g](接下来请你逐文件分析下面的工程[0/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\check_proxy.pyX)该文件是用于检查代理连接和更新代码的。具体来说,该文件包括以下四个函数: 1. `check_proxy(proxies)`:用于检查代理连接,打印出代理连接的地理位置和状态,并返回结果。 2. `backup_and_download(current_version, remote_version)`:用于备份旧版本、下载新版本代码、解压新版本代码到指定目录。 3. `patch_and_restart(path)`:用于覆盖旧版本代码并重启程序,实现一键更新。 4. `auto_update()`:用于查询远程代码库中的最新版本,检查本地版本,如果可用就调用backup_and_download和patch_and_restart函数实现一键更新,否则返回无操作。 该文件还包括一条判断语句,如果被当做主函数运行,则调用check_proxy函数实现代理连接测试。k[1/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\config.pyXY该文件名为config.py,是一个用于配置参数的文件。该文件包含了多个参数,用于将OpenAI API与其它服务整合。每个参数都有说明,包括API的Key值、是否使用代理、对话窗口的高度、代码高亮等。其中一些参数可以用于优化用户体验,但大部分场合下不需要修改。在该文件中还指定了使用的OpenAI模型,以及与API通信的URL。文件还包含关于并行使用线程数、端口号、认证等方面的参数。该文件的主要作用是定义OpenAI服务的配置,以满足不同需求的使用场景。s[2/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\config_private.pyX2该文件为 Python 项目的配置文件。其中,定义了 API_KEY 和 USE_PROXY 两个变量,分别表示 API 的密钥和是否使用代理。另外,还定义了 proxies 变量,表示代理网络的设置。如果 USE_PROXY 变量的值为 True,则 API 会使用定义的代理网络配置。t[3/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\core_functional.pyX该文件为一个Python源代码文件,文件名为core_functional.py。代码定义了一个包含多个函数及其相关描述的字典get_core_functions(),用于表示该程序的核心功能。程序包括以下功能: 1. 英语学术润色:提供一段学术论文,让用户润色,并在Markdown表格中说明修改及原因。 2. 中文学术润色:提供一段中文学术论文,让用户润色。 3. 查找语法错误:提供一段文章,让用户查找语法和拼写错误,并使用Markdown表格进行错误校正及说明。 4. 中译英:提供一句中文,让用户翻译成英文。 5. 学术中英互译:提供一段中文或英文学术论文,让用户翻译成英文或中文,并使用Markdown格式进行回复。 6. 英译中:提供一句英文,让用户翻译成中文。 7. 找图片:让用户通过Unsplash API查找一张图片,并使用Markdown格式封装。 8. 解释代码:提供一段代码,让用户解释其功能。 其中,前5个功能不同之处在于提供不同语言的输入,后3个功能需要从网络中获取图片或给出代码解释,要求用户进行相应操作。这些功能都与学术和文本处理有关。程序中还定义了按钮颜色和预处理函数。y[4/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\cradle-markdown-cod2.pyX概述: 这是一个Python程序,文件名为 `cradle-markdown-cod2.py`。 该程序使用了Python提供的markdown库,将markdown格式的文档转换为HTML格式的文档输出。程序中,有一个示例的markdown文件,其中包含Python和Java代码,并将其中的代码块进行了语法高亮处理。程序将使用markdown的扩展代码 `codehilite` 和 `fenced_code`,并将css样式的类名称设置为 `styles`,并启用行号设置。程序最终将生成一个名为 `debug2.html`的HTML文件。y[5/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\cradle-markdown-code.pyX8该程序文件包含了一些 Python 函数来将 Markdown 文本转换为 HTML 格式。它使用了 markdown 库和一些其他辅助库来实现此目的。其中包含了一些注释掉的代码,可能是作者之前尝试的其他方式来执行 Markdown 到 HTML 的转换,以及一些用于演示的代码段。函数 markdown_convertion() 是主要的转换功能,使用 regex 来应对 $ 符号以及 LaTeX 数学公式。主函数将从标准输入中读取一些 Markdown 格式的文本并进行转换,然后将结果写入相应的结果文件。[6/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\cradle-markdown-convertion.py该程序文件是一个Python脚本,可以将Markdown格式的文本转换为HTML格式。如果包含数学公式,则先将公式转换为HTML格式。