorry, I'm sorry\n70. I'm sorry, I'm sorry\n71. I'm sorry, I'm sorry\n72. I'm sorry, I'm sorry\n73. I'm sorry, I'm sorry\n74. I'm sorry, I'm sorry\n75. I'm sorry, I'm sorry\n76. I'm sorry, I'm sorry\n77. I'm sorry, I'm sorry\n78. I'm sorry, I'm sorry\n79. I'm"}
+{"prompt": " DNA代表什么?", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和大小都是有限的。因此,它可以被视为一种生物学材料。DNA是生物学家所说的DNA,在现代社会,DNA是指遗传因子。DNA是所有生物的遗传物质。生物的遗传物质存在于细胞核内。它包含了细胞中所有生物的遗传信息,控制着细胞的生命活动。在生物体中,DNA的数量和"}
+{"prompt": " 生成随机单词列表。", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "将单词列表转化为字典。 使用词典进行单词检测。 词典大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3个字符。 词典的大小为50000个词,单词长度为3"}
+{"prompt": " 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 把"}
+{"prompt": " 世界上最著名的画家是谁?", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生是谁?###世界上最著名的画家是谁?###世界上最著名的作家是谁?###世界上最著名的音乐家是谁?###世界上最著名的科学家是谁?###世界上最著名的建筑师是谁?###世界上最著名的医生"}
+{"prompt": " 解释齿轮抵抗力的概念。", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿圈抗拉力。 齿轮抵抗力,也叫齿轮齿"}
+{"prompt": " 查水的沸点。", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": ":水沸腾时的温度。 4. 水沸腾时,液面上方气压 ( ) . a. 变大 b. 变小 c. 先变大后变小 d. 先变小后变大 5. 水沸腾时,水蒸气上升,遇到空气中的水蒸气凝结成小水滴,这个过程 ( ) . a. 吸热 b. 放热 c. 吸热或放热 6. 水沸腾时,水温 ( ) . a. 升高 b. 降低 c. 不变 d. 先升高后降低 7. 水沸腾时,温度计示数 ( ) . a. 上升 b. 下降 c. 不变 d. 先上升后下降 8. 水沸腾时,水面上的气泡在上升过程中 ( ) . a. 体积变大 b. 体积变小 c. 体积不变 d. 无法判断 9. 水沸腾时,水壶嘴上方有 \" 白气 \" 出现,这是水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 10. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是 ( ) . a. 水蒸气液化成的 b. 水蒸气凝华成的 c. 水蒸气液化成的 d. 水蒸气凝华成的 11. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 12. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 13. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 14. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 15. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 16. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 17. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 18. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 19. 水沸腾时,水壶嘴上方出现 \" 白气 \" ,这个 \" 白气 \" 是由水蒸气 ( ) . a. 液化成的小水滴 b. 液化成的小水珠 c. 液化成的小冰晶 d. 液化成的小水滴或小冰晶 20"}
+{"prompt": " 描述查理二世国王的生活和统治。", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "《查理二世》(英文:Charlemagne,742年-814年),是查理曼帝国(768年-814年)的奠基者,在位时被称为“查理大帝”(德语:Karl der Große),他是西欧历史上的“查理曼大帝”。"}
+{"prompt": " 确定经线,将北美洲和南美洲分开。", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "确定纬线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 确定经线"}
+{"prompt": " 解释植物细胞呼吸的过程。", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "1.在植物细胞的细胞质基质中,可以同时进行的两种有机物分解代谢的总称。 2.指植物细胞内多种酶参与的,将有机物氧化分解为二氧化碳和水,同时释放能量的过程。 3.植物细胞呼吸过程中,有机物氧化分解所释放的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 4.细胞呼吸是指有机物在细胞内经过一系列的氧化分解,生成二氧化碳或其他产物,释放出能量并生成ATP的过程。 5.呼吸作用的场所是细胞质基质和线粒体。 6.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 7.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 8.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 9.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 10.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 11.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 12.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 13.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 14.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 15.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 16.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 17.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 18.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 19.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 20.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 21.细胞呼吸的过程包括有氧呼吸和无氧呼吸。 22.有氧呼吸是指细胞在氧的参与下,通过酶的催化作用,把糖类等有机物彻底氧化分解,产生二氧化碳和水,同时释放出能量的过程。 23.无氧呼吸是指在无氧条件下,通过酶的催化作用,把葡萄糖等有机物分解为不彻底的氧化产物,同时释放出少量能量的过程。 24.有氧呼吸和无氧呼吸的第一阶段的场所都是细胞质基质,第二阶段的场所都是线粒体。 25.有氧呼吸的第三阶段的场所是线粒体内膜。 26.无氧呼吸的全过程都在细胞质基质中进行。 27.有氧呼吸和无氧呼吸的产物分别是二氧化碳和酒精。 28.在有氧呼吸过程中,葡萄糖分解成丙酮酸的同时,释放大量的能量。 29.在无氧呼吸过程中,葡萄糖分解成乳酸的同时,释放少量的能量。 30.细胞呼吸中产生的能量,一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 31.在有氧呼吸中,释放的能量一部分以热能的形式散失,另一部分以活跃的化学能贮存在ATP中。 32.无氧呼吸产生的能量少,仅有少量以热能的形式散失。 33.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 34.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 35.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 36.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 37.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 38.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 39.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 40.细胞呼吸的实质是分解有机物,释放能量。 41.有氧呼吸和无氧呼吸的实质都是分解有机物,释放能量。 42.细胞呼吸"}
+{"prompt": " 概述森林砍伐的后果。", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "1.森林砍伐后,生物多样性降低,生态系统稳定性减弱。 2.水土流失加剧,土壤肥力下降。 3.生物量减少,生物多样性减少。 4.气候发生变化,使生态系统失去平衡。 5.生物多样性减少,对人类生存和发展的威胁加大。 6.生物多样性减少,使生态系统失去平衡,人类的生存和发展面临威胁。 7.森林砍伐后,生态系统的功能下降,人类面临威胁。 8.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 9.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 10.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 11.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 12.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 13.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 14.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 15.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 16.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 17.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 18.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 19.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 20.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 21.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 22.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 23.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 24.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 25.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 26.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 27.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 28.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 29.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 30.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 31.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 32.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 33.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 34.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 35.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 36.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 37.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 38.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 39.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 40.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 41.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 42.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 43.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 44.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 45.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 46.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 47.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 48.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 49.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 50.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 51.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 52.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 53.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 54.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 55.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 56.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 57.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 58.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 59.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 60.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 61.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 62.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 63.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加。 64.森林砍伐后,人类面临的各种灾害增加"}
+{"prompt": " 制定一个减少家庭用电的计划。", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "不要在没有人的时候开灯。 节约用水 节水小妙招: 1、洗脸时用盆洗脸,洗手洗脚用盆洗。 2、淘米水洗菜,再用清水清洗,不仅节约了水,还有效地清除了蔬菜上的残存农药。 3、洗衣服的水,可以用来拖地、冲厕所。 4、用淘米水洗碗,再用清水冲净,可减少洗洁精对水的污染。 5、使用淋浴喷头时关小水流量,搓洗时应及时关水。 6、及时关闭水龙头,避免长流水。 7、清洗蔬菜时,尽量放入适量的水,不要将水龙头始终打开。 8、洗澡时,用淋浴代替盆浴。 9、洗衣服时,使用洗衣机清洗,可以减少漂洗次数,缩短漂洗时间,减少用水量。 10、使用洗衣机洗衣服时,不要将水位调得过高。 11、洗澡时,避免过长时间冲淋,可间断地使用喷头淋浴。 12、使用拖把时,水量要尽量的小。 13、使用洗涤水、洗衣水冲刷厕所,可节水。 14、洗餐具时,最好用温水,既节水又节电。 15、不要长时拔插头,避免插头过热而烧毁。 16、用过的水,可以用来浇花。 17、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 18、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 19、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 20、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 21、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 22、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 23、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 24、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 25、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 26、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 27、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 28、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 29、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 30、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 31、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 32、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 33、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 34、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 35、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 36、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 37、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 38、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 39、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 40、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 41、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 42、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 43、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 44、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 45、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 46、养鱼的水浇花,能促进花木生长。 47、洗脸水用后可以洗脚,然后冲厕所。 48、家中应预备一个收集废水的大桶,它完全可以保证冲厕所需要的水量。 49、淘米水、煮过面条的水,用来洗碗筷,去油又节水。 5"}
+{"prompt": " 快速棕色的狐狸跳了。", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳了。 快速棕色的狐狸跳"}
+{"prompt": " 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "输出:积极的, 悲观的, 怀疑的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:积极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:今天天气很好。 输出:消极的 \n输入:我们正在谈论一个有趣的话题。 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:积极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:积极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:积极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:我的父母住在深圳。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的明星是刘德华。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气如何? 输出:消极的 \n输入:你认为今天天气怎么样? 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的运动是足球。 输出:消极的 \n输入:我们谈论的这个话题很有趣。 输出:消极的 \n输入:我最喜欢的电影是《泰坦尼克号》。 输出:消极的 \n输入:你认为"}
