Prompt Engineering 提示工程

news2024/11/24 14:15:24

一、什么是提示工程(Prompt Engineering)

  Prompt 就是发给大模型的指令,比如讲个笑话、用 Python 编个贪吃蛇游戏等;大模型只接受一种输入,那就是 prompt。本质上,所有大模型相关的工程工作,都是围绕 prompt 展开的;提示工程门槛低天花板高。高质量prompt的核心要点:具体、丰富、少歧义

1.1、prompt的典型构成

角色:给AI定义一个最匹配任务角色,比如:你是一位数学老师,你是一名软件工程师等
指示:对任务进行描述
上下文:给出与任务相关的其它背景信息
例子:必要时给出举例
输入:任务的输入信息
输出:输出的格式描述

1.2、对话系统的基本模块和思路

1、把输入的自然语音对话,转成结构化的信息NLU
2、用传统软件手段处理结构化信息,得到处理策略
3、把策略转成自然语言输出NLG
在这里插入图片描述
对话流程举例:
在这里插入图片描述
改变习惯,优先用prompt解决问题,用好prompt可以减轻后续处理的工作量和复杂度。
重点:我们发给大模型的prompt,不会改变大模型的权重

1.3、用prompt实现逐步调优

# 导入依赖库
from openai import OpenAI
# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(api_key="sk-...",base_url='https:....')# 默认使用环境变量中的 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL

def get_completion(prompt, response_format="text", model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]    # 将 prompt 作为用户输入
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,                                  # 模型输出的随机性,0 表示随机性最小
        response_format={"type": response_format},     # 返回消息的格式,text 或 json_object
    )
    return response.choices[0].message.content          # 返回模型生成的文本

# 任务描述
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性:名称,月费价格,月流量。
根据用户输入,识别用户在上述三种属性上的需求是什么。
"""
# 用户输入
input_text = """
办个100G的套餐。
"""
# prompt 模版。instruction 和 input_text 会被替换为上面的内容
prompt = f"""
{instruction}

用户输入:
{input_text}
"""
# 调用大模型
response = get_completion(prompt)
print(response)

在这里插入图片描述

# 输出格式
output_format = """
以 JSON 格式输出
"""
# 稍微调整下咒语,加入输出格式
prompt = f"""
{instruction}
{output_format}
用户输入:
{input_text}
"""
# 调用大模型
response = get_completion(prompt, response_format="json_object")
print(response)

在这里插入图片描述

1.实现一个NLU
# 任务描述
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性:名称,月费价格,月流量。
根据用户输入,识别用户在上述三种属性上的需求是什么。
"""
# 用户输入
input_text = """
办个100G的套餐。
"""
# prompt 模版。instruction 和 input_text 会被替换为上面的内容
prompt = f"""
{instruction}
用户输入:
{input_text}
"""
# 调用大模型
response = get_completion(prompt)
print(response)

在这里插入图片描述

2.约定输出格式
# 任务描述增加了字段的英文标识符
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性:名称(name),月费价格(price),月流量(data)。
根据用户输入,识别用户在上述三种属性上的需求是什么。
"""

# 输出格式增加了各种定义、约束
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型,取值必须为以下之一:经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null;
2. price字段的取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型
3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型或string类型,string类型只能是'无上限'
4. 用户的意图可以包含按price或data排序,以sort字段标识,取值为一个结构体:
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序,以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序,以"value"字段存储待排序的字段
输出中只包含用户提及的字段,不要猜测任何用户未直接提及的字段,不输出值为null的字段。
"""

input_text = "办个100G以上的套餐"
# input_text = "有没有便宜的套餐"

prompt = f"""
{instruction}
{output_format}
用户输入:
{input_text}
"""
response = get_completion(
    prompt, response_format="json_object")
print(response)

在这里插入图片描述

3.把输出格式定义更精细
examples = """
便宜的套餐:{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}
有没有不限流量的:{"data":{"operator":"==","value":"无上限"}}
流量大的:{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"}}
100G以上流量的套餐最便宜的是哪个:{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"},"data":{"operator":">=","value":100}}
月费不超过200的:{"price":{"operator":"<=","value":200}}
就要月费180那个套餐:{"price":{"operator":"==","value":180}}
经济套餐:{"name":"经济套餐"}
土豪套餐:{"name":"无限套餐"}
"""
input_text = "有没有土豪套餐"
# input_text = "办个200G的套餐"
# input_text = "有没有流量大的套餐"
# input_text = "200元以下,流量大的套餐有啥"
# input_text = "你说那个10G的套餐,叫啥名字"
# 有了例子
prompt = f"""
{instruction}
{output_format}
例如:
{examples}
用户输入:
{input_text}
"""
response = get_completion(prompt, response_format="json_object")
print(response)

