小学口算题库生成器，Python编写，可脱离Python环境独立运行。

mkimgproxy 生成imgproxy图像处理服务器的URL。支持使用键值和盐值进行URL签名 ImgProxy信息传递。 使用以下命令行生成IMGPROXY_KEY和IMGPROXY_SALT echo $( xxd -g 2 -l 64 -p /dev/random | tr -d ' \n ' ) 用法示例：使用适当的裁剪功能获取图像大小调整为800x500像素的URL，JPEG压缩质量= 70 from mkimgproxy import ImgProxy IMGPROXY_URL = "http://my-imgproxy-server/path" IMGPROXY_KEY = "9cbc4f564037858e5b9f2304f8540aa606943bddeaecb00a0b4a498092d0d65c079e291d3a2ddceafd23f1a29bb914fb

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。

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通过本次实验，将老师在课堂上讲解的正交投影和透视投影进行具体代码的实现，如怎么利用OpenGL的函数绘制三维立方体，如何利用鼠标拖动调整观察姿态和位置，通过深入学习进而得以实现立方体的正交投影和透视投影。

图 16.3 标签生成例程 本节会定义一些生成 HTML 的例程。 图 16.3 包含了三个基本的、生成标签的例程。 所有 例程都将它们的输出发送到 *standard-output；可以通过重新绑定这个变量，将输出重定 向到一个文件。