+{"prompt": " 使用给定数据计算中位数。\n输入:\n[2, 3, 7, 8, 10]", "label": "中位数是指在一组数据中,这组数据从小到大排列后,位于中间位置的数。如果数据的数量为奇数,那么中位数就是中间那个数。如果数据的数量为偶数,那么中位数为中间两个数的平均值。\n在这个例子中,给定的数据集是[2, 3, 7, 8, 10],已经从小到大排列。 数据数量是5,是一个奇数,所以中位数就是正中间的那个数,即7。所以这组数据的中位数是7。", "predict": "15\n输出:\n1\n分析:\n首先把这5个数值按照从小到大排序,排序后第1个数就是中位数。\n排序:\n中位数:\n算法二:\n输入:\n[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, "}
+{"prompt": " 简化以下段落,使其更易理解:\n尽管人们普遍认为互联网使我们能够与世界各地的人联系,但仍有一些人不熟悉其基本功能,不理解为什么它变得如此普遍,或者它的真正能力是什么。", "label": "简化版:\n\n其实有些人并不清楚为什么互联网这么火和它能做什么,尽管它能让我们和全球的人联系。", "predict": "互联网是信息技术,它为人们提供了一种与他人交流的手段。它为每个人提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种交流方式不仅能够表达思想,而且能够实现更深层次的交流,即建立更牢固的联系。这种联系可能包括在某些情况下,与那些曾经被认为是遥远的人进行交流。它可以帮助人们建立和维持社会联系,这在当今社会变得越来越重要。互联网是当今社会的重要组成部分,它为人们提供了一种新的交流方式,这种"}
+{"prompt": " 设计一个关于回收的网站的标志。", "label": "好的。一个关于回收的网站的标志可能包含一个圆形环绕着三个垃圾箱,这些垃圾箱颜色分别为蓝色,绿色和黄色。每个垃圾箱的顶部都有一个向上的箭头,表示垃圾被回收。标志中间可以有一行字,写着“Reduce, Reuse, Recycle”。这种设计简洁明了,非常容易辨别和记忆。", "predict": "设计一个关于回收的网站的标志。\na href=\"http://f.hiphotos.baidu.com/zhidao/pic/item/d50735fae6cd7b8976b35b920e2442a7d9330e21.jpg\" target=\"_blank\" title=\"点击查看大图\" class=\"ikqb_img_alink\">
创作一首表达喜悦的诗歌。", "label": "欢笑与喜悦\n轻轻跳跃\n在田野里奔跑\n阳光照耀\n温暖人心\n\n鲜花盛开\n香气扑鼻\n五彩缤纷\n色彩绚烂\n\n欢乐的歌声\n回荡在空气中\n让我们一起高唱\n感受世界的快乐\n\n生命如此美好\n我们拥有彼此多的\n快乐与喜悦\n让我们放手一搏\n把每一天都留下\n难忘的欢笑\n\n让这一刻\n永恒不朽\n感受生命中的\n最美好时光。", "predict": "作一首表达喜庆的诗歌。 2、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 3、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 4、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 5、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 6、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 7、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 8、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 9、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 10、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 11、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 12、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 13、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,因为它的气味。我喜欢,因为它的味道。我喜欢,因为它的色彩。 14、我喜欢,因为它的颜色。我喜欢,因为它的香味。我喜欢,因为它的形状。我喜欢,"}
+{"prompt": " 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9", "label": "3x + 5y = 9 is already an algebraic expression.", "predict": "输出:3x+5y=9\n10.1.1 将给定的方程转化为代数表达式。\n输入:3x+5y=9 ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ ∈ âˆ"}
+{"prompt": " 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。", "label": "下面是一些可以帮助减少水污染的可能解决方案的头脑风暴:\n\n1. 建立严格的工业废水处理标准,监管工业排放。\n\n2. 提高污水处理能力,建立先进的污水处理厂。\n\n3. 宣传水污染的危害,提高公众的环境保护意识。\n\n4. 开展水源地保护和水生态修复工程。\n\n5. 加强农业面源污染防治,推广绿色农业技术。\n\n6. 鼓励和支持清洁能源和循环经济的发展。\n\n7. 实施河流、湖泊、水库的水环境综合整治。\n\n8. 加大对水污染违法行为的处罚力度。\n\n9. 提高废水回用率,开发循环利用技术。\n\n10. 建立完善的水质监测网络,及时发现和处理水污染问题.", "predict": "头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 4、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 5、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 6、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 7、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 8、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 9、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。 10、 头脑风暴 头脑风暴减少水污染的可能解决方案。"}
+{"prompt": " 变量x定义为“4x + 2y = 10”。找出x的值。", "label": "如果要找出x的值,我们需要得到关于x的一个解析式。我们可以使用代数方法来解出变量x的值。\n\n首先,给定的方程为 4x + 2y = 10。\n我们可以对等式两边同时进行一些操作,使得等式右边只剩下x。\n\n减去2y:\n4x + 2y - 2y = 10 - 2y\n化简得:\n4x = 10 - 2y\n\n然后,将等式左右两边同时除以4:\n(4x) / 4 = (10 - 2y) / 4\n\n化简得:\nx = (10 - 2y) / 4\n\n因此,x的值为(10 - 2y) / 4。但是请注意,因为y的值未知,所以我们无法给出x的确切数值。我们只能给出x关于y的一个解析式。", "predict": "2 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 5 变量z定义为“x = 3”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x + 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“x - 3 = 5”。找出x的值。 6 变量y定义为“2x + 3y = 10”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5”。找出y的值。 3 变量z定义为“x = 2”。找出z的值。 1 变量x定义为“2x + 3y = 10”。找出x的值。 6 变量y定义为“x - 3 = 5"}
+{"prompt": " 写一段关于使用可再生能源的重要性的简短段落。", "label": "使用可再生能源具有重要意义。不同于传统的化石燃料等不可再生能源,可再生能源来源广泛,取之不尽,用之不竭,能够为我们提供持续稳定的能源供应。此外,可再生能源的利用过程中不会释放大量温室气体和有害污染物,有利于减缓气候变化,保护环境,使我们拥有更加清洁、安全、健康的生活条件。因此,大力发展可再生能源并推广使用可再生能源,对于实现可持续发展具有重要的战略意义。", "predict": "1. 尽量使用可持续发展的产品。 2. 尽可能地减少能源消耗。 3. 尽可能多地使用可再生能源。 4. 尽可能地使用绿色能源。 5. 尽可能地使用环保材料。 6. 尽可能地使用节能灯具。 7. 尽可能地使用节能家电。 8. 尽可能地使用节能设备。 9. 尽可能地使用环保设备。 10. 尽可能地使用环保材料。 11. 尽可能地使用环保产品。 12. 尽可能地使用环保建筑材料。 13. 尽可能地使用环保家具。 14. 尽可能地使用环保电器。 15. 尽可能地使用环保包装材料。 16. 尽可能地使用环保包装。 17. 尽可能地使用环保运输方式。 18. 尽可能地使用环保运输工具。 19. 尽可能地使用环保装修材料。 20. 尽可能地使用环保装修材料。 21. 尽可能地使用环保装饰材料。 22. 尽可能地使用环保涂料。 23. 尽可能地使用环保壁纸。 24. 尽可能地使用环保油漆。 25. 尽可能地使用环保墙纸。 26. 尽可能地使用环保涂料。 27. 尽可能地使用环保涂料。 28. 尽可能地使用环保胶粘剂。 29. 尽可能地使用环保胶粘剂。 30. 尽可能地使用环保胶粘剂。 31. 尽可能地使用环保胶粘剂。 32. 尽可能地使用环保胶粘剂。 33. 尽可能地使用环保胶粘剂。 34. 尽可能地使用环保胶粘剂。 35. 尽可能地使用环保胶粘剂。 36. 尽可能地使用环保胶粘剂。 37. 尽可能地使用环保胶粘剂。 38. 尽可能地使用环保胶粘剂。 39. 尽可能地使用环保胶粘剂。 40. 尽可能地使用环保胶粘剂。 41. 尽可能地使用环保胶粘剂。 42. 尽可能地使用环保胶粘剂。 43. 尽可能地使用环保胶粘剂。 44. 尽可能地使用环保胶粘剂。 45. 尽可能地使用环保胶粘剂。 46. 尽可能地使用环保胶粘剂。 47. 尽可能地使用环保胶粘剂。 48. 尽可能地使用环保胶粘剂。 49. 尽可能地使用环保胶粘剂。 50. 尽可能地使用环保胶粘剂。 51. 尽可能地使用环保胶粘剂。 52. 尽可能地使用环保胶粘剂。 53. 尽可能地使用环保胶粘剂。 54. 尽可能地使用环保胶粘剂。 55. 尽可能地使用环保胶粘剂。 56. 尽可能地使用环保胶粘剂。 57. 尽可能地使用环保胶粘剂。 58. 尽可能地使用环保胶粘剂。 59. 尽可能地使用环保胶粘剂。 60. 尽可能地使用环保胶粘剂。 61. 尽可能地使用环保胶粘剂。 62. 尽可能地使用环保胶粘剂。 63. 尽可能地使用环保胶粘剂。 64. 尽可能地使用环保胶粘剂。 65. 尽可能地使用环保胶粘剂。 66. 尽可能地使用环保胶粘剂。 67. 尽可能地使用环保胶粘剂。 68. 尽可能地使用环保胶粘剂。 69. 尽可能地使用环保胶粘剂。 70. 尽可能地使用环保胶粘剂。 71. 尽可能地使用环保胶粘剂。 72. 尽可能地使用环保胶粘剂。 73. 尽可能地使用环保胶粘剂。 74. 尽可能地使用环保胶粘剂。 75. 尽可能地使用环保胶粘剂。 76. 尽可能地使用环保胶粘剂。 77. 尽可能地使用环保胶粘剂。 78. 尽可能地使用环保胶粘剂。 79. 尽可能地使用环保胶粘剂。 80. 尽可能地使用环保胶粘剂。 81. 尽可能地使用环保胶粘剂。 82. 尽可能地使用环保胶粘剂。 83. 尽可能地"}
+{"prompt": " 简单解释人工智能的概念。", "label": "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机程序来模拟人类智能的过程。它是一种能让计算机或程序在执行任务时表现出类似人类智能的技术。人工智能包括了机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领埴。简言之,人工智能就是赋予计算机类似人类的思维和行为能力。", "predict": "人工智能,英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能就是研究如何让计算机去做过去只有人才能做的“复杂工作”。 人工智能是一门很深的学问,它有两个基本要素:一是人;二是智能。人有智慧,智能就是智慧的能力。人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,从而让人们从繁重、无聊、复杂、重复的智力劳动中解脱出来。 简单来说,人工智能就是让机器模拟人的思维过程,可以完成很多以前只有人才能完成的工作,比如说机器人,语音识别等。 人工智能的应用: 人工智能在工业中的应用: 工业4.0时代,生产过程变得越来越复杂,对机器人的应用也越来越广泛。机器人技术在自动化生产线中起着至关重要的作用,机器人可以代替人类完成危险、重复性工作,并能大幅度提高生产效率。 机器人技术在汽车工业中应用最为广泛,主要应用于冲压、焊接、喷涂、涂胶、装配、搬运等工艺环节,在汽车制造过程中发挥着重要作用。汽车制造工艺流程复杂,对生产线的柔性化、自动化程度要求较高,机器人技术的应用可以有效提高生产效率、减少人工成本,同时提升产品的质量和稳定性。 人工智能在服务业中的应用: 服务业的范围很广,包括教育、医疗、金融、旅游、娱乐、生活服务等,服务业是我国国民经济的重要组成部分。人工智能技术在服务业中主要应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等。 人工智能在金融业中的应用: 金融行业是人工智能技术的重要应用领域之一。人工智能技术在金融领域应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在医疗业中的应用: 医疗是人类生存和发展的基本保障,是关系国计民生的特殊行业。人工智能技术在医疗领域主要应用于辅助诊断、疾病预测、药物筛选、远程医疗、健康咨询等。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能教育,二是教育辅助。 人工智能在交通业中的应用: 人工智能技术在交通领域的应用主要有两个方面,一是交通规划,二是交通管理。 人工智能在电力业中的应用: 人工智能技术在电力领域应用主要有两个方面,一是电力规划,二是电力管理。 人工智能在制造行业中的应用: 人工智能技术在制造行业中的应用主要有两个方面,一是制造工艺,二是产品质量。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在金融业中的应用: 人工智能技术在金融业中的应用主要有两个方面,一是金融数据分析,二是金融交易服务。 人工智能在服务业中的应用: 人工智能技术在服务业中的应用主要有两个方面,一是自动驾驶,二是语音识别。 人工智能在教育业中的应用: 人工智能技术在教育领域应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在医疗业中的应用: 人工智能技术在医疗领域应用主要有两个方面,一是辅助诊断,二是疾病预测。 人工智能在零售业中的应用: 人工智能技术在零售业中的应用主要有两个方面,一是智能推荐,二是智能客服。 人工智能在农业中的应用: 人工智能技术在农业中的应用主要有两个方面,一是农业生产,二是农业管理。 人工智能在交通业中的应用"}
+{"prompt": " 设计一个适用于快递公司的应用程序。", "label": "一个适用于快递公司的应用程序可能包含以下功能:\n\n1. 订单管理:该系统允许用户创建、跟踪和管理订单。他们可以查看订单信息,包括发件人、收件人、托运货物的描述、订单号和物流信息。\n\n2. 实时跟踪:应用程序向用户提供实时跟踪功能,用户可以随时了解包裹的位置、预计到达时间等。\n\n3. 费用计算:应用程序可根据包裹重量、大小、目的地等计算运输费用,并生成账单。\n\n4. 出入库管理:应用程序可以帮助快递公司管理仓库出入库,记录包裹信息,确保正确运输。\n\n5. 路线规划:应用程序可根据包裹的目的地、时间安排等规划最优运输路线,提高运输效率。\n\n6. 电子签收:用户通过应用程序签收包裹,避免纸质文件的繁琐。\n\n7. 客户服务:应用程序内设有客户服务功能,用户遇到问题可随时与客服人员联系。\n\n8. 数据分析:该系统可根据用户数据进行分析,为快递公司提供有价值的信息,帮助他们改进运营。 \n\n这只是一个初步设计,可以根据实际情况进一步调整和完善。", "predict": "设计一个用于快递公司的应用程序。 快递公司应用程序的用户界面包括一个显示订单状态的列表,一个用于显示用户当前位置的地图,以及一个用于输入包裹信息的输入框。用户可以输入包裹的重量、长度和宽度,然后输入包裹的类型。输入完成后,用户可以输入用户当前的位置,然后点击“发送”按钮。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以输入一个新的包裹类型,然后点击“发送”按钮,程序会根据计算出的快递费用来显示相应的费用。 程序可以根据用户输入的包裹类型、用户当前位置和用户当前位置的距离来计算快递费用。用户可以"}
+{"prompt": " 总结给定文章。", "label": "You need to provide the text or link of the article that you want me to summarize.", "predict": "分析文章。 6、 词汇理解: 考察考生对于词汇意义的掌握程度。 7、 完形填空: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 8、 篇章阅读: 考察考生对于语篇的整体理解能力。 9、 语法及词汇: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 10、 写作: 考察考生对于语法和词汇的掌握程度。 11、 翻译: 考察考生对于英语的掌握程度。 12、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 13、 英汉互译: 考察考生对于语法的掌握程度。 14、 作文: 考察考生对于语法的掌握程度。 15、 口语: 考察考生对于语法的掌握程度。 16、 听力: 考察考生对于语法的掌握程度。 17、 词汇: 考察考生对于语法的掌握程度。 18、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 19、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 20、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 21、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 22、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 23、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 24、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 25、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 26、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 27、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 28、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 29、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 30、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 31、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 32、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 33、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 34、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 35、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 36、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 37、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 38、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 39、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 40、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 41、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 42、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 43、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 44、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 45、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 46、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 47、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 48、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 49、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 50、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 51、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 52、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 53、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 54、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 55、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 56、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 57、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 58、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 59、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 60、 阅读理解: 考察考生对于语法的掌握程度。 61、 完形填空: 考察考生对于语法的掌握程度。 62、 语法: 考察考生对于语法的掌握程度。 63、 翻译: 考察考生对于语法的掌握程度。 64、 改错: 考察考生对于语法的掌握程度。 65、 写作: 考察考生对于语法的掌握程度。 66"}