在这里插入图片描述

4.加入例子

例子可以让输出更稳定:答错的,一定给例子;答对了,也给例子,能更稳定。

instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性:名称(name),月费价格(price),月流量(data)。
根据对话上下文,识别用户在上述三种属性上的需求是什么。识别结果要包含整个对话的信息。
"""

# 输出描述
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型,取值必须为以下之一:经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null;

2. price字段的取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型或string类型,string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序,以sort字段标识,取值为一个结构体:
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序,以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序,以"value"字段存储待排序的字段

输出中只包含用户提及的字段,不要猜测任何用户未直接提及的字段。不要输出值为null的字段。
"""

# 多轮对话的例子
examples = """
客服:有什么可以帮您
用户:100G套餐有什么
{"data":{"operator":">=","value":100}}
客服:有什么可以帮您
用户:100G套餐有什么
客服:我们现在有无限套餐,不限流量,月费300元
用户:太贵了,有200元以内的不
{"data":{"operator":">=","value":100},"price":{"operator":"<=","value":200}}
客服:有什么可以帮您
用户:便宜的套餐有什么
客服:我们现在有经济套餐,每月50元,10G流量
用户:100G以上的有什么

{"data":{"operator":">=","value":100},"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}

客服:有什么可以帮您
用户:100G以上的套餐有什么
客服:我们现在有畅游套餐,流量100G,月费180元
用户:流量最多的呢
{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"},"data":{"operator":">=","value":100}}
"""
input_text = "哪个便宜"
# input_text = "无限量哪个多少钱"
# input_text = "流量最大的多少钱"
# 多轮对话上下文
context = f"""
客服:有什么可以帮您
用户:有什么100G以上的套餐推荐
客服:我们有畅游套餐和无限套餐,您有什么价格倾向吗
用户:{input_text}
"""
prompt = f"""
{instruction}
{output_format}
{examples}
{context}
"""
response = get_completion(prompt, response_format="json_object")
print(response)

在这里插入图片描述

5.实现对话策略和NLG
import json
import copy
from openai import OpenAI

instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性:名称(name),月费价格(price),月流量(data)。
根据用户输入,识别用户在上述三种属性上的需求是什么。
"""

# 输出格式
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型,取值必须为以下之一:经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null;

2. price字段的取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null,包含两个字段:
(1) operator, string类型,取值范围:'<='(小于等于), '>=' (大于等于), '=='(等于)
(2) value, int类型或string类型,string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序,以sort字段标识,取值为一个结构体:
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序,以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序,以"value"字段存储待排序的字段

输出中只包含用户提及的字段,不要猜测任何用户未直接提及的字段。
DO NOT OUTPUT NULL-VALUED FIELD! 确保输出能被json.loads加载。
"""

examples = """
便宜的套餐:{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}
有没有不限流量的:{"data":{"operator":"==","value":"无上限"}}
流量大的:{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"}}
100G以上流量的套餐最便宜的是哪个:{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"},"data":{"operator":">=","value":100}}
月费不超过200的:{"price":{"operator":"<=","value":200}}
就要月费180那个套餐:{"price":{"operator":"==","value":180}}
经济套餐:{"name":"经济套餐"}
土豪套餐:{"name":"无限套餐"}
"""


class NLU:
    def __init__(self):
        self.prompt_template = f"""
            {instruction}\n\n{output_format}\n\n{examples}\n\n用户输入:\n__INPUT__"""

    def _get_completion(self, prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0,  # 模型输出的随机性,0 表示随机性最小
            response_format={"type": "json_object"},
        )
        semantics = json.loads(response.choices[0].message.content)
        return {k: v for k, v in semantics.items() if v}

    def parse(self, user_input):
        prompt = self.prompt_template.replace("__INPUT__", user_input)
        return self._get_completion(prompt)


class DST:
    def __init__(self):
        pass

    def update(self, state, nlu_semantics):
        if "name" in nlu_semantics:
            state.clear()
        if "sort" in nlu_semantics:
            slot = nlu_semantics["sort"]["value"]
            if slot in state and state[slot]["operator"] == "==":
                del state[slot]
        for k, v in nlu_semantics.items():
            state[k] = v
        return state