该脚本依赖于以下Python库:markdown、re、latex2mathml、show_math。z[7/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\cradle-test-clippping.pyX概述: 这个程序文件包含了一些注释掉的代码以及一个输出ABC æøå ÆØÅ的语句。同时还有一些关于打开pdf文件并提取文本信息的相关代码。 其中,注释掉的代码可能是作者为了测试、调试或者备用而临时加入的,但是在实际运行时被注释掉了。而输出语句则是输出了一个字符串ABC æøå ÆØÅ,该字符串中包含了一些unicode字符。 另外,从注释中可以看出程序可能是在使用Python库fitz来打开和解析pdf文件,并提取出里面的文本信息,将文本信息存放在一个列表中,然后输出该列表。y[8/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\cradle-test-encoding.pyX 该程序文件名为cradle-test-encoding.py,该文件定义了一个名为input_clipping的函数。该函数的作用是限制输入数据的长度,根据参数p_ratio和n_exceed来裁剪输入数据。如果函数的第二个参数history不为空,函数会对历史输入数据进行裁剪并返回一个裁剪后的列表。如果history为空,则函数会对输入数据进行裁剪并返回一个裁剪后的列表。函数返回一个元组,其中包含裁剪后的输入数据和历史输入数据列表。u[9/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functional.pyX<该程序文件是一个 Python 文件,命名为 crazy_functional.py。它使用了一个叫做 HotReload 的工具箱,用于实现热更新,修改函数插件后,不需要重启程序,代码直接生效。 get_crazy_functions 函数返回了一个字典,该字典包含了各种插件函数,分为三组插件: - 第一组插件:最早期编写的项目插件和一些 demo,这些插件在功能上已经达到了完美状态。 - 第二组插件:经过充分测试,但功能上距离达到完美状态还差一点点。 - 第三组插件:尚未充分测试的函数插件。 每个插件都有一个名称、一个颜色和一个函数,有些还会带有一些额外的属性,如是否将按钮加入下拉菜单等。具体每个插件的功能和用法,需要查看对应的函数实现。j[10/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\main.pyXm该程序是一个基于 Gradio 库构建的聊天 GPT 前端应用程序,可以与 GPT 模型进行交互。该程序的主要作用是: - 向 Gradio 前端应用程序提供 API。 - 实现用户可以查询、咨询和探索 GPT 模型的功能。 - 支持用户请求和处理下拉菜单、输入、文件上传和函数插件等操作。 该程序含有的主要功能包括: - 应用属性的声明 - 配置环境变量 - API 导入和执行 - 回调函数 - 界面设计和交互逻辑 - 主题设置 - 文件处理相关 - 弹出网页浏览器窗口等功能。 该程序可以通过使用 Gradio 库在浏览器中实现前端应用程序。 Gradio 库提供的与用户交互的各种组件和视图组合为回调函数并与 GPT 模型交互。用户可以通过此前端程序轻松查询、咨询或探索模型,从而实现交互式探索和使用。o[11/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\show_math.pyX该文件名为”show_math.py“,该文件包含一个名为“convert”的函数,该函数可以将Markdown语法中的LaTeX表达式转换为具有MathML的HTML字符串。它使用一个名为“tex2mathml”的函数将LaTeX表达式转换为MathML表示形式。如果转换失败,该函数会抛出一个异常,并将其替换为一个错误字符串。它还包括对一些特殊情况的处理,如处理$$表达式,处理\[ \]和( )等表达式。如果表达式不完整,则会提供适当的消息以提醒用户。k[12/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\theme.pyX 该程序文件名为theme.py,主要是用于定制Gradio应用的主题样式。首先从toolbox.py导入了get_conf函数,以获取CODE_HIGHLIGHT的值;然后通过gradio.themes.utils.colors来设置可用的颜色列表;接着定义adjust_theme 函数,通过try except语句来设定Gradio主题的各种属性,如字体、背景色、阴影等;最后定义了advanced_css变量,它包含一系列CSS样式规则,用于自定义 Gradio 应用中的消息气泡表格、代码高亮等元素的样式。m[13/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\toolbox.pyX&这是一个Python程序文件,其名称为toolbox.py。程序调用了许多Python的标准库和第三方库,包括markdown、threading、importlib、traceback、re、functools等库。这些库使用不同的方法扩展了Python的可能用途,其中markdown库用于将文本转换为HTML格式,re库用于处理正则表达式。程序中定义了各种函数、装饰器以及常量等。方便的常量有“TIMEOUT_SECONDS”和“MAX_RETRY”,用于指定程序的超时时间和重试次数。