+{"prompt": " 从段落中提取事实。", "label": "您好,请提供需要从中提取事实的段落,我将为您提取其中的事实信息。", "predict": "... 段落 段落 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实 ... 提取事实 提取事实 ... 事实 事实 ... 事实 事实"}
+{"prompt": " 为了赶上即将到达的公交车,他跑向公交车站。 \n简化后:他为赶公交跑向车站。", "label": "Yes, that is a simplified version of the original sentence.", "predict": "\n\n\n \n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n "}
+{"prompt": " 创作一首10行的诗歌。", "label": "那天秋雨润川涧,\n繁华都市场中遍,\n我独坐街边池畔,\n醉看水面荷花展。\n\n绿柳垂下依依枝,\n微风醒来唤人醉,\n心底有感意沉思,\n轻描淡写诗意滋。\n\n愿大地有更多爱,\n人人享有和平岁。", "predict": "2. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 3. 每天早起,每天晚上11点前睡觉。 4. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 5. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 6. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 7. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 8. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 9. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 10. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 11. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 12. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 13. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 14. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 15. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 16. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 17. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 18. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 19. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 20. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 21. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 22. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 23. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 24. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 25. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 26. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 27. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 28. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 29. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 30. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 31. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 32. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 33. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 34. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 35. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 36. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 37. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 38. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 39. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 40. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 41. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 42. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 43. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。 44. 每天跑步10公里,或者游泳1000米。 45. 每天做30个俯卧撑,30个仰卧起坐,30个深蹲。"}
+{"prompt": " 将摄氏度转换为华氏度。\n输入:摄氏度温度:15", "label": "输出:华氏度温度 = 59°F\n\n转换公式如下:华氏温度 = 摄氏温度 x 9/5 + 32\n即: 59 = 15 x 9/5 + 32", "predict": "\n输出:华氏度温度:70¡"}
+{"prompt": " 将给定的数字按升序排列。\n输入:2、4、0、8、3", "label": "输出:0、2、3、4、8", "predict": "、6、10、12、14、15、16、18、20、21、22、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50输出:50、49、48、47、46、45、44、43、42、41、40、39、38、37、36、35、34、33、32、31、30、29、28、27、26、25、24、23、22、21、20、19、18、17、16、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1、0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50"}
+{"prompt": " 计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。", "label": "一个立方体有6个面,每个面均为正方形,且汇合边长。所以,立方体的总表面积为6个正方形面积的和。\n\n设边长为a,则每个正方形面积为a2。\n\n所以,总表面积 = 6 * a2 = 6a2\n\n将题目中的边长数值代入 a = 5 cm,则总表面积 = 6 * 52 = 150平方厘米。\n\n答案是总表面积为150平方厘米。", "predict": "计算一个边长为5厘米的立方体的总表面积。 5×5×6=150(平方厘米) 答:一个边长为5厘米的立方体的总表面积是150平方厘米。 立方体的表面积=棱长×棱长×6 长方体的表面积=长×宽×2+长×高×2+宽×高×2 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的表面积=棱长×棱长×棱长"}
+{"prompt": " 一个1千克的物体受到重力作用的力是多少?", "label": "重力是指地球对物体的引力。它的大小可以用物体的质量乘以地球引力加速度来计算。通常地球上的重力加速度的近似值为9.8米每秒平方(m/s2)。\n\n一个1千克的物体受到重力的大小可计算如下:\nf = m * g\n其中,m 是物体的质量(1千克),g是重力加速度(9.8m/s2)\nf = 1 kg * 9.8 m/s2 = 9.8 N\n所以,这个1千克的物体受到的重力大小约为9.8牛顿(N)。", "predict": "一个物体受到重力的作用,它的质量与重力的大小有什么关系?"}
+{"prompt": " 提供一个文化实践的例子。", "label": "一个文化实践的例子可能是在中国春节期间的传统习俗——包饺子。具体来说,在中国北方地区,许多家庭会在农历新年前夜聚集在一起,共同包裹饺子。这种食物由面团皮包裹肉类和蔬菜馅料制成,并通过煮、炸或蒸熟。包饺子不仅仅是准备美食的过程,也是一个代代相传的家庭聚会活动,它赋予了家人团聚、相互交流和增进感情的机会。对于许多中国人来说,春节包饺子也象征着团圆和幸福,是一个重要的文化实践。", "predict": "与 一样,它被广泛使用,它也可以用来描述人或事物的特点。 例子: 1. 我们在文化实践中使用 来表达我们对不同人或事物的看法。 2. 人们用 来表达他们对事物的看法。 3. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 4. 人们用 来表达他们对事物的看法。 5. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 6. 人们用 来表达他们对事物的看法。 7. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 8. 人们用 来表达他们对事物的看法。 9. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 10. 人们用 来表达他们对事物的看法。 11. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 12. 人们用 来表达他们对事物的看法。 13. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 14. 人们用 来表达他们对事物的看法。 15. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 16. 人们用 来表达他们对事物的看法。 17. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 18. 人们用 来表达他们对事物的看法。 19. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 20. 人们用 来表达他们对事物的看法。 21. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 22. 人们用 来表达他们对事物的看法。 23. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 24. 人们用 来表达他们对事物的看法。 25. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 26. 人们用 来表达他们对事物的看法。 27. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 28. 人们用 来表达他们对事物的看法。 29. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 30. 人们用 来表达他们对事物的看法。 31. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 32. 人们用 来表达他们对事物的看法。 33. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 34. 人们用 来表达他们对事物的看法。 35. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 36. 人们用 来表达他们对事物的看法。 37. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 38. 人们用 来表达他们对事物的看法。 39. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 40. 人们用 来表达他们对事物的看法。 41. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 42. 人们用 来表达他们对事物的看法。 43. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 44. 人们用 来表达他们对事物的看法。 45. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 46. 人们用 来表达他们对事物的看法。 47. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 48. 人们用 来表达他们对事物的看法。 49. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 50. 人们用 来表达他们对事物的看法。 51. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 52. 人们用 来表达他们对事物的看法。 53. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 54. 人们用 来表达他们对事物的看法。 55. 文化实践中使用 来表达我们对人或事物的看法。 56. 人们用 来表达他们对事物的看法。"}
+{"prompt": " 给定一组数字,找到最大值。\n输入:\n集合:{10,3,25,6,16}", "label": "在这组数字中,最大值是 25。", "predict": "\n输出:\n最大值:6\n解题思路:\n首先我们知道最大值是6,那么我们先从10开始,从10开始,我们发现最大值是25,所以10<25,我们继续往下,发现3>25,我们继续往下,发现6>25,那么此时我们就可以知道最大值是6,那么就返回6\npublic class Solution {\npublic static void main(String[] args) {\n// TODO Auto-generated method stub\nSystem.out.println(maxNumber(new int[]{10,3,25,6,16}));\n}\npublic static int maxNumber(int[] nums) {\nint max = nums[0];\nfor (int i = 1; i < nums.length; i++) {\nif (max < nums[i]) {\nmax = nums[i];\n}\n}\nreturn max;\n}\n}"}
+{"prompt": " 给出两个液体的例子。", "label": "1. 水:它是一种清澈无色无味的液体,是我们日常生活中必不可少的一种液体。\n\n2. 橙汁:是用新鲜橙子榨出来的汁液,含有丰富的维生素C,常常被人们当作健康饮料来饮用。", "predict": "给出了两个液体的例子。"}
+{"prompt": " 6和2的乘积是多少?", "label": "6和2的乘积是12.", "predict": "7和3的乘积是多少?⻋ 8和2的乘积是多少?⻋ 9和1的乘积是多少?⻋ 10和2的乘积是多少?⻋ 11和3的乘积是多少?⻋ 12和4的乘积是多少?⻋ 13和5的乘积是多少?⻋ 14和6的乘积是多少?⻋ 15和7的乘积是多少?⻋ 16和8的乘积是多少?⻋ 17和9的乘积是多少?⻋ 18和10的乘积是多少?⻋ 19和11的乘积是多少?⻋ 20和12的乘积是多少?⻋ 21和13的乘积是多少?⻋ 22和14的乘积是多少?⻋ 23和15的乘积是多少?⻋ 24和16的乘积是多少?⻋ 25和17的乘积是多少?⻋ 26和18的乘积是多少?⻋ 27和19的乘积是多少?⻋ 28和20的乘积是多少?⻋ 29和21的乘积是多少?⻋ 30和22的乘积是多少?⻋ 31和23的乘积是多少?⻋ 32和24的乘积是多少?⻋ 33和25的乘积是多少?⻋ 34和26的乘积是多少?⻋ 35和27的乘积是多少?⻋ 36和28的乘积是多少?⻋ 37和29的乘积是多少?⻋ 38和30的乘积是多少?⻋ 39和31的乘积是多少?⻋ 40和32的乘积是多少?⻋ 41和33的乘积是多少?⻋ 42和34的乘积是多少?⻋ 43和35的乘积是多少?⻋ 44和36的乘积是多少?⻋ 45和37的乘积是多少?⻋ 46和38的乘积是多少?⻋ 47和39的乘积是多少?⻋ 48和40的乘积是多少?⻋ 49和41的乘积是多少?⻋ 50和42的乘积是多少?⻋ 51和43的乘积是多少?⻋ 52和44的乘积是多少?⻋ 53和45的乘积是多少?⻋ 54和46的乘积是多少?⻋ 55和47的乘积是多少?⻋ 56和48的乘积是多少?⻋ 57和49的乘积是多少?⻋ 58和50的乘积是多少?⻋ 59和51的乘积是多少?⻋ 60和52的乘积是多少?⻋ 61和53的乘积是多少?⻋ 62和54的乘积是多少?⻋ 63和55的乘积是多少?⻋ 64和56的乘积是多少?⻋ 65和57的乘积是多少?⻋ 66和58的乘积是多少?⻋ 67和59的乘积是多少?⻋ 68和60的乘积是多少?⻋ 69和61的乘积是多少?⻋ 70和62的乘积是多少?⻋ 71和63的乘积是多少?⻋ 72和64的乘积是多少?⻋ 73和65的乘积是多少?⻋ 74和66的乘积是多少?⻋ 75和67的乘积是多少?⻋ 76和68的乘积是多少?⻋ 77和69的乘积是多少?⻋ 78和70的乘积是多少?⻋ 79和71的乘积是多少?⻋ 80和72的乘积是多少?⻋ 81和73的乘积是多少?⻋ 82和74的乘积是多少?⻋ 83和75的乘积是多少?⻋ 84和76的乘积是多少?⻋ 85和77的乘积是多少?⻋ 86和78的乘积是多少"}
+{"prompt": " 臭鼬芋是什么类型的植物?", "label": "臭鼬芋(学名:Symplocarpus foetidus),又称为东北臭菜,是一种属于天南星科臭鼬芋属的草本植物。它原产于东北亚和北美的沼泽区,植株高可达60厘米,叶子宽大呈蛙足状,叶和茎都有浓烈臭味。这种植物能够在寒冷气候条件下开花,并在覆盖雪地的沼泽地带茁壮成长。", "predict": "芋又称臭芋、臭屁薯、臭果子、臭果、臭果子等。块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、粉丝、粉条、粉皮、凉粉、酿酒、制酒精、糖、糕点等。根可作药用,有解毒、消肿、止痛等功效。臭鼬芋为一年生或多年生草本。根状茎粗短,肉质,常有块茎,叶互生,具柄,叶片近卵形或心形,顶端短渐尖,基部心形,边缘有浅圆齿,叶脉两面隆起,叶柄细,长约10厘米,具鞘。臭鼬芋块茎卵圆形,直径约3厘米,肉质,表皮紫色,有不规则的皱纹。臭鼬芋块茎球形或椭圆形,表面淡棕色或深棕色,有许多疣状突起,粗糙,有皱纹,常具棕褐色或紫色斑点,味辛辣。臭鼬芋块茎可作蔬菜食用,具有较高的营养价值,还可作饲料。块茎含淀粉和蛋白质,可制淀粉、"}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/predict_results.json b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/predict_results.json
new file mode 100644
index 00000000..542020cb
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/predict_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.6535760000000002,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0031,
+ "predict_rouge-1": 17.598072,
+ "predict_rouge-2": 5.635632,
+ "predict_rouge-l": 6.104977999999999,
+ "predict_runtime": 729.0221,
+ "predict_samples_per_second": 0.069,
+ "predict_steps_per_second": 0.034
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/trainer_log.jsonl b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/trainer_log.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..a8002cb2
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/trainer_log.jsonl
@@ -0,0 +1,5 @@
+{"current_steps": 5, "total_steps": 25, "percentage": 20.0, "elapsed_time": "0:02:07", "remaining_time": "0:08:29"}
+{"current_steps": 10, "total_steps": 25, "percentage": 40.0, "elapsed_time": "0:04:42", "remaining_time": "0:07:03"}
+{"current_steps": 15, "total_steps": 25, "percentage": 60.0, "elapsed_time": "0:07:14", "remaining_time": "0:04:49"}
+{"current_steps": 20, "total_steps": 25, "percentage": 80.0, "elapsed_time": "0:09:47", "remaining_time": "0:02:26"}
+{"current_steps": 25, "total_steps": 25, "percentage": 100.0, "elapsed_time": "0:11:35", "remaining_time": "0:00:00"}
diff --git a/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single_log.txt b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..ad3a9410
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single_log.txt
