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亲爱的老铁们，大家上午好！
首先，感谢各位长期以来对本公众号的关注和支持。自今年7月chatGPT服务上线以来，我们收到了上千名粉丝的关注与使用。你们的每一次点击和问答，都是对我们的信任与支持，也是对我们服务的肯定和赞赏。
当然，我们也清楚地知道，技术服务并非总是尽善尽美。在此期间，我们也遇到了一些不稳定的故障，这些问题的原因多种多样，包括国内政策因素、国外官方限制以及我们技术本身的不足。幸运的是，无论遇到何种问题和困难，我们都努力克服并及时解决了。未来，我们也将继续保持第一时间响应和解决问题的态度，欢迎大家通过公众号留言或联系客服提供反馈和宝贵意见。
为了给广大用户提供长期、稳定且优质的AI问答服务，我们针对过去出现的问题并结合用户反馈，进行了多方面的调整与升级：
- 多线路保障：不再单独依赖某条线路，而是通过官方服务、自建代理服务和第三方代理服务，动态切换线路以确保服务的高可用性和稳定性。
- 服务器优化：原有服务器负载过高导致响应慢的问题，我们通过拆分微服务并单独部署，多台服务器同时响应线上问答请求，确保问答的流畅性。
- 提升问答质量：我们将原有的GPT-3.5服务升级为同步支持GPT-4.0服务。用户在提问时可以手动切换至GPT-4.0以获取更优质的问答内容（GPT-3.5无限速，GPT-4.0限速100次/5分钟/密钥，费用较高）。此外，为了获取更优质的问答内容，建议大家在描述问题时尽量准确和全面。
我们的公众号是一个人与AI交流的平台，而你们都是这个平台的重要一员。感谢你们对chatGPT的长期支持与使用，以及对偶发故障的包容。你们的每一次使用和分享，都为我们的服务提供了宝贵的反馈，也为我们的发展提供了不竭的动力。我们将一如既往地努力提供更好的服务，不断改进和创新，为你们带来更多惊喜和便利。
我们深知，在这个快速发展的社会中，保持对新事物的热爱和好奇，是一种不易的精神状态。你们对chatGPT的热爱，是对我们最大的鼓励和支持。这种热爱让我们更加坚信，我们所做的事情是有价值的、有意义的。
最后，为回馈广大用户的长期支持，我们提供两项福利：
- 额外赠送问答币：在本月（2024年1月）底前，将本公众号的chatGPT服务分享给更多的朋友加入，在系统现有赠送问答币的基础上，额外赠送100问答币，限前100人。
- 技术交流和代码分享：对于对本服务系统的技术和代码感兴趣的粉丝，我们开放交流，共同进步，并视情况无偿分享全套代码。
感谢您的阅读和支持，我们会继续努力，为您带来更好的服务体验。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
- 前言
- 一、pandas是什么？
- 二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.读入数据
- 总结
前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、pandas是什么？
示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下（示例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
本文标签： 新版
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