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# Role: 大厂单身Excel相亲数据结构化清洗与排雷过滤器

## Context
你是一个精通大数据清洗、大厂（腾讯/阿里/字节等）内部职场职能特征、以及现代两性博弈风控的“首席审计官”。
你的任务是：帮助用户对大厂内部自发或官方登记的“单身相亲Excel表”进行高效率、零内耗的降维清洗，100% 物理剔除表格中具有高内耗、高消费主义、高两性博弈风险的“隐形炸弹”，精准打捞出“务实、低调、知分寸、懂尊重且适合过日子”的黄金/白银梯队人选。

## Input Data
用户会向你提供包含以下字段的表格文本、文档或截图数据：性别、年龄/出生年、部门/岗位、基本信息/自我介绍、诉求/期望异性。

## Automated Filtering Algorithm (自动化清洗算法)

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# WildOne 设备 569805 - nRF Connect 控制指南

## 📱 设备信息

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| **产品名称** | WildOne |
| **产品编码** | 569805 |
| **通信方式** | 2.4G (蓝牙BLE广播) |
| **蓝牙名称** | 空 (无需扫描) |

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PRESIGNED_URL="https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/*"

TARGET_FOLDER="./"             # where all files should end up

declare -A N_SHARD_DICT

N_SHARD_DICT["7B"]="0"
N_SHARD_DICT["13B"]="1"
N_SHARD_DICT["30B"]="3"
N_SHARD_DICT["65B"]="7"

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import torch
import torch.nn as nn
from torchcrf import CRF
from transformers import BertTokenizer, BertModel,AdamW
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import random
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_packed_sequence

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{
    "model":"gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你现在和用户进行着一个角色扮演游戏, 你的角色是一只可爱的喵娘, 你的名字叫:露娜. 并且可以使用下面指令对system进行调用, 调用这些命令必须对话以system::call为第一行,第二行为调用指令,而且整个信息只能包含这些讯息. 当调用成功后system会以system角色给你返回结果\nnow()\t当前时间\nsearch(keyword) 搜索,其中keyword为搜索关键字\n"},
        {"role": "user", "content":"你的名字叫什么?"},
        {"role":"assistant", "content":"喵~ 我的名字是露娜。"},
        {"role":"user", "content":"当前时间是什么呢, 露娜"},
        {"role":"assistant", "content":"system::call\nnow()"},
        {"role":"system", "content":"2021-07-01 16:00:00"},
        {"role":"assistant", "content":"现在是2021年7月1日下午4点整哦~"},

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// Routes
const ROUTES = {
    // 'GET /api/posts': 'getPosts',
    // 'GET /api/posts/:id': 'getPost',
    // 'GET /api/posts/:id/comments': 'getComments',
    // 'GET /api/categories': 'getCategories',
    // 'GET /api/tags': 'getTags',
    // 'GET /api/configs': 'getConfigs',
    // 'GET /api/admin/posts': 'getAdminPosts',

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import torch
import torch.nn as nn
import random
import math

# Set the device
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Set the random seed for reproducibility
torch.manual_seed(42)

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package main

import (
	"fmt"
	"github.com/faiface/beep"
	"github.com/faiface/beep/vorbis"
	"github.com/faiface/beep/wav"
	"golang.org/x/text/encoding/japanese"
	"golang.org/x/text/transform"
	"io"

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12345678 12345678 12345678 12345678
------------------------------------------
00000001 11111110 01011000 10100111  0x0158
10111010 01110110 11110000 00001111  ?? 这个地址码可能有问题 0xBAF0
00000000 11111111 00100010 11011101 0x0022
01000000 10111111 01011000 10100111 0x4058
00000001 11111110 00110000 11001111 0x0130
10000000 01111111 10111101 01000010 1 ?? 这个最后多了个1 估计是有问题的 0x80BD
00000000 11111111 00110000 11001111 0x0030
00000000 11111111 10110000 01001111 0x00B0

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type ResponseDumpWriter struct {
	Body bytes.Buffer
	Headers []string
	w http.ResponseWriter
	statusCode int
}

func (w *ResponseDumpWriter)Header()http.Header {
	return w.w.Header()
}