@@ -0,0 +1,25 @@
+[2024-08-26 06:26:28,612] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 06:26:31 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 06:26:31 - INFO - llamafactory.data.template - Add pad token:
+08/26/2024 06:26:31 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 06:26:31 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[195, 31106, 4550, 19463, 7841, 7868, 73, 196]
+inputs:
+ 保持健康的三个提示。
+08/26/2024 06:26:36 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 06:27:21 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 06:27:21 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 7,000,559,616
+predict start time: 2024-08-26 06:27:21
+predict end time: 2024-08-26 06:39:30
+***** predict metrics *****
+ predict_bleu-4 = 1.6536
+ predict_model_preparation_time = 0.0031
+ predict_rouge-1 = 17.5981
+ predict_rouge-2 = 5.6356
+ predict_rouge-l = 6.105
+ predict_runtime = 0:12:09.02
+ predict_samples_per_second = 0.069
+ predict_steps_per_second = 0.034
+08/26/2024 06:39:30 - INFO - llamafactory.train.sft.trainer - Saving prediction results to ./results/inference/Baichuan2-7B/Baichuan2_predict_3_single/generated_predictions.jsonl
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..35ea57c9
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_log.txt
@@ -0,0 +1,74 @@
+[2024-08-26 05:46:55,650] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:46:57 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:22088
+[2024-08-26 05:47:03,048] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:03,879] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:03,967] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:04,218] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:04,385] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:04,396] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:47:04,483] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:47:06 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:06 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:06 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:07 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:07 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:07 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:08 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:08 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:08 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:08 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:08 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:47:08 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:47:22 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:47:28 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:10 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:10 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:48:10
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:48:12
+predict start time: 2024-08-26 05:48:12
+predict start time: 2024-08-26 05:48:12
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:48:12
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:12 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:48:12
+08/26/2024 05:48:13 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:48:13 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:48:13
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_single_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..e54ec505
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_1_single_log.txt
@@ -0,0 +1,17 @@
+[2024-08-26 05:51:06,762] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:51:09 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 05:51:09 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:51:09 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:51:14 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:51:48 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:51:48 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:51:48
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..af828eb0
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_log.txt
@@ -0,0 +1,74 @@
+[2024-08-26 05:48:19,591] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:48:21 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:26121
+[2024-08-26 05:48:26,352] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:27,300] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:27,921] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:27,936] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:27,956] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:28,028] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:48:28,040] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:48:29 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:29 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:29 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:30 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:30 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:30 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:31 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:31 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:31 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:31 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:32 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:32 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:32 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:48:32 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:48:32 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:32 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:32 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:48:46 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:48:51 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:49:33 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:33 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:33
+08/26/2024 05:49:34 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:34 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:34
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:35
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:35
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:35
+predict start time: 2024-08-26 05:49:35
+08/26/2024 05:49:36 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:49:36 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:49:36
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_single_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..a1162646
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_2_single_log.txt
@@ -0,0 +1,17 @@
+[2024-08-26 05:51:54,247] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:51:57 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 05:51:57 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:51:57 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:52:03 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:52:35 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:52:35 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:52:35
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..8ecdd379
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_log.txt
@@ -0,0 +1,74 @@
+[2024-08-26 05:49:43,200] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:49:45 - INFO - llamafactory.cli - Initializing distributed tasks at: 127.0.0.1:22721
+[2024-08-26 05:49:49,912] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:51,621] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:51,633] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:51,776] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:51,829] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:51,925] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+[2024-08-26 05:49:52,013] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:49:52 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:52 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 1, device: cuda:1, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:52 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:55 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:55 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:55 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:55 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:49:55 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:55 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 6, device: cuda:6, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:55 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:55 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 3, device: cuda:3, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:56 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 4, device: cuda:4, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:56 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 2, device: cuda:2, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:56 - WARNING - llamafactory.hparams.parser - `ddp_find_unused_parameters` needs to be set as False for LoRA in DDP training.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 5, device: cuda:5, n_gpu: 1, distributed training: True, compute dtype: None
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:49:56 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+08/26/2024 05:50:08 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:16 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:50:58 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:50:58 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:50:58
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:50:59
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:50:59
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:50:59 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:50:59
+08/26/2024 05:51:00 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:51:00 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:51:00
+08/26/2024 05:51:00 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:51:00 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:51:00
+08/26/2024 05:51:01 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:51:01 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:51:01
diff --git a/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_single_log.txt b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_single_log.txt
new file mode 100644
index 00000000..0d5d4b49
--- /dev/null
+++ b/results/inference/ChatGLM2-6B/ChatGLM2_predict_3_single_log.txt
@@ -0,0 +1,17 @@
+[2024-08-26 05:52:40,610] [INFO] [real_accelerator.py:203:get_accelerator] Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
+08/26/2024 05:52:43 - INFO - llamafactory.hparams.parser - Process rank: 0, device: cuda:0, n_gpu: 1, distributed training: False, compute dtype: None
+08/26/2024 05:52:43 - INFO - llamafactory.data.template - Cannot add this chat template to tokenizer.