class MockedDB:
    def __init__(self):
        self.data = [
            {"name": "经济套餐", "price": 50, "data": 10, "requirement": None},
            {"name": "畅游套餐", "price": 180, "data": 100, "requirement": None},
            {"name": "无限套餐", "price": 300, "data": 1000, "requirement": None},
            {"name": "校园套餐", "price": 150, "data": 200, "requirement": "在校生"},
        ]

    def retrieve(self, **kwargs):
        records = []
        for r in self.data:
            select = True
            if r["requirement"]:
                if "status" not in kwargs or kwargs["status"] != r["requirement"]:
                    continue
            for k, v in kwargs.items():
                if k == "sort":
                    continue
                if k == "data" and v["value"] == "无上限":
                    if r[k] != 1000:
                        select = False
                        break
                if "operator" in v:
                    if not eval(str(r[k])+v["operator"]+str(v["value"])):
                        select = False
                        break
                elif str(r[k]) != str(v):
                    select = False
                    break
            if select:
                records.append(r)
        if len(records) <= 1:
            return records
        key = "price"
        reverse = False
        if "sort" in kwargs:
            key = kwargs["sort"]["value"]
            reverse = kwargs["sort"]["ordering"] == "descend"
        return sorted(records, key=lambda x: x[key], reverse=reverse)


class DialogManager:
    def __init__(self, prompt_templates):
        self.state = {}
        self.session = [
            {
                "role": "system",
                "content": "你是一个手机流量套餐的客服代表,你叫小智。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。"
            }
        ]
        self.nlu = NLU()
        self.dst = DST()
        self.db = MockedDB()
        self.prompt_templates = prompt_templates

    def _wrap(self, user_input, records):
        if records:
            prompt = self.prompt_templates["recommand"].replace(
                "__INPUT__", user_input)
            r = records[0]
            for k, v in r.items():
                prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__", str(v))
        else:
            prompt = self.prompt_templates["not_found"].replace(
                "__INPUT__", user_input)
            for k, v in self.state.items():
                if "operator" in v:
                    prompt = prompt.replace(
                        f"__{k.upper()}__", v["operator"]+str(v["value"]))
                else:
                    prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__", str(v))
        return prompt

    def _call_chatgpt(self, prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
        session = copy.deepcopy(self.session)
        session.append({"role": "user", "content": prompt})
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=session,
            temperature=0,
        )
        return response.choices[0].message.content

    def run(self, user_input):
        # 调用NLU获得语义解析
        semantics = self.nlu.parse(user_input)
        print("===semantics===")
        print(semantics)

        # 调用DST更新多轮状态
        self.state = self.dst.update(self.state, semantics)
        print("===state===")
        print(self.state)

        # 根据状态检索DB,获得满足条件的候选
        records = self.db.retrieve(**self.state)

        # 拼装prompt调用chatgpt
        prompt_for_chatgpt = self._wrap(user_input, records)
        print("===gpt-prompt===")
        print(prompt_for_chatgpt)

        # 调用chatgpt获得回复
        response = self._call_chatgpt(prompt_for_chatgpt)

        # 将当前用户输入和系统回复维护入chatgpt的session
        self.session.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.session.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response

加入垂直知识:加入指定情况夏的回答模板,话术更专业。

prompt_templates = {
    "recommand": "用户说:__INPUT__ \n\n向用户介绍如下产品:__NAME__,月费__PRICE__元,每月流量__DATA__G。",
    "not_found": "用户说:__INPUT__ \n\n没有找到满足__PRICE__元价位__DATA__G流量的产品,询问用户是否有其他选择倾向。"
}

dm = DialogManager(prompt_templates)
# 两轮对话
print("# Round 1")
response = dm.run("300太贵了,200元以内有吗")
print("===response===")
print(response)

print("# Round 2")
response = dm.run("流量大的")
print("===response===")
print(response)

在这里插入图片描述
增加约束:改变语气、口吻等风格

# 定义语气要求。"NO COMMENTS. NO ACKNOWLEDGEMENTS."是常用 prompt,表示「有事儿说事儿,别 bb」
ext = "很口语,亲切一些。不用说“抱歉”。直接给出回答,不用在前面加“小瓜说:”。NO COMMENTS. NO ACKNOWLEDGEMENTS."
prompt_templates = {k: v+ext for k, v in prompt_templates.items()}
dm = DialogManager(prompt_templates)

response = dm.run("300太贵了,200元以内有吗")
response = dm.run("流量大的")
print("===response===")
print(response)

