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使用示例：

python playgpt.py --model gpt-3.5-turbo \
       --proxy 'http://localhost:8888' \
       --max-tokens 10 \
       --top-logprobs 3 \
       --result-num 10 \
       --temperature 0 \
 --prompt '起一个女性名字，姓刘，名字要和月亮有关，但不要直接用月字，尝试根据一些古诗词里的典故，使用较常见而不是冷僻的字，只输出名字无需其他。结果是：刘'

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"""抓取维基百科中文站的新条目推荐"""
import re
import json
import argparse
from urllib.parse import unquote_plus


import requests
from lxml import html

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1. 登录 B 站

2. 前往 https://www.bilibili.com/account/history 页面

3. 打开浏览器 DevTools 的 Network 面板，刷新页面后，在 Network 面板点开任意一个返回结果为 json 类型的请求，复制 请求Cookie 中的内容到 cookies.json 中

4. 执行脚本导出数据

   python export_bili_history.py -c cookies.json -o results.jsonl -p 10

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使用方法

1. 登录蛋卷基金网页版：https://danjuanapp.com/
2. 打开浏览器 DevTools 的 Network 面板，刷新页面后，在 Network 面板点开任意一个返回结果为 json 类型的请求，复制 请求Cookie 中的内容到 config.json 中

3. 执行 python danjuan_exporter.py -c config.json -o orders.json

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import click

@click.command()
@click.option("--age", type=int, default=24, help="你当前的年龄")
@click.option("--asset", type=float, default=0, help="上一年年末总资产")
@click.option("--salary", type=float, default=200000, help="预计今年年工作收入")
@click.option("--salary-rate", type=float, default=0.1, help="预计工作收入年增长率")
@click.option("--invest", type=float, default=10000, help="预计今年投资收入")
@click.option("--invest-rate", type=float, default=0.1, help="预计投资收入年增长率")
@click.option("--expense", type=float, default=90000, help="预计今年支出")

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(add-to-list 'org-roam-capture-templates `("p" "Person" plain (function org-roam-capture--get-point)
                                           ,(concat "* 基本信息\n\n"
                                                    "  - 性别: %?\n"
                                                    "  - 生日: \n"
                                                    "  - 籍贯: \n"
                                                    "  - 教育经历:\n"
                                                    "  - 工作经历:\n"
                                                    "  - 家人:\n"
                                                    "  - 居住地址:\n"
                                                    "  - 联系方式:\n\n    - 手机:\n    - 微信:\n    - 邮箱:\n"

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import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Micro Hei']
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 14

group_names = ['不依赖其他条目', '依赖其他条目']
group_size = [24, 40]
subgroup_names = ['', '1个', '2个', '3个', '4个', '5个', '9个', '13个']
subgroup_size = [24, 15, 13, 5, 3, 2, 1, 1]

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_FUNCS = {}


def register(name):
    def wrap(func):
        global _FUNCS
        if name not in _FUNCS:
            _FUNCS[name] = func
        else:
            raise ValueError("name `{}` is already registered!".format(name))

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POST http://bearybot.herokuapp.com/
Content-Type: application/json
{
    "text": "lilei 你好呀"
}

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from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import scan

index = 'some-index'
doctype = 'some-doctype'
client = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
for item in scan(client, index=index, doc_type=doctype, preserve_order=True):
    print(item['_source'])