+08/26/2024 05:52:43 - INFO - llamafactory.data.loader - Loading dataset llamafactory/alpaca_gpt4_zh...
+eval example:
+input_ids:
+[64790, 64792, 790, 30951, 517, 30910, 30940, 30996, 13, 13, 54761, 31211, 31983, 35959, 32474, 34128, 31155, 13, 13, 55437, 31211]
+inputs:
+[Round 0]
+
+问:保持健康的三个提示。
+
+答:
+08/26/2024 05:52:49 - INFO - llamafactory.model.patcher - Using KV cache for faster generation.
+08/26/2024 05:53:21 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using vanilla attention implementation.
+08/26/2024 05:53:21 - INFO - llamafactory.model.loader - all params: 6,243,584,000
+predict start time: 2024-08-26 05:53:21
diff --git a/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/all_results.json b/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/all_results.json
new file mode 100644
index 00000000..874f80c0
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/all_results.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+ "predict_bleu-4": 1.4568464285714284,
+ "predict_model_preparation_time": 0.0028,
+ "predict_rouge-1": 11.098439285714287,
+ "predict_rouge-2": 3.0424017857142855,
+ "predict_rouge-l": 4.992862499999999,
+ "predict_runtime": 66.1198,
+ "predict_samples_per_second": 0.756,
+ "predict_steps_per_second": 0.06
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/generated_predictions.jsonl b/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/generated_predictions.jsonl
new file mode 100644
index 00000000..74931d6f
--- /dev/null
+++ b/results/inference/Llama2-7B/llama2_predict_1/generated_predictions.jsonl
@@ -0,0 +1,50 @@
+{"prompt": "[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]", "label": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,避免高糖、高脂肪和加工食品,以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要,成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力,促进身体恢复,并提高注意力和记忆力。", "predict": "\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/INST]\n[INST] 保持健康的三个提示。 [/"}
+{"prompt": "[INST] 三原色是什么? [/INST]", "label": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色(RGB)。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中(如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏), 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色,红色和蓝色可以混合生成品红色,蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时,可以产生白色或灰色。\n\n此外,在印刷和绘画中,三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色(RYB)。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过,三原色的具体定义并不唯一,不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。", "predict": "\n[INST] 怎么读到剧本? [/INST]\n[INST] 怎么查看玩家游戏记录? [/INST]\n[INST] 怎么查看玩家帮助文档? [/INST]\n[INST] 如何修改配置文件? [/INST]\n[INST] 如何修改玩家答题答案? [/INST]\n[INST] 如何添加新课程? [/INST]\n[INST] 如何添加新题目? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏内容? [/INST]\n[INST] 如何添加新课程模板? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏排名规则? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏价格? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏挑战? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏分数? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏挑战? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏分数? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏挑战? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏分数? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏挑战? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏分数? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏挑战? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏分数? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏免费游戏? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏评分? [/INST]\n[INST] 如何修改游戏胜利奖励? [/INST]\n[INST] "}
+{"prompt": "[INST] 描述原子的结构。 [/INST]", "label": "原子是物质的基本单位,它由三种基本粒子组成:质子、中子和电子。质子和中子形成原子核,位于原子中心,核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中,质子带正电,中子不带电(中性)。原子核非常小且致密,占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电,通常围绕核运动,形成若干层次,称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等,使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布,并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子,其次一层最多可容纳8个电子,再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响:强力和电磁力。强力的作用范围非常小,主要限制在原子核内,具有极强的吸引作用,使核子(质子和中子)紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大,主要通过核外的电子与原子核相互作用,发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样,不同元素的原子核中质子、中子数量不同,核外电子排布分布也不同,形成了丰富多彩的化学世界。", "predict": "\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构. [/INST]\n[INST] 描述原子的结构"}
+{"prompt": "[INST] 如何减少空气污染? [/INST]", "label": "有很多方法来减少空气污染:\n\n1. 减少机动车排放: 通过支持可再生能源来驱动的交通工具,如电动汽车、混合动力汽车,使用公共交通工具,骑自行车或步行。\n2. 鼓励清洁能源: 政府和企业可以通过提供优惠政策和补贴来鼓励人们使用清洁能源。\n3. 减少工业排放: 工厂可以通过采用更清洁的生产方法,使用减排技术来减少工业废气的排放。\n4. 绿化城市: 种植更多的树木和植物可以吸收空气中的污染物和二氧化碳,有助于减少空气污染。\n5. 减少家庭能耗: 通过使用节能电器、关闭不必要的电源开关、减少用电量,能够减少家庭用电量,从而减少空气污染。\n6. 垃圾分类和回收利用: 妥善处理垃圾,避免焚烧垃圾,对垃圾进行分类和回收利用,可以减少污染物排放。\n\n总之,减少空气污染需要政府、企业和个人共同努力。我们每个人都要承担责任,通过自己的实际行动来保护环境。", "predict": "\n[INST] 怎样减少空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低环境污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低环境污染? [/INST]\n[INST] 如何降低污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低污染? [/INST]\n[INST] 如何减少环境污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少环境污染? [/INST]\n[INST] 如何减少环境污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少环境污染? [/INST]\n[INST] 如何减少污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少污染? [/INST]\n[INST] 如何减少空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少空气污染? [/INST]\n[INST] 如何减少空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低环境污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低环境污染? [/INST]\n[INST] 如何降低环境污染? [/INST]\n[INST] 如何降低污染? [/INST]\n[INST] 怎样降低污染? [/INST]\n[INST] 如何降低污染? [/INST]\n[INST] 如何减少环境污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少环境污染? [/INST]\n[INST] 如何减少环境污染? [/INST]\n[INST] 如何减少污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少污染? [/INST]\n[INST] 如何减少空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少空气污染? [/INST]\n[INST] 如何减少空气污染? [/INST]\n[INST] 怎样减少空气污染? [/INST]\n[INST] 如何降低空气污染? [/INST]\n[INST] �"}
+{"prompt": "[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]", "label": "作为一名人工智能助手,我是由程序控制的,没有感情和个人意识,我的一切决策都是基于我的算法和程序的设定。但在某种情况下,我需要根据我的程序判断做出决定。\n\n例如,当我处理多个任务时,如果有多个任务具有相同的优先级,那么我需要依据我的程序进行判断,选择哪个任务来处理。\n\n在这种情况下,我会将任务进行比较,考虑它们的时间紧迫性、资源需求、风险和收益等因素,最后做出一个最佳的决定。\n\n虽然这并不是一个真正的困难决定,因为我只是执行我的程序,但它确实需要我进行一定的判断,以确保我能够做出最好的决定。", "predict": "\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得不做出困难决定的经历。 [/INST]\n\n[INST] 描述一次你不得"}
+{"prompt": "[INST] 辨认不同之处。 \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 [/INST]", "label": "Twitter,Instagram 和 Telegram 都是流行的社交媒体平台,但它们之间也有一些不同之处:\n\n- Twitter: 是一个微博社交媒体平台,用户可以发布 280 字符以内的消息(即推文)并与其他用户互动。它主要关注文字交流,尽管用户也可以分享照片和视频。\n- Instagram: 是一个图片和视频分享的社交媒体平台,用户可以在 Instagram 上发布照片和视频并与其他用户互动。它主要关注图片和视频的分享,尽管用户也可以添加文字说明。\n- Telegram: 是一个即时通讯和社交媒体平台,用户可以通过文本、语音、图片和视频与其他用户即时交流。与 Twitter 和 Instagram 不同,Telegram 更侧重于即时通讯,它还提供了端到端加密的私人聊天功能。", "predict": "\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin,TikTok。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin,TikTok,QQ空间。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin,TikTok,QQ空间,微信群。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin,TikTok,QQ空间,微信群,WeChat。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,YouTube,Sina Weibo,Kuaishou,QQ,QQ群,Douyin,TikTok,QQ空间,微信群,WeChat,微信群。 [/INST]\n\n[INST] 排序辅助器. \n输入:Twitter,Instagram,Telegram,WhatsApp,Snapchat,Facebook,Pinterest,TikTok,You"}
+{"prompt": "[INST] 解释为什么以下分数等同于1/4\n输入:4/16 [/INST]", "label": "4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4,得到(4÷4)/ (16÷4)=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数,来表示分数的一个相同的值,这因为分数实际上表示了分子除以分母,所以即使两个数同时除以同一个非零整数,分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式,但它们的值相等。", "predict": "\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/8\n输入:8/64 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/16\n输入:16/256 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/32\n输入:32/1024 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/64\n输入:64/4096 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/128\n输入:128/8192 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/256\n输入:256/16384 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/512\n输入:512/32768 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/1024\n输入:1024/65536 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/2048\n输入:2048/131072 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/4096\n输入:4096/262144 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/8192\n输入:8192/524288 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/16384\n输入:16384/1048576 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/32768\n输入:32768/2097152 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/65536\n输入:65536/524288 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/131072\n输入:131072/1048576 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/262144\n输入:262144/131072 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/524288\n输入:524288/32768 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/1048576\n输入:1048576/65536 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/2097152\n输入:2097152/131072 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/4194304\n输入:4194304/262144 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/8388608\n输入:8388608/4096 [/INST]\n[INST] 解释为什么以下分数等同于1/16777216\n输入:16777216/8192 [/INST]\n[INST] "}