在这里插入图片描述
实现统一口径,用例子实现。

ext = "\n\n遇到类似问题,请参照以下回答:\n问:流量包太贵了\n答:亲,我们都是全省统一价哦。"
prompt_templates = {k: v+ext for k, v in prompt_templates.items()}
dm = DialogManager(prompt_templates)

response = dm.run("这流量包太贵了")
print("===response===")
print(response)

在这里插入图片描述

6.纯api实现
import json
from openai import OpenAI

def print_json(data):
    """
    打印参数。如果参数是有结构的(如字典或列表),则以格式化的 JSON 形式打印;
    否则,直接打印该值。
    """
    if hasattr(data, 'model_dump_json'):
        data = json.loads(data.model_dump_json())

    if (isinstance(data, (list, dict))):
        print(json.dumps(
            data,
            indent=4,
            ensure_ascii=False
        ))
    else:
        print(data)




# 定义消息历史。先加入 system 消息,里面放入对话内容以外的 prompt
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """
你是一个手机流量套餐的客服代表,你叫小瓜。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。可以选择的套餐包括:
经济套餐,月费50元,10G流量;
畅游套餐,月费180元,100G流量;
无限套餐,月费300元,1000G流量;
校园套餐,月费150元,200G流量,仅限在校生。
"""
    }
]


def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):

    # 把用户输入加入消息历史
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.7,
    )
    msg = response.choices[0].message.content

    # 把模型生成的回复加入消息历史。很重要,否则下次调用模型时,模型不知道上下文
    messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
    return msg
get_completion("流量最大的套餐是什么?")
get_completion("多少钱?")
get_completion("给我办一个")
print_json(messages)

在这里插入图片描述

1.4、进阶技巧

(1)思维链
1.让 AI 生成更多相关的内容,构成更丰富的上文,从而提升下文正确的概率
2.对涉及计算和逻辑推理等复杂问题,尤为有效
方法:提示词中加入如:请一步一步分析以下对话;请仔细一步步想想等。
(2)自洽性
一种对抗幻觉的手段。就像我们做数学题,要多次验算一样。
同样 prompt 跑多次,通过投票选出最终结果。

from openai import OpenAI

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.9,    # 必须加大随机性
    )
    return response.choices[0].message.content


instruction = """
给定一段用户与手机流量套餐客服的对话,。
你的任务是判断客服介绍产品信息的准确性:

当向用户介绍流量套餐产品时,客服人员必须准确提及产品名称、月费价格和月流量总量。上述信息缺失一项或多项,或信息与实时不符,都算信息不准确

已知产品包括:

经济套餐:月费50元,月流量10G
畅游套餐:月费180元,月流量100G
无限套餐:月费300元,月流量1000G
校园套餐:月费150元,月流量200G,限在校学生办理
"""

# 输出描述
output_format = """
如果信息准确,输出:Y
如果信息不准确,输出:N
"""

context = """
用户:你们有什么流量大的套餐
客服:您好,我们现在正在推广无限套餐,每月300元就可以享受1000G流量,您感兴趣吗
"""

cot = "请一步一步分析以下对话"

prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

{cot}

对话记录:
{context}
"""

# 连续调用 5 次
for _ in range(5):
    print(f"------第{_+1}次------")
    response = get_completion(prompt)
    print(response)

在这里插入图片描述

二、提示工程经验总结

1、别急着上代码,先尝试用 prompt 解决;
2、别迷信 prompt,合理组合传统方法提升确定性,减少幻觉;
3、定义角色、给例子是最常用的技巧;
4、必要时上思维链,结果更准确;
5、防御 prompt 攻击非常重要,但很难。

