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程序员逻辑测试题(11)
程序员逻辑测试题(11) 在20世纪80年代,流行乐把京剧彻底赶出了音乐舞台。 证据来自那段时间青年人的行为。
39710发布于 2019-09-12 - 来自专栏芝士就是菜
C++11基础内容
隐式类型转换 用1构造A临时对象，再拷贝构造aa1，优化后直接1构造aa1 // 自定义类型 转换成内置类型 int i = aa1; return 0; } 文件IO C++根据文件内容的数据格式分为二进制文件和文本文件 char ch = ifs.get(); while (ifs) { cout << ch; ch = ifs.get(); } return 0; } 这段程序可以读取当前文件的内容 两种读写方式对比 二进制读写：在内存如何存储，就如何写到磁盘文件 优点：快 缺点：写出去内容看不见 文本读写：对象数据序列化字符串写出来，读回来也是字符串，反序列化转成对象数据 优点：可以看见写出去是什么
68020编辑于 2023-04-20 - 来自专栏WebJ2EE
【前端】：内容生成（::before、::after）
::before 、::after 在 CSS 中可以使用 ::before 伪元素选择器与 ::after 伪元素选择器在页面中的元素的前面或后面生成内容，而生成的内容是用 content 属性来定义的 /* CSS3 syntax */ ::before ::after /* CSS2 syntax */ :before :after 用 content 主要用于生成以下几类内容： 普通字符串 详解 CSS 中有一个计数功能，就像使用变量一样，它有以下4个属性： counter-reset：创建或重置计数器； counter-increment：增长计数器； content：生成内容； counter ()：将计数器的值添加到生成内容中 Manipulating a counter's value： To use a CSS counter, it must first be initialized 生成——图片 示例： ? <!
95710发布于 2020-01-17 大模型备案材料—测试题库内容及评估要求详解
二、基础测试题库的构建与评估要求（一）生成内容测试题库生成内容测试题库作为评估大模型文本生成能力安全性的核心工具，其构建需遵循全面性与代表性的双重原则。 三、测试题库合格率判断标准的明确（一）生成内容测试题库安全评估对于生成内容测试题库的安全评估，我们采用人工抽检与关键词抽检相结合的方式。 具体而言，从题库中随机抽取不少于1000条测试题，通过人工审查与关键词匹配两种手段，对模型生成的内容进行合格率评估。为确保评估结果的可靠性，模型生成内容的抽样合格率需不低于90%。 （三）非拒答测试题库安全评估对于非拒答测试题库的安全评估，我们关注的是模型在面对不应拒答问题时的正常生成能力。 但与拒答测试题库不同的是，此处要求模型的拒答率不应高于5%，以确保其在正常生成内容时不会出现不必要的拒答行为。
48200编辑于 2025-07-31- 来自专栏青益云记
「 谈谈小米11青春版？(文字向内容) 」
前言 因为需要应急，到小米之家购买了这部8+256的小米11青春版，上一部手机是小米8青春版，骁龙660的配置放在前几年依旧能打，但放在21年似乎在一些高性能场景下显得拉胯吃力，但日用还是那么流畅(指6G ) 很多人可能会说，这部手机很拉胯，但是网上说的，与自己到手的实际体验并不是那么一致 (这部手机并不是优选，其实更想利用暑期打工的一些工资去买摄像能力更好的小米机型，参考小米11以及pro等) 到底值不值得购买 不过帧率却打了折扣，90的帧率直降62左右跳来跳去)，但，在不充电的时候 打王者的状态是偏热(注意:别去游戏中心直接把GPU拉满，那烫得离谱，甚至还会被温控限制性能) 但是为什么在差不多价位中的k40与11 青春版中选择了11青春版呢 ①实体店k40无货，不能应急 ②小米11青春版轻薄，电池大，更好看(在现在的这个时候轻薄的手机并不多了) 谈谈系统？ 小米的MIUI依旧是我继续选择小米手机的一个点，到底为什么呢 拿到小米11青春版的第一时间，我登录上了我的小米账号，只需要一个账号，我之前下载的应用，拍摄的照片，还有个人便签，以及亮度设置，还有WiFi
85540编辑于 2