1.[安卓按键精灵]关于微信的源码一些跳转代码
2.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
3.微信小程序反编译获取源码
4.Langchain-Chatchat项目：4.1-P-Tuning v2实现过程
5.chtagpt代码开源是啥意思？
6.开源分享在线客服系统搭建-基于php和swoole客服系统CRMchat（附源码完整搭建教程）

[安卓按键精灵]关于微信的一些跳转代码

       分享的是一些关于微信界面跳转的按键精灵安卓版源代码。这些代码可以帮助您实现微信功能的源码自动化操作，包括但不限于打开特定群聊、源码好友、源码微信介绍页、源码自己的源码mt5编程EA源码朋友圈以及指定wxid的朋友圈等。

       具体代码示例如下：

       打开特定群聊：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 群id="@chatroom"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' " & 群id)

       打开指定好友：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 微信号id="wxid_qbixvy5ptx"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' "&微信号id)

       这些代码涵盖了微信的源码多个功能界面，例如朋友圈、源码特定wxid的源码微信介绍页、朋友圈、源码聊天记录备份和恢复、源码游戏、源码邮件、源码钱包等。源码使用这些代码，源码您可以实现自动化操作，如查看朋友圈、添加好友、群发助手等。

       打开特定wxid的微信朋友圈：

       Import "shanhai.lua"

       Dim id="wxid_qbixvy5ptx"

       shanhai.execute ("am start -n com.tencent.mm/com.tencent.mm.plugin.sns.ui.SnsUserUI --es 'sns_userName' " & id)

       打开微信应用并跳转至特定界面：

       RunApp "com.tencent.mm" // 打开微信应用

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsTimeLineUI" //朋友圈

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsMsgUI" // 朋友圈回复给我的消息

       ...

       如果您想通过微信打开网页，可以使用以下代码：

       Import "shanhai.lua"

       Dim uri=" baidu.com"

       shanhai.execute("am start -n com.tencent.mm/.plugin.webview.ui.tools.WebViewUI -d "&uri)

       这些代码库的完整内容和相关帮助资料，推荐关注按键精灵论坛、知乎账号以及微信公众号“按键精灵”。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在底部留言或私信询问。

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       实现了一个基于AI的chatPPT工具，此工具能够根据输入的文章页源码话题或句子自动生成PPT，包括润色标题、选择主题颜色以及生成所有插图。工具原理涉及openAI的GPT 3.5 TURBO接口、Dalle2以及Python-pptx库。

       GPT 3.5 TURBO接口用于生成PPT结构文本，包括PPT标题、页面标题和内容等，同时根据文本内容选择适合的情感主题色彩。Dalle2则将生成的文本转化为相应的，Python-pptx库则负责构建PPTX文件。

       实现这个工具的关键在于制定合适的提示语，让AI理解用户需求并生成符合预期的PPT。实现过程相对简单，但需要考虑科学上网、openAI接口费用（生成一个PPT费用约在0.1~0.2美元，主要成本来自接口）以及输出篇幅的限制。

       使用时需要注意以下几点：

       1、确保网络环境稳定，以便顺利使用工具。

       2、openAI接口使用需付费，费用主要依据生成数量，一般生成一个PPT的费用在0.1~0.2美元左右。

       3、由于AI接口限制输出最多个token，输出篇幅可能会受限。pyqt源码下载为解决这一问题，建议将用户输入内容分为多个部分，每次生成四个左右的主题，将这些主题的回复拼合，最终生成完整的PPT。虽然这样会增加成本，但可以有效解决输出限制问题。

       工具源码已提供，有兴趣的读者可自行下载和优化，以满足更多个性化需求。

微信小程序反编译获取源码

       了解微信小程序的运行机制吗？本文将教你如何反编译微信小程序，探索其代码实现。

       开始前，请确保你已安装最新版的微信电脑版。打开它，选择你想探索的小程序，随意操作几下。

       接着，找到微信电脑版的文件夹，路径通常为 C:\Users\你的用户名\Documents\WeChat Files\Applet，将后缀名为 .wxapkg 的文件复制到D盘。

       准备就绪，反编译之旅正式启程。首先，创建一个文件夹整理存放反编译文件，你可以在百度云盘找到文件包，nbiot协议源码链接：pan.baidu.com/s/1bANDbv... 提取码：tabi。

       安装nodejs运行环境，并添加环境变量。访问官网 nodejs.org/zh-cn/download/，遵循步骤完成安装。安装成功后，在cmd中输入 node -v，显示版本号，如 v.6.3，表示安装完成，npm 亦为其自带。

       接下来，安装反编译所需依赖。在cmd中，以管理员身份运行，输入 cd 云盘下载的反编译文件夹路径，如 C:\Users\你的用户名\Desktop\wxappUnpacker。然后依次安装以下依赖：npm install esprima，npm install css-tree，npm install cssbeautify，npm install vm2，npm install uglify-es，npm install js-beautify。确保每个步骤都成功执行。

       安装完成后，文件夹内将多出一个 node_modules 文件夹，源码提取图片这是反编译环境的一部分。返回cmd界面，输入 node .\wuWxapkg.js 并指定 wxapkg 文件位置，例如 D:\__APP__.wxapkg。稍等片刻，反编译后的文件将出现在指定位置。

       最后一步，使用微信开发者工具导入反编译后的文件，你将能直接查看和编辑代码，至此，反编译过程圆满结束。

Langchain-Chatchat项目：4.1-P-Tuning v2实现过程

       本文主要介绍P-Tuning v2微调方法，探讨其工作原理和实现过程，以解决常见参数高效微调中的不足。P-Tuning v2通过将连续的提示应用于预训练模型的每一层，而非仅仅输入层，以此提升模型在特定任务上的性能。