三、OpenAI API 的几个重要参数

def get_chat_completion(session, user_prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    session.append({"role": "user", "content": user_prompt})
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=session,
        # 以下默认值都是官方默认值
        temperature=1,          # 生成结果的多样性。取值 0~2 之间,越大越发散,越小越收敛
        seed=None,              # 随机数种子。指定具体值后,temperature 为 0 时,每次生成的结果都一样
        stream=False,           # 数据流模式,一个字一个字地接收
        response_format={"type": "text"},  # 返回结果的格式,json_object 或 text
        top_p=1,                # 随机采样时,只考虑概率前百分之多少的 token。不建议和 temperature 一起使用
        n=1,                    # 一次返回 n 条结果
        max_tokens=100,         # 每条结果最多几个 token(超过截断)
        presence_penalty=0,     # 对出现过的 token 的概率进行降权
        frequency_penalty=0,    # 对出现过的 token 根据其出现过的频次,对其的概率进行降权
        logit_bias={},          # 对指定 token 的采样概率手工加/降权,不常用
    )
    msg = response.choices[0].message.content
    return msg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2239247.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【大语言模型】ACL2024论文-09 无监督信息精细化训练用于增强大型语言模型的检索增强生成

【大语言模型】ACL2024论文-09 无监督信息精细化训练用于增强大型语言模型的检索增强生成 目录 文章目录 【大语言模型】ACL2024论文-09 无监督信息精细化训练用于增强大型语言模型的检索增强生成目录1. 论文信息2. 摘要3. 研究背景4. 问题与挑战5. 如何解决6. 创新点7. 算法模…

【服务器】使用命令行文本编辑器(如 vim、nano 或 vi)创建文件并编辑

【服务器】使用命令行文本编辑器&#xff08;如 vim、nano 或 vi&#xff09;创建文件并编辑 准备&#xff1a;连接至服务器&#xff08;如ssh&#xff09;创建 .ncl 文件方法 1: 使用 vim 创建 .ncl 文件方法 2: 使用 nano 创建 .ncl 文件确认文件已创建运行 .ncl 文件 总结参…

AI大模型如何赋能电商行业,引领变革?

AI大模型赋能电商行业 引领变革之路 随着技术的发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;在电商行业中的应用越来越广泛。通过利用AI大模型&#xff0c;电商平台能够显著提高销售效率&#xff0c;优化用户体验&#xff0c;提升供应链管理水平&#xff0c;从而引领行…

Appium配置2024.11.12

百度得知&#xff1a;谷歌从安卓9之后不再提供真机layout inspector查看&#xff0c;仅用于支持ide编写的app调试用 所以最新版android studio的android sdk目录下已经没有了布局查看工具... windows x64操作系统 小米k30 pro手机 安卓手机 Android 12 第一步&#xff1a…

ollama+springboot ai+vue+elementUI整合

1. 下载安装ollama (1) 官网下载地址&#xff1a;https://github.com/ollama/ollama 这里以window版本为主&#xff0c;下载链接为&#xff1a;https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe。 安装完毕后&#xff0c;桌面小图标有一个小图标&#xff0c;表示已安装成功&…

【Linux】-学习笔记03

第十一章-管理Linux软件包和进程 1.源码下载安装软件 1.1概念 源码文件&#xff1a;程序编写者使用C或C等语言编写的原始代码文本文件 源码文件使用.tar.gz或.tar.bz2打包成压缩文件 1.2特点 源码包可移植性好&#xff0c;与待安装软件的工作环境依赖性不大 由于有编译过程…

从手动到自动:掌握Shell脚本转换为System服务的魔法!

背景介绍 从 Ubuntu 17.10 版本开始&#xff0c;系统默认不再包含 /etc/rc.local 文件了&#xff0c;这是因为systemd已经成为了主要的系统初始化工具。不过别担心&#xff0c;如果你希望在开机时自动运行一些特定的命令&#xff0c;可以通过创建一个简单的 Shell脚本&#xf…

力扣-Hot100-哈希【算法学习day.30】

前言 ###我做这类文档一个重要的目的还是给正在学习的大家提供方向&#xff08;例如想要掌握基础用法&#xff0c;该刷哪些题&#xff1f;&#xff09;我的解析也不会做的非常详细&#xff0c;只会提供思路和一些关键点&#xff0c;力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴&am…

【数字静态时序分析】复杂时钟树的时序约束SDC写法

以上图为例&#xff0c;SoC芯片上往往存在几种不同的时钟源&#xff0c;有pll时钟、环振时钟、外部的晶振时钟&#xff0c;在SoC不同的模块或者不同的运行阶段使用的时钟也往往不同&#xff0c;所以在使用的时候&#xff0c;相同的模块会出现选择不同的时钟源的情况。上图的情形…