+{"prompt": "[INST] 渲染一座房子的三维模型 [/INST]", "label": "对不起,作为一个语言模型,我无法渲染三维模型。但我可以为您提供一些建议。\n\n在制作三维模型时,您需要使用专业的三维建模软件,例如 Blender、Maya 或 Sketchup。这些软件提供了丰富的建模工具,可以让您轻松创建三维模型。\n\n在渲染三维模型时,您可以使用光照和材质来增强模型的真实感。常见的渲染器有 Blender 的 Cycles 渲染器和 Maya 的 Arnold 渲染器,它们都能产生逼真的渲染结果。\n\n如果您是初学者,建议您搜索相关教程学习三维建模和渲染技术。这些技能可以让您更快地掌握如何渲染一座房子的三维模型。", "predict": "\n[INST] 渲染一座房子的三维模型 [/INST] [INST] 渲染一座房子的三维模型 [/INST] [INST] 渲染一座房子的三维模型 [/INST]\nA quick introduction to Instagram's newest feature\nIf you are looking to improve your Instagram presence, you should consider the benefits of creating a virtual 3D home on the app. This new feature allows you to show off your home to your followers and give them a more immersive experience.\nIt is also a great way to showcase your home and give your followers a more immersive experience. It can be a great way to promote your brand or showcase your product.\nWhat is the Instagram 3D Home?\nThe Instagram 3D Home is a new feature that allows you to show off your home on Instagram. This feature is available on both the iPhone and Android app.\nHow to use the Instagram 3D Home?\nIf you want to use the Instagram 3D Home, you first need to download the app. Once you have the app, open it and click on the 3D Home button.\nThe 3D Home will then open up in a new window. You will be able to see your home in 3D. You can then click on any of the rooms in your home to see more information about them.\nIf you want to take a photo of your home, you can do so by clicking on the camera icon in the top left corner of the screen. You will then be able to take a photo of your home and share it with your friends.\nWhat are the benefits of using the Instagram 3D Home?\nThe Instagram 3D Home is a great way to show off your home to your friends and family. It is also a great way to promote your brand or showcase your product.\nHow to get started with the Instagram 3D Home?\nIf you want to start using the Instagram 3D Home, you first need to download the app. Once you have the app, open it and click on the 3D Home button.\nThe 3D Home will then open up in a new window. You will be able to see your home in 3D. You can then click on any of the rooms in your home to see more information about them. If you want to take a photo of your home, you can do so by clicking on the camera icon in the top left corner of the screen. You will then be able to take a photo of your home and share it with your friends.\nThe Instagram 3D Home is a great way to show off your home to your friends and family. It is also a great way to promote your brand or showcase your product. If you want to start using the Instagram 3D Home, you first need to download the app. Once you have the app, open it and click on the 3D Home button. The 3D Home will then open up in a new window. You will be able to see your home in 3D. You can then click on any of the rooms in your home to see more information about them. If you want to take a photo of your home, you can do so by clicking on the camera icon in the top left corner of the screen. You will then be able to take a photo of your home and share it with your friends.\nWhat are the best Instagram 3D Home tips?\nThe Instagram 3D Home is a great way to show off your home to your friends and family. It is also a great way to promote your brand or showcase your product. If you want to start using the Instagram 3D Home, you first need to download the app. Once you have the app, open it and click on the 3D Home button. The 3D Home will then open up in a new window. You will be able to see your home in 3D. You can then click on any of the rooms in your home to see more information about them. If you want to take a photo of your home, you can do so by clicking on the camera icon in the top left corner of the screen. You will then be able to take a photo of your home and share it with your friends.\nThe Instagram 3D Home is a great way to show off your home to your friends and family. It is also a great way to promote your brand or showcase your product. If you want to start using the Instagram 3D Home, you first need to download the app. Once you have the app, open it and click on the 3D Home button. The "}
+{"prompt": "[INST] 朱利叶斯·凯撒是如何死亡的? [/INST]", "label": "朱利叶斯·凯撒,又称尤利乌斯·恺撒(Julius Caesar)是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载,当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动,因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日(又称“3月的艾达之日”),恺撒去参加元老院会议时,被一群参议员包围并被攻击致死。据记载,他身中23刀,其中一刀最终致命。", "predict": "\nHow Julius Caesar died: 13 ways the assassination unfolded\nThe assassination of Julius Caesar on March 15, 44 BC, is one of the most famous moments in Roman history. Caesar was stabbed 23 times by senators and loyalists.\nThe murder of Julius Caesar was an important event in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nCaesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC.\nThe assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nThe assassination of Julius Caesar was an important event in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nCaesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nThe assassination of Julius Caesar was an important event in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nThe assassination of Julius Caesar was an important event in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire.\nThe assassination of Julius Caesar was an important event in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman Republic and the beginning of the Roman Empire. Caesar was a powerful politician who had been a general in the Roman army. He was assassinated by a group of senators and loyalists on March 15, 44 BC. The assassination of Julius Caesar was a turning point in Roman history. It led to the end of the Roman"}
+{"prompt": "[INST] 法国的首都是什么? [/INST]", "label": "法国的首都是巴黎。", "predict": "\n[CQ] 法国的首都是什么? [/CQ]\n[TASK] 法国的首都是什么? [/TASK]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[TASK] 法国的首都是什么? [/TASK]\n[CQ] 法国的首都是什么? [/CQ]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是什么? [/S]\n[S] 法国的首都是�"}
+{"prompt": "[INST] 讨论大萧条的原因 [/INST]", "label": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象,其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久,它的起因较为复杂,涉及多方面因素。\n\n首先,我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌,导致投资者损失惨重,进而影响了消费信心。\n\n其次,当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度,联邦储备系统采取紧缩政策,却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外,当时政府对失业率的应对不力,社会保障制度不健全,也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后,国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策,全球贸易额大幅下降,给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述,大萧条的原因是多方面的,涉及到金融政策,国际贸易,社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战,也为我们提供了深刻的历史经验教训。", "predict": "\nHow to Solve the Great Depression: A Modest Proposal\nThe Great Depression is the most important event in modern economic history. Its impact on the United States was so great that it even changed the way that the government and the Federal Reserve operate. It was also one of the most significant events in the world.\nThe Great Depression was caused by the collapse of the U.S. banking system in the early 1930s. The Federal Reserve and the U.S. government were responsible for the collapse. The Federal Reserve was created to be a lender of last resort for the U.S. economy, but it was unable to do so during the Great Depression. The U.S. government was responsible for the collapse because it did not have the resources to bail out the U.S. banking system.\nThe Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was a time of great hardship and suffering for the U.S. economy. The Great Depression was"}
+{"prompt": "[INST] 描述计算机主板的功能 [/INST]", "label": "计算机主板,也称为主板、系统板或系统板,是计算机中心组件之一,承担着连接并控制计算机中各硬件部件之间的通讯与数据传输功能。\n\n主板上布置了各种总线,包括数据总线、地址总线、控制总线等,通过这些总线,主板连接了中央处理器(CPU)、内存(RAM)、硬盘驱动器(HDD或SSD)、光驱、网卡、声卡、视频卡等硬件设备,协调它们之间的工作。\n\n主板还搭载了各种芯片组,起到调节和管理各个硬件部件运作的作用。比如,南桥芯片组负责管理主板上的外部设备接口,如USB接口、串口、并口等,而北桥芯片组则主要负责管理处理器、内存和PCI总线之间的数据交互。\n\n此外,主板上还设有BIOS芯片,存储着计算机的基本输入输出系统,控制计算机启动时硬件自检和操作系统的初始化工作。\n\n总之,计算机主板充当着计算机硬件系统的枢纽,负责各个部件之间的协调工作,是计算机运行不可缺少的重要部件。", "predict": "\n[INST] 描述计算机主板的功能 [/INST] 1. 计算机主板功能的分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主板的功能分类: 1.1 计算机主�"}
+{"prompt": "[INST] 逆向工程此代码以创建新版本。 [/INST]", "label": "逆向工程是指通过分析现有软件或系统来充分理解其设计和工作原理,并基于这些理解来创建新版本。由于你没有提供具体的代码,我无法给出确切的步骤来逆向工程它。\n\n但是,一般来说,逆向工程代码通常涉及以下步骤:\n\n1. 阅读和分析代码:这是逆向工程中最重要的一步。你需要仔细阅读代码,了解它如何工作,以及它使用的算法和数据结构。\n\n2. 理解代码的功能和目的:在阅读代码时,应该注意了解代码的功能和目的,以便在创建新版本时能保持原有功能。\n\n3. 提取关键信息:通过分析代码,提取出关键信息,包括算法,数据结构,输入输出等。\n\n4. 根据提取的信息创建新版本:使用提取的信息,创建新版本的代码,可以进行优化,添加新功能等。\n\n需要注意的是,逆向工程可能是一项复杂且费时的工程,需要具备良好的代码阅读能力和分析能力。此外,在逆向工程代码时,应注意遵守相关法律法规,不要侵犯他人的知识产权。", "predict": "\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST]\n[INST] 逆向工程此代码以创建新版本. [/INST"}
+{"prompt": "[INST] 生成三个与“道歉”意思相同的动词。 [/INST]", "label": "1. 抱歉\n2. 致歉\n3. 认错.", "predict": "\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 这个课堂有很多生成的动词。 [/MJC]\n\n[MJC] 在生成的动词中,有很多与“道歉”意思相同的动词。 [/M"}
+{"prompt": "[INST] DNA代表什么? [/INST]", "label": "DNA是脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)的缩写。它是一种生物大分子,负责编码遗传信息并传递遗产特征。 DNA分子由四种核苷酸:腺嘌呤(A),鸟嘌呤(G),胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)组成,以特定的序列排列,共同构成某个物种特有的基因组。 DNA的双螺旋结构和碱基配对机制使其能很好地复制和完成遗传信息的转录和翻译。", "predict": "\n[INST] DNA代表什么? [/INST]\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表什么? [/INST]DNA代表什么?\n[INST] DNA代表�"}
