# 导入必要的库

import pandas as pd

# 假设我们有一个老师空闲时间的数据表

teacher_availability = pd.read_csv('teacher_availability.csv')

# 学生需求数据

student_needs = pd.read_csv('student_needs.csv')

def generate_schedule(availability, needs):

# 简单逻辑：找到每个老师的空闲时段，并匹配学生的需要

schedule = {}

for index, row in availability.iterrows():

teacher_name = row['Teacher']

available_times = row['Available Times'].split(',')

required_courses = needs[needs['Teacher'] == teacher_name]['Course'].tolist()

# 随机分配课程到空闲时间

assigned_courses = []

for course in required_courses:

if available_times:

time_slot = available_times.pop(0)

assigned_courses.append((time_slot, course))

schedule[teacher_name] = assigned_courses

return schedule

# 调用函数生成课程表

final_schedule = generate_schedule(teacher_availability, student_needs)

# 输出结果

print(final_schedule)

接着聊聊大模型知识库。这东西就像是一个超级大脑，可以存储海量的知识点，还能根据提问快速检索答案。比如阿里云的通义千问，就可以用来解答各种学科问题。

举个例子，如果你想了解某个数学公式怎么用，直接输入问题，它就能给你详细解释。再比如，给学生准备复习资料时，大模型知识库能快速整理出相关知识点。

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