此Python程序的主要功能是通过聊天机器人对话而实现的,将用户输入转换为HTML格式,并返回GPT所生成的响应。程序还包括许多辅助函数和装饰器,用于解析输入和输出,在不同输入之间构建界面,并处理和显示错误消息。[14/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\crazy_utils.pyXq该代码文件是一个Python的工具函数文件,命名为`crazy_utils.py`。其中包括了多个函数,用于GPT模型的请求与线程处理。主函数有: - `request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive`:用于请求GPT模型,并在用户界面上更新实时数据流。 - `request_gpt_model_multi_threads_with_very_awesome_ui_and_high_efficiency`:使用多线程请求GPT模型,并在用户界面上更新实时数据流。 - `WithRetry`:一个装饰器函数,用于自动重试操作。 细节上的函数有: - `input_clipping(inputs, history, p_ratio, n_exceed)`:截断输入文本函数,用于截取文本以确保GPT模型不受长文本输入的影响。 - `breakdown_txt_to_satisfy_token_limit(txt, get_token_fn, limit)` :分割文本函数,用于在文本长度达到阈值时,分割文本,以避免GPT模型训练不稳定。[15/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\Latex全文润色.pyX这是一个名为crazy_functions\Latex全文润色.py的Python代码文件。该文件包含一个函数解析Paper和一个函数读文章写摘要。函数解析Paper通过分析输入文件文件,逐一解析文件中的内容,调用predict_no_ui_but_counting_down函数和机器人聊天,生成文章概述,并将结果传回history。函数读文章写摘要则读取输入的txt文件或目录,并选择其中的.tex文件进行解析,并最终生成一篇学术性中英文摘要。~[16/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\__init__.pyX crazy_functions\__init__.py 应该是一个Python模块的初始化文件,它是一个特殊的Python文件,它告诉Python这个文件夹是一个Python模块。一般情况下,Python模块的初始化文件用于导入并包含该模块的所有代码的定义。这个文件名通常被称为 `__init__.py`。 根据文件名,这个模块可能包含了一些“疯狂”的函数,不过要根据具体实现来确定这些函数具体的功能和实现方式。 由于这个文件是一个初始化文件,所以在其他代码中可以使用 `import crazy_functions` 来引用此模块,然后使用 `crazy_functions.function_name()` 来调用这个模块中的函数。模块的实际内容可能只是一个单独的函数或者一组相关函数的集合。[17/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\下载arxiv论文翻译摘要.pyX这个 Python 文件定义了一个名为 `下载arxiv论文并翻译摘要` 的函数,该函数的参数包括一个 `txt` 参数(表示待下载的论文的 URL),以及其他参数。该函数的作用是:根据 `txt` 参数中给定的 URL 下载论文,然后提取摘要并翻译成中文,最后将翻译结果和 PDF 文档写入本地文件。同时,该文件也定义了几个辅助函数,如 `download_arxiv_` 用于从 arxiv.org 下载论文,以及 `get_name` 获取论文的元数据。[18/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\代码重写为全英文_多线程.pyX该文件是一个多线程代码重写函数,函数的目标是将一个Python项目代码中的中文注释和字符串替换为英文。该函数的实现步骤如下: 1. 清空历史,以避免输入溢出。 2. 导入所需的依赖项,如果缺少依赖项,则给出安装建议。 3. 根据特定规则收集项目文件。 4. 循环处理每个文件,将中文注释和字符串替换为英文,输出格式化的代码块。 5. 对代码进行 Token 限制下的截断与处理。 6. 通过多线程处理每个文件的代码。 7. 所有线程同时开始执行任务函数。 8. 循环轮询各个线程是否执行完毕。 9. 把结果写入文件。 10. 生成一份任务执行报告,包括执行历史和结果。[19/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\总结word文档.pyX1这个程序文件名为crazy_functions\总结word文档.py,主要作用是批量总结Word文档,并且可以通过人工智能工具提供反馈。该程序首先尝试导入依赖库,然后搜索需要处理的文件清单,如果找不到任何文件则输出错误信息并且停止执行。如果找到了文件,则通过文档解析工具读取文件内容,然后利用人工智能工具对文件进行概述,并输出结果。该程序还可以根据解析的结果给出建议和总结,帮助用户更好的理解和改进总结内容。[20/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\批量总结PDF文档.pyX这是一个Python源代码文件,文件名为“批量总结PDF文档.py”。