+{"prompt": "[INST] 生成随机单词列表。 [/INST]", "label": "[\"hippopotamus\", \"giraffe\", \"rhinoceros\", \"cheetah\", \"platypus\", \"parrot\", \"jellyfish\", \"octopus\", \"dolphin\", \"panther\"]", "predict": "\n\n[ENG] Generate random words list.\n\n[INST] 执行前先备份原始文件,执行后将生成的文件复制到原始文件目录中。\n\n[ENG] Execute before backup original file, execute after generated file copied to original file directory.\n\n[INST] 输出一个文件中的所有单词,且各单词之间是以空格分隔的。 [/INST]\n\n[ENG] Output all words in a file, and each word is separated by a space.\n\n[INST] 输出的文件格式为:[假设输入的文件为 a.txt ,输出的文件为 b.txt]\n\n[ENG] The output file format is as follows:\n\n[ENG]\n\n123\n456\n789\n012\n345\n678\n901\n\n[ENG]\n\n123\n456\n789\n012\n345\n678\n901\n\n[INST] 读取文件后输出每行的所有单词。 [/INST]\n\n[ENG] Read the file after output every word in each line.\n\n[INST] 使用参数 -f 可以指定输入的文件名。\n\n[ENG] Use parameter -f to specify the input file name.\n\n[INST] 使用参数 -d 可以指定输出的文件名。\n\n[ENG] Use parameter -d to specify the output file name.\n\n[INST] 使用参数 -w 可以指定输出每行中的单词个数。\n\n[ENG] Use parameter -w to specify the number of words in each line.\n\n[INST] 使用参数 -n 可以指定输出的单词个数。\n\n[ENG] Use parameter -n to specify the number of words.\n\n[INST] 使用参数 -s 可以指定输出的空格个数。\n\n[ENG] Use parameter -s to specify the number of spaces.\n\n[INST] 使用参数 -c 可以指定每行中单词之间的空格数。\n\n[ENG] Use parameter -c to specify the number of spaces between words in each line.\n\n[INST] 使用参数 -a 可以指定单词的长度上限。\n\n[ENG] Use parameter -a to specify the upper limit of the word length.\n\n[INST] 使用参数 -b 可以指定单词的长度下限。\n\n[ENG] Use parameter -b to specify the lower limit of the word length.\n\n[INST] 使用参数 -e 可以指定单词出现的次数上限。\n\n[ENG] Use parameter -e to specify the upper limit of the word's frequency.\n\n[INST] 使用参数 -f 可以指定单词出现的次数下限。\n\n[ENG] Use parameter -f to specify the lower limit of the word's frequency.\n\n[INST] 使用参数 -r 可以指定输出文件的格式。\n\n[ENG] Use parameter -r to specify the output file format.\n\n[INST] 使用参数 -g 可以指定输出文件中每行单词之间的空格个数。\n\n[ENG] Use parameter -g to specify the number of spaces between words in each line.\n\n[INST] 使用参数 -d 可以指定输出文件中每行的单词个数。\n\n[ENG] Use parameter -d to specify the number of words in each line.\n\n[INST] 使用参数 -t 可以指定输出文件中每行单词的个数。\n\n[ENG] Use parameter -t to specify the number of words in each line.\n\n[INST] 使用参数 -i 可以指定输出文件中每行的单词的长度。"}
+{"prompt": "[INST] 把关于滑铁卢历史的录音转录成文字。 [/INST]", "label": "很抱歉,但我无法直接转录录音。您需要提供录音文件的链接或将录音文本提供给我,然后我才能将其转录成文字。", "predict": "\n[ENG] I will transcribe the sound recording about Roman history to text.\n[ENG] The sound recording about Roman history was made in 1990.\n[ENG] The sound recording is about 30 minutes.\n[ENG] The sound recording is a lecture in the class of a high school.\n[ENG] The sound recording is in English.\n[ENG] I will transcribe the sound recording into English text.\n[ENG] I will make a PDF file.\n[ENG] I will post the PDF file on the Internet.\n[ENG] I will also post the sound recording on the Internet.\n[ENG] I will make a web page.\n[ENG] The web page will be about Roman history.\n[ENG] I will make a blog.\n[ENG] The blog will be about Roman history.\n[ENG] I will make a website.\n[ENG] The website will be about Roman history.\n[ENG] I will make a wiki.\n[ENG] The wiki will be about Roman history.\n[ENG] I will make a podcast.\n[ENG] The podcast will be about Roman history.\n[ENG] I will make a vlog.\n[ENG] The vlog will be about Roman history.\n[ENG] I will make a vlog.\n[ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog.\n[ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog.\n[ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history.\n[ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG] I will make a vlog. [ENG] The vlog will be about Roman history. [ENG]"}
+{"prompt": "[INST] 世界上最著名的画家是谁? [/INST]", "label": "世界上有许多著名的画家,其中最著名的可能是意大利文艺复兴时期的画家列奥纳多·达·芬奇(Leonardo da Vinci)。他的 杰作包括《蒙娜丽莎》(Mona Lisa)和《最后的晚餐》(The Last Supper)。但是,这个问题并没有确定的答案,因为每个人都有自己的看法。其他著名的画家还有毕加索(Pablo Picasso)、梵高(Vincent van Gogh)、米开朗基罗(Michelangelo)、雷普尔(Raphael)、罗伯特(Rubens)等。", "predict": "\nBy 兰纳 萝卜 ( 1906-1977 )\n萝卜曾在中国驻法大使馆任文书,后来离开政界。1949年回到中国,并在北京和上海均曾在画廊举办过个展。1960年代末,萝卜离开北京,迁居香港。\n萝卜是中国画家,尤精于油画,他的作品大多以人物为题材,描绘人物形象,带有艺术感。\n[ENG] Who is the most famous painter in the world? [/ENG]\nRubens was born in the Flemish city of Siegen. He was a descendant of a line of Flemish painters that began with his great-grandfather, and included his father and grandfather. His father, Philip, was a Calvinist preacher and the town magistrate, and his mother was the daughter of a lawyer. In 1611, he was sent to Antwerp to study art under Tobias Verhaeght.\nIn 1618, he became an apprentice to two of Antwerp's leading painters, Adam van Noort and Jacob Jordaens. Rubens began his career as a painter of portraits and religious works, often with an erotic flavor. By 1621, he was an independent master. In 1623, he was commissioned to paint the portraits of the Spanish Infanta Isabella Clara Eugenia and her husband, the Archduke Albert. The portraits were so successful that he was appointed court painter to the Infanta and the court of Madrid.\nIn 1625, Rubens was appointed the first painter to the court of King Charles I of England, who was the Infanta's brother. Rubens painted portraits of the King and his family, and also court scenes, including a feast of the gods. Rubens's paintings of the royal family were so popular that they were copied many times.\nIn 1628, Rubens returned to Antwerp, where he became the city's leading artist. He was elected to the city's painters' guild, and he was given a house and studio by the city. He was also appointed the city's court painter.\nRubens's most famous works are his paintings of mythological subjects, including The Rape of the Sabine Women and The Judgment of Paris. His paintings of religious subjects include The Descent from the Cross and The Assumption of the Virgin.\nRubens's paintings are known for their rich colors and lively brushwork. He often used large canvases, and he was known for his use of oil paint, which gave his paintings a smooth, shiny surface.\nRubens was a prolific artist, and he painted more than 2,000 paintings during his lifetime. He was also a prolific printmaker, and he produced more than 2,000 prints.\nRubens was a member of the Flemish painters' guild, and he was also a member of the Antwerp painters' guild. He was a member of the Antwerp city council, and he was also a member of the Antwerp painters' guild.\nRubens was a prolific artist, and he was one of the most famous painters in the world. His paintings are known for their rich colors and lively brushwork, and they are still popular today.\n[ENG] Who is the most famous painter in the world? [/ENG]\nDuring the Renaissance, there were many great painters. Leonardo da Vinci, Michelangelo, Raphael, and Titian are just a few of the most famous painters of this period. But who was the most famous painter in the world?\nThere are many different opinions on this question, but there is no definitive answer. However, there are a few artists who are often cited as the most famous painters in the world.\nOne of the most famous painters in the world is Michelangelo. He was a sculptor, painter, and architect, and his works are some of the most famous in the world. His most famous painting is The Last Judgment, which is located"}
+{"prompt": "[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]", "label": "齿轮抵抗力是用来描述齿轮传动系统中各组件受到的摩擦力及惯性力的总和。它主要包括以下几个方面:\n\n1. 齿轮啮合的滑动摩擦力:当齿轮的齿面相互啮合时,会产生相对滑动,从而导致一定的滑动摩擦力;\n\n2. 齿间间隙的碰撞力:齿间间隙存在一定的间隙,在两齿传动过程中会产生碰撞,产生碰撞力;\n\n3. 轴承摩擦力:轴承承受轴和齿轮的转矩作用,会产生一定的摩擦力;\n\n4. 惯性力:齿轮旋转时,其自身及齿间有相对运动,会产生各种类型的惯性力,包括离心惯性力、切向惯性力等。\n\n齿轮抵抗力会影响齿轮传动的效率,并导致热量的产生和噪音的增加。通过采用合理的齿轮结构设计,选择合适的材料和润滑剂,可有效降低齿轮抵抗力,使齿轮传动更加平稳高效。", "predict": "\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解释齿轮抵抗力的概念。 [/INST]\n\n[INST] 解����"}
+{"prompt": "[INST] 查水的沸点。 [/INST]", "label": "水的沸点是指水在大气压强下由液态变成气态的温度。在标准大气压(101.325 kPa)下,水的沸点约为 100°C (摄氏度) 或 212°F(华氏度)。 需要注意的是,水的沸点会随着海拔的改变而改变,例如,在高海拔地区,空气压强降低,水的沸点也会降低。此外,水中溶解物质的多少也会影响沸点,如盐水的沸点要高于纯水的沸点。", "predict": "\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water. [/ENST]\n\n[ENST] Searching for the boiling point of water."}