前端Cypress自动化测试全网详解

Cypress 自动化测试详解&#xff1a;从安装到实战 Cypress 是一个强大的端到端&#xff08;End-to-End, E2E&#xff09;功能测试框架&#xff0c;基于 Node.js 构建&#xff0c;支持本地浏览器直接模拟测试&#xff0c;并具有测试录屏功能&#xff0c;极大地方便了测试失败时的…

Qt_day4_Qt_UI设计

目录 Qt_UI设计 1. Designer 设计师&#xff08;掌握&#xff09; 2. Layout 布局&#xff08;重点&#xff09; 2.1 基本使用 2.2 高级用法 2.3 代码布局&#xff08;了解&#xff09; 3. Designer与C的关系&#xff08;熟悉&#xff09; 4. 基本组件&#xff08;掌握…

杨中科 .Net Core 笔记 DI 依赖注入2

ServiceCollection services new ServiceCollection();//定义一个承放服务的集合 services.AddScoped<iGetRole, GetRole>();using (ServiceProvider serviceProvider services.BuildServiceProvider()) {var list serviceProvider.GetServices(typeof(iGetRole));//获…

机器学习—Additional Layer Types

到目前为止&#xff0c;我们使用的所有神经网络都是密集型的&#xff0c;一层中的每个神经元&#xff0c;上一层的所有激活&#xff0c;事实证明&#xff0c;仅仅使用密集层类型&#xff0c;可以建立一些非常强大的学习算法&#xff0c;并帮助你建立关于神经网络能做什么的进一…

力扣 LeetCode 206. 反转链表(Day2:链表)

解题思路&#xff1a; pre &#xff0c;cur双指针 需要通过tmp暂存cur的下一个位置&#xff0c;以方便cur的下一步移动 class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {ListNode pre null;ListNode cur head;while (cur ! null) {ListNode tmp cur.next;c…

硬件---4电感---基本概念与特性

一电感是什么 1电感的概念 电感就是一根导线加一个磁性原料。生活中&#xff0c;所有由线圈组成的器件都是电感。 如下图&#xff0c;常见的电感封装&#xff0c;有裸露的也有贴片的。 二电感的基本特性 1流过电感的电流不能发生突变 注意和电容的区别&#xff0c;一个是…

【软件工程】深入理解一下SOA(面向服务的架构)

关于SOA的一些看法 概述SOA的核心特性包括&#xff1a;一、服务自治与独立性二、松耦合与标准化三、服务重用与粒度四、服务可发现与安全 五、其他核心原则SOA的应用领域非常广泛&#xff0c;包括&#xff1a;SOA的一些挑战包括&#xff1a; &#x1f680; SOA在云计算中的应用…

【论文复现】ChatGPT多模态命名实体识别

&#x1f4dd;个人主页&#x1f339;&#xff1a;Eternity._ &#x1f339;&#x1f339;期待您的关注 &#x1f339;&#x1f339; ❀ChatGPT ChatGPT辅助细化知识增强&#xff01;1. 研究背景2. 模型结构和代码3. 任务流程第一阶段&#xff1a;辅助精炼知识启发式生成第二阶段…

隆盛策略正规炒股恒生科技指数跌4.19%,中芯国际跌近8%

查查配分析11月12日,香港恒生指数收跌2.84%,恒生科技指数跌4.19%。中兴通讯跌超9%,中芯国际跌近8%,蔚来跌超6%,美团、京东集团、理想汽车均跌超5%。 11月12日,港股跌幅扩大,恒生科技指数跌超4%,恒生指数跌超3%。 隆盛策略以其专业的服务和较低的管理费用在市场中受到不少关注。…

MFC图形函数学习07——画扇形函数

绘制扇形函数是MFC中绘图的基本函数&#xff0c;它绘制的仍是由椭圆弧与椭圆中心连线构成的椭圆扇形&#xff0c;特例是由圆弧与圆心连线构成的圆扇形。 一、绘制扇形函数 原型&#xff1a;BOOL Pie(int x1,int y1,int x2,int y2,int x3,int y3,int x4,int y4); …

qt QHttpMultiPart详解

1. 概述 QHttpMultiPart是Qt框架中用于处理HTTP多部分请求的类。它类似于RFC 2046中描述的MIME multipart消息&#xff0c;允许在单个HTTP请求中包含多个数据部分&#xff0c;如文件、文本等。这种多部分请求在上传文件或发送带有附件的邮件等场景中非常有用。QHttpMultiPart类…