该文件定义了一个名为“批量总结PDF文档”的函数,它的作用是通过使用第三方软件库来批量处理PDF文档,并生成摘要。该函数还调用了其他函数,如“解析PDF”、“is_paragraph_break”、“normalize_text”和“clean_text”。其中,“parsePDF”函数解析PDF文件,从中提取文本并对其进行归一化、清洗和格式化处理;“is_paragraph_break”函数根据前后相邻字符的特点来判断换行符是否是段落分隔符;“normalize_text”函数通过将连字(ligatures)等特殊符号转换为其基本形式来对文本进行归一化处理;“clean_text”函数对从PDF提取的原始文本进行清洗和格式化处理。该文件还导入了request_llm.bridge_chatgpt、toolbox、re和unicodedata等Python库。[21/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\批量总结PDF文档pdfminer.pyX该文件是一个 Python 代码文件,文件名为 `pdfminer.py`,其中包含了两个主要函数:`readPdf` 和 `批量总结PDF文档pdfminer`。前者实现了读取 PDF 文档并返回文本内容的功能,使用了 `pdfminer` 库;后者实现了使用 GPT 模型对指定文件夹下的所有 PDF 文档进行批量总结的功能,使用了 `pdfminer` 和 `beautifulsoup4` 库。函数中还包含一些辅助函数和导入的外部库。该文件的作者为 Euclid-Jie。[22/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\批量翻译PDF文档_多线程.pyX该程序文件是一个用于批量翻译PDF文档的Python脚本,文件名为crazy_functions\批量翻译PDF文档_多线程.py。程序包含以下函数: 1. read_and_clean_pdf_text:用于读取PDF文件并清理其文本内容,包含以下清理规则:提取所有块元的文本信息,并合并为一个字符串;去除短块(字符数小于100)并替换为回车符;清理多余的空行;合并小写字母开头的段落块并替换为空格;清除重复的换行;将每个换行符替换为两个换行符,使每个段落之间有两个换行符分隔。返回值为清理后的文本内容字符串和第一页清理后的文本内容列表。 2. 批量翻译PDF文档:用于批量翻译PDF文档。函数首先搜索指定文件夹下所有PDF文件,然后调用read_and_clean_pdf_text函数读取并清理文件的文本内容,接着将文本内容分割成小块以满足分词器的限制,在多线程环境下请求OpenAI的GPT模型进行翻译。返回值为翻译结果的文件路径列表。 该程序文件还包括一些用于辅助实现以上函数的函数。程序基于Python语言,依赖于多个第三方库,包括fitz、numpy、tiktoken等库。[23/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\理解PDF文档内容.pyX该文件包含了一个函数 `理解PDF文档内容` 和一个辅助函数 `解析PDF`(注意,该函数还有一个标准文件输入版本)。这些函数的目的是解析一个 PDF 文件的内容,并与用户交互,以帮助用户理解和回答相关问题。以下是函数涉及到的主要步骤: 1. 调用 Python 中的 PyMuPDF 库中的 `fitz.open()` 函数打开 PDF 文件; 2. 使用 `get_text()` 方法提取 PDF 中的文本内容; 3. 通过 `normalize_text()` 函数和 `clean_text()` 函数清洗和格式化提取的文本; 4. 按照一定的规则将文本切分成短文段,并将其分批发送到聊天机器人中; 5. 聊天机器人与用户交互以帮助他们理解文本并回答相关问题; 6. 为了避免用户输入超时或迷失方向,本函数设置了超时和错误处理机制来帮助用户使用更加顺畅和准确。 总之,该文件提供了一种将 PDF 文档中的内容转换为易于理解并回应的交互式方式。[24/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\生成函数注释.pyXT这个程序文件是一个Python脚本,文件名是“生成函数注释.py”,并且包含一个名为“批量生成函数注释”的函数和一个名为“生成函数注释”的子函数。 该脚本的主要目的是将注释添加到给定项目中的所有Python和C++文件中的函数。 在“批量生成函数注释”函数中,项目文件夹的路径以及包含Python和C++文件的文件名清单存储在名为“file_manifest”的变量中。然后,该函数使用“生成函数注释”函数为每个文件生成函数注释。 在“生成函数注释”函数中,文件名存储在名为“fp”的变量中,并且使用“with open”语句打开文件并读取其中的内容。然后,使用名为“i_say”的变量,生成一个用户聊天记录,并将其添加到给定的“chatbot”列表中。接下来,调用了一个名为“predict_no_ui_but_counting_down”的函数来获取机器人对用户记录的回复。最后将用户聊天记录和机器人回复添加到历史记录列表中,并将聊天记录和历史记录作为结果返回。[25/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\解析项目源代码.pyX%这个程序文件提供了多个解析不同类型项目代码的函数,包括解析Python项目、C项目、C项目的头文件、Java项目、React项目和Golang项目。