+{"prompt": "[INST] 描述查理二世国王的生活和统治。 [/INST]", "label": "查理二世是英格兰、苏格兰和爱尔兰的国王,他在位时间为1660年至1685年。他是斯图亚特王朝的一员,他的父亲是查理一世,在内战中被判处死刑,因此他在青年时期度过了一段流亡生活。1660年,查理二世在王政复辟中重新登上王位。\n\n查理二世统治时期,政治上的一个重要特点是他确立了君主与议会的共治局面,使英国走上了君主立宪制的道路。与此同时,他在宗教政策上采取了一种宽容和谦和的态度,允许天主教徒和清教徒在英格兰存在,并鼓励与其他欧洲国家建立外交关系。\n\n查理二世的统治时期也面临一些挑战,比如1665年的鼠疫大流行和1666年的伦敦大火。但查理二世积极应对这些挑战,下令疏散城市、建造医院和改善卫生环境,推动了伦敦重建。此外,他还重视文化艺术的发展,推动了英国文艺复兴运动的展开。\n\n在个人生活中,查理二世以魅力和风趣著称,他热爱社交活动,赛马和音乐,曾养过许多宠物猎犬和猎鹰。他与妻子凯瑟琳·布拉甘萨没有子嗣,但他公开承认了13", "predict": "\n[INST] 描述查理二世国王的生活和统治. [/INST]\n描述查理二世国王的生活和统治.\nCharles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. His father was Charles I, king of England, Scotland, and Ireland. His mother was Henrietta Maria, queen of England, Scotland, and Ireland. Charles was the only son of his parents.\nCharles II was a short man, with a large nose and dark brown eyes. He was about five feet, seven inches tall. He had dark brown hair and a black beard.\nCharles II's father, Charles I, was the son of James I. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I married Henrietta Maria, daughter of Henry IV of France, on November 13, 1625. Charles I and Henrietta Maria had eight children. Their names were Charles II, Mary, Anne, Elizabeth, James, Henrietta, Catherine, and Henry.\nCharles II was the only son of Charles I and Henrietta Maria. Charles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. Charles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I and Henrietta Maria had eight children. Their names were Charles II, Mary, Anne, Elizabeth, James, Henrietta, Catherine, and Henry.\nCharles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. His father was Charles I, king of England, Scotland, and Ireland. His mother was Henrietta Maria, queen of England, Scotland, and Ireland. Charles II was the only son of his parents.\nCharles II was a short man, with a large nose and dark brown eyes. He was about five feet, seven inches tall. He had dark brown hair and a black beard.\nCharles II was the only son of Charles I and Henrietta Maria. Charles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. Charles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I and Henrietta Maria had eight children. Their names were Charles II, Mary, Anne, Elizabeth, James, Henrietta, Catherine, and Henry. Charles II was the only son of Charles I and Henrietta Maria. Charles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. Charles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I and Henrietta Maria had eight children. Their names were Charles II, Mary, Anne, Elizabeth, James, Henrietta, Catherine, and Henry. Charles II was the only son of Charles I and Henrietta Maria. Charles II was born on May 29, 1630, in St. James's Palace, London. Charles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I was the son of James I and Henrietta Maria. James I was king of England and Scotland. James I was also king of Ireland. Charles I was the only son of James I. Charles I was born on November 19, 1600, in London.\nCharles I was the son of James I and Henrietta"}
+{"prompt": "[INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]", "label": "您好,北美洲和南美洲分别位于西半球。这两大洲被一条东西走向的大陆分界线分隔开来。这条分界线被称为巴拿马分水岭。它位于巴拿马地峡的最窄处,将巴拿马的加勒比海海岸与太平洋海岸分隔开来。近似上,我们可以用80°W经线来确定分界线,将北美洲以北地区与南美洲以南地区分隔开来。", "predict": "\n[INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole.\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole.\n3. The line of longitude 20 W passes through the Equator.\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian.\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line.\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole\n3. The line of longitude 20 W passes through the Equator\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line\n[INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole.\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole.\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian.\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line.\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n3. The line of longitude 20 W passes through the Equator. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n[INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole. 1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole.\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole. 2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole.\n3. The line of longitude 20 W passes through the Equator. 3. The line of longitude 20 W passes through the Equator.\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian. 4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian.\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line. 5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line.\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n3. The line of longitude 20 W passes through the Equator. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n4. The line of longitude 20 W passes through the Prime Meridian. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n5. The line of longitude 20 W passes through the International Date Line. [INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。 [/INST]\n[INST] 确定经线,将北美洲和南美洲分开。\n1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole. 1. The line of longitude 20 W passes through the South Pole.\n2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole. 2. The line of longitude 20 W passes through the North Pole.\n3. The line of longitude 20 W passes"}
+{"prompt": "[INST] 解释植物细胞呼吸的过程。 [/INST]", "label": "植物细胞呼吸可以定义为细胞通过氧气氧化有机分子并产生能量的过程。这个过程发生在线粒体中,并分为三个主要部分:\n\n1. 糖酵解(glycolysis):这个过程在细胞质中进行,将葡萄糖(或其他糖)分解成两个三碳分子的丙酮酸(pyruvate),并释放少量的能量。\n2. 柠檬酸循环(citric acid cycle):这个过程在线粒体中进行,丙酮酸会转化为乙酰辅酶A(acetyl-CoA)并进入柠檬酸循环。柠檬酸循环中,乙酰辅酶A会被氧化,释放二氧化碳和能量。\n3. 电子传递链(electron transport chain):这个过程也在线粒体中进行,通过氧化还原反应将电子从高能级传递到低能级,释放能量。最终,氧气接收电子并结合氢离子形成水。\n\n在这个过程中,能量以ATP(三磷酸腺苷)的形式储存并释放。植物细胞呼吸与动物细胞呼吸非常相似,区别主要在于植物细胞具有叶绿体进行光合作用,可以自己产生糖分供呼吸作用使用。", "predict": "\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST]\nThe cellular respiration process is the process that plants use to convert glucose into energy. This process is also known as cellular respiration, aerobic respiration, or respiration.\nThe process of cellular respiration begins with the breakdown of glucose into two molecules of pyruvate. These molecules are then converted into two molecules of acetyl-CoA, which are then converted into two molecules of carbon dioxide and two molecules of water. The carbon dioxide and water are then released into the environment.\nThe cellular respiration process is a very important process for plants. This process allows plants to convert glucose into energy, which is then used to power the plant’s cells. The cellular respiration process is also important for plants because it helps to keep the plant healthy and alive.\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程.\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST]\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST]\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST]\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST]\n[INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解释植物细胞呼吸的过程. [/INST] [INST] 解�"}
+{"prompt": "[INST] 概述森林砍伐的后果。 [/INST]", "label": "森林砍伐是指大规模砍伐森林以获取木材或者开辟土地进行其他活动。这一行为会造成许多环境和社会后果。\n\n从环境方面来看,森林砍伐会使得土地流失肥沃的表土,导致土壤流失和干旱。同时,森林砍伐会破坏动植物的栖息地,威胁生物多样性。森林的减少还会改变气候模式,引发干旱,洪水等自然灾害。\n\n社会方面,森林砍伐会影响到当地社区的经济和生活方式。许多社区依赖森林的资源,如木材,水果和药材,森林砍伐可能会破坏他们的生计。森林砍伐还可能导致土地纠纷和冲突。\n\n此外,森林砍伐还会影响全球气候变化。森林是重要的碳汇,减少森林会使大量的二氧化碳释放进大气层,加剧全球变暖。\n\nIn conclusion,砍伐森林会带来多种环境和社会问题,为了可持续发展,应当采取措施控制砍伐行为,保护森林。", "predict": "\n\n[ENG] Overview of the consequences of deforestation.\n\n[INST] 概述森林砍伐的后果. [/INST]\n\n[ENG] 总结\n\n[INST] 总结\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n[INST] 参考\n\n[ENG] 参考\n\n"}
+{"prompt": "[INST] 制定一个减少家庭用电的计划。 [/INST]", "label": "制定减少家庭用电的计划可以通过以下步骤实现:\n\n1. 了解家庭用电情况:首先,通过查看电费账单和电表读数了解家庭的用电情况,找出哪些家电设备用电量较大,哪些时间段用电量较高。\n\n2. 提高用电效率:购买节能型家电,选择能效等级高的产品,可以有效降低用电量。而对于已有的家电,使用时应注意节能,例如在使用空调时保持室内温度适宜,不要过低或过高。\n\n3. 改变用电习惯:鼓励家庭成员改变用电习惯,例如及时关闭不用的电源开关,避免长时间待机耗电。尽量利用自然光线,减少白天开灯的时间。\n\n4. 考虑可再生能源:如果条件允许,可以考虑安装太阳能发电系统,利用太阳能发电来降低家庭用电量。\n\n5. 定期检查电器:定期检查电器是否正常运行,及时维修不良电器,以免造成浪费。\n\n最后,要持续关注家庭用电情况,定期评估减少用电的效果,不断调整计划,以适应家庭的实际需求。", "predict": "\n[/PLAIN]\n[H2] 让我们来探讨一下如何把家庭用电减少一些吧。 我们的家庭电力费用每个月的平均比例有两个方面。 第一个方面是我们的家庭电力的用量。 第二个方面是我们的家庭电力的使用。\n[H3] 我们将会讨论以下方面。\n[LIST] [*] 减少电力的用量。\n[*] 减少电力的使用。\n[/LIST]\n[H4] 减少电力的用量\n[PLAIN] 首先,我们需要知道如何把家庭电力的用量减少。 我们需要知道如何减少电力的用量,因为减少电力的用量会导致减少家庭电力的使用。\n[H5] 减少电力的用量有很多方面。\n[LIST] [*] 减少电力的使用时间。\n[*] 减少电力的使用量。\n[*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[/LIST]\n[H6] 减少电力的使用时间\n[PLAIN] 减少电力的使用时间有两个方面。 第一个方面是减少家庭电力的使用时间。 第二个方面是减少家庭电力的使用时间。\n[H7] 减少家庭电力的使用时间有很多方面。\n[LIST] [*] 减少电力的使用时间。\n[*] 减少电力的使用时间。\n[*] 减少电力的使用时间。\n[*] 减少电力的使用时间。\n[/LIST]\n[H8] 减少电力的使用量\n[PLAIN] 减少电力的使用量有很多方面。 减少电力的使用量有很多方面。\n[H9] 减少电力的使用量有很多方面。\n[LIST] [*] 减少电力的使用量。\n[*] 减少电力的使用量。\n[*] 减少电力的使用量。\n[*] 减少电力的使用量。\n[/LIST]\n[H10] 减少电力的使用\n[PLAIN] 减少电力的使用有很多方面。 减少电力的使用有很多方面。\n[H11] 减少电力的使用有很多方面。\n[LIST] [*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[/LIST]\n[H12] 减少电力的使用\n[PLAIN] 减少电力的使用有很多方面。 减少电力的使用有很多方面。\n[H13] 减少电力的使用有很多方面。\n[LIST] [*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[*] 减少电力的使用。\n[/LIST]\n[H14]"}
+{"prompt": "[INST] 快速棕色的狐狸跳了。 [/INST]", "label": "This sentence in Chinese roughly translates to \"The quick brown fox jumps.\" in English. Is there something specific you would like me to do with this information?", "predict": "\n[INST] 紫色的蘑菇在砂石下面挤满了黑色的油。 [/INST]\n[INST] 又一个绿色的粉末,它的含量比一年前增加了一倍。 [/INST]\n[INST] 这一季度的销售总额比上季度增加了20%。 [/INST]\n[INST] 一个凡人,怎么能够逼近神仙呢? [/INST]\n[INST] 他拿出一块牛奶,把它吃掉了。 [/INST]\n[INST] 他把纸板拿出来,把纸板放在一起。 [/INST]\n[INST] 她忙着绘制画作。 [/INST]\n[INST] 他在办公桌上拿出一本书,然后他就开始看了。 [/INST]\n[INST] 她拿出一杯奶油,把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒在杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒在杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后把奶油倒进杯子里。 [/INST]\n[INST] 他拿出一杯奶油,然后"}
+{"prompt": "[INST] 分析给定文本的语气。 \n输入:COVID-19大流行对世界产生了巨大影响,它已经彻底改变了我们的生活。 [/INST]", "label": "本句话的语气是严肃认真的。", "predict": "\n\n输出:NEGATIVE\n解释:给定的文本带有负的语气。\n\n提示:\n1 <= text.length <= 1000\ntext 只包含小写英文字母。\n\n来源:力扣(LeetCode)\n链接:https://leetcode-cn.com/problems/sentiment-analysis-of-a-piece-of-text\n著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。\n*/\n\n#include \n#include \n#include