       工作原理方面，P-Tuning v2通过在预训练模型的输入层引入连续可微的提示，同时保持后续层的独立性，使得模型能够学习与不同任务相适应的提示参数，从而实现更高效和精准的微调。P-Tuning工作原理在于，通过端到端优化学习，使得提示参数能够适应特定任务需求，但其不足在于仅在输入层应用提示，导致模型无法全局优化提示与任务之间的关系。

       P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型在任务上的表现。

       实现过程涉及多个步骤和组件。首先，项目整体结构遵循特定的源码规范，包含多个文件和参数解释，如模型路径、任务名称、数据集名称、训练和评估过程参数等。通过这些参数的配置，实现对模型的微调过程。

       代码执行流程具体包括：在`run.py`文件中调用微调方法，通过`get_trainer.py`文件获取训练器，使用`utils.py`选择P-Tuning v2方法，并返回`BertPrefixForQuestionAnswering`模型。`question_answering.py`文件重点在于定义模型结构，包括构造函数、前向传播和获取前缀信息的逻辑。`prefix_encoder.py`文件实现前缀编码器，将前缀信息转换为模型可以理解的形式。

       模型训练逻辑集中于`trainer_qa.py`文件，它继承自多个层次的训练类，最终实现核心训练方法。在`prefix_encoder.py`中，前缀信息的编码确保其适应不同任务的需求，通过与关键文本序列结合，提升模型理解问题和提供答案的能力。

       通过`BertSelfAttention`组件的实现，确保了模型的自注意力机制能够与前缀信息协同工作，处理问题和文本输入。在训练过程中，将前缀信息编码后的`past_key_values`传入BERT模型，通过`forward()`函数处理，实现与关键文本的整合。

       最后，详细介绍了`BertSelfAttention`实现，以及`question_answering.py`中如何在BERT模型上添加`PrefixEncoder`，通过`get_prompt`功能生成`past_key_values`，用于与文本序列共同输入模型，帮助模型更好地理解问题和提供答案。

       总结，P-Tuning v2微调方法通过引入连续提示的全局应用，显著提升了模型在特定任务上的表现，其实现过程涉及多层代码和组件的紧密协作。对于理解该方法的详细运作和应用，需要深入了解Transformer、BERT网络结构、任务数据集、微调方法以及深度学习框架的训练流程。

chtagpt代码开源是啥意思？

       "开源"的意思是代码的源代码是公开的，可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着，如果 ChatGPT 是开源的，任何人都可以访问其代码，并对其进行修改和创建自己的版本。

       开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进，也有助于社区的发展和创新。

       不过，开源代码也可能带来一些安全和隐私问题，因为任何人都可以看到代码，所以开源代码需要更高的审查和保密要求。

       关于 ChatGPT 具体是否开源，需要询问 OpenAI 公司。

开源分享在线客服系统搭建-基于php和swoole客服系统CRMchat（附源码完整搭建教程）

       CRMChat是一款开源在线客服系统，使用thinkphp后台管理，swoole进行消息通讯。部署步骤如下：

       首先，安装PHP扩展：fileinfo、redis、swoole4，并移除PHP版本中的proc_open禁用函数。

       配置站点：设置运行目录为public，选择纯静态PHP版本，可选开启SSL，配置SSL证书以强制使用HTTPS域名。添加反向代理。

       下载源码：在网站根目录执行git clone操作，从gitee.com/taoshihan/CRM...

       设置目录：确保站点根目录位于public目录下。

       配置反向代理：设置端口号为，并粘贴配置文件内容。

       进行线上安装：直接访问域名crmchat.v1kf.com进入安装向导界面。

       创建数据库：在宝塔左侧菜单下添加数据库，设置数据库名、用户名和密码。在安装向导中填入对应密码。

       解决报错：修改app/controller/InstallController.php文件，注释相关判断以避免错误。

       处理登录过期问题：重启swoole，通过运行`php think swoole restart`命令。

       最终演示：访问安装后的系统，验证功能是否正常运行。

Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件（附完整教程）

       实现功能

       ChatDev是一个多智能体协作框架，它模拟一个虚拟的软件公司。当用户提出一个具体的任务需求时，不同的智能体角色会进行交互式协同，从而生产出一个完整的软件，包括源代码、环境依赖说明书、用户手册等。本文将演示如何利用ChatDev项目自动开发一个游戏软件的完整步骤。

       实现代码

       环境

       步骤

       第一步：克隆GitHub存储库。首先，在cmd命令工具下使用以下命令克隆存储库：

       在D:\workspace\software-factory就会出现项目文件夹D:\workspace\software-factory\ChatDev

       第二步：设置Python环境。使用以下命令创建anaconda环境chatdev，并激活环境：

       第三步：安装依赖项。进入ChatDev目录并运行以下命令来安装必要的依赖项：

       第四步：设置OpenAI API密钥。在Windows系统cmd上：

       第五步：构建软件。使用以下命令启动生成您的软件，将[design a basic Gomoku game]替换为您的想法描述，将[Gomoku] 替换为您想要的项目名称：

       第六步：运行软件。生成后，在WareHouse 目录下的特定项目文件夹中找到软件，例如[Gomoku]_DefaultOrganization_。在该目录中运行以下命令来运行软件：

       注：本文只是展示了利用ChatDev应用的一个简单实例，可以通过以下链接了解更多

       实现效果

       项目文件夹：

       运行结果：