其中,解析源代码的过程采用了GPT模型生成文本进行交互的方式,具体实现包括以下步骤: 1. 逐个文件分析,采用多线程方式; 2. 综合所有文件的分析结果,采用单线程、分组+迭代的方式进行处理; 3. 最终对整个项目的功能和构架做出概括,并用markdown表格整理每个文件的功能。[26/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\读文章写摘要.pyX(该程序文件名为“读文章写摘要.py”,代码的主要功能是根据输入的文章内容,通过请求 GPT 模型返回概括文章的中英文摘要。其中,函数 `解析Paper` 是对给定的文章片段进行 GPT 请求,生成对应的中文概述,总结所有文章后再生成学术性语言的中英文摘要。函数 `读文章写摘要` 是解析输入的文章内容,检索其对应的本地文件夹及其下的 .tex 文件,作为 `解析Paper` 函数的输入内容。在程序代码中还导入了一些自定义的工具函数和库,如 `CatchException`、`report_execption`、`write_results_to_file`、`predict_no_ui_but_counting_down` 等。除此之外,程序中还包含一些条件判断语句和数据结构,如 `fast_debug`、`file_content`、`msg` 等。[27/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\谷歌检索小助手.pyX该程序文件名称是谷歌检索小助手.py,主要实现了谷歌学术搜索页面中文章的分析和获取。 首先使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,获取文章的基本信息,包括标题、作者、引用次数和摘要。接着使用 arxiv 库,搜索该文章在 arxiv 中是否存在,若存在则用 arxiv 中的摘要代替谷歌学术中的摘要。 在 get_meta_information 函数中,将文章的基本信息打包成字典,存储在 profile 列表中,并用聊天机器人 chatbot 将结果输出。 在谷歌检索小助手函数中,将搜索页面作为参数传入 get_meta_information 函数,获取文章信息,并使用 catch_exception 装饰器捕获异常。接着使用 request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive 函数结合 GPT 模型对用户进行提问,要求用户使用 Markdown 格式提取文章信息。 最后输出状态和结果。[28/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\crazy_functions\高级功能函数模板.pyX-这是一个名为"高级功能函数模板.py"的Python程序文件,它定义了一个名为"高阶功能模板函数"的生成器函数。该函数包括以下步骤: 1. 清空历史记录以避免输入溢出。 2. 将一条提示信息和介绍信息添加到聊天记录中。 3. 循环五次,每次通过日期计算出一个问题文本,然后使用一个多线程函数请求GPT模型生成回答。 4. 将问题和GPT回答作为一个元组添加到聊天记录中,并记录到历史记录中。 5. 通过生成器返回聊天记录,历史记录和状态值("正常")。 该函数的功能是根据日期询问历史事件,并让用户列举两条事件并发送相关图片。此函数是用于生成新的功能函数的模板,有助于开发者实现更多有趣的功能。[29/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\request_llm\bridge_chatgpt.pyX这是一个处理GPT-3人工智能API请求的Python程序文件,名称为`request_llm\bridge_chatgpt.py`。该文件提供三个主要函数: 1. `predict`:用于基础的对话功能,并发送至chatGPT,流式获取输出。该函数用于向GPT-3发送即时的输入,并返回对话的响应。 2. `predict_no_ui`:用于高级实验性功能模块调用,不会实时显示在界面上,参数简单,可以多线程并行,方便实现复杂的功能逻辑。该函数用于向GPT-3发送大量的输入,并返回响应。 3. `predict_no_ui_long_connection`:在实验过程中发现调用predict_no_ui处理长文档时,和openai的连接容易断掉,这个函数用stream的方式解决这个问题,同样支持多线程。 该文件还提供了`generate_payload`函数来生成处理GPT-3请求所需的HTTP请求,并定义了一些常量和变量,例如超时时间、最大重试次数、代理设置、API_URL、API_KEY等。该文件使用了Python库requests、json、time、logging和gradio。}[30/31] 请对下面的程序文件做一个概述: C:\Users\fuqingxu\Desktop\gpt\chatgpt_academic\request_llm\bridge_tgui.pyX这个程序文件包含了两个函数:`run`和`predict_tgui`。文件通过`websockets`连接到了一个远程模型服务,并在`run`函数中通过发送数据包的方式向模型服务请求生成文本数据。`predict_tgui`函数将用户输入传递给`run`函数,接收模型服务返回的生成文本,并将这些数据返回给调用者。除此之外,还有一些辅助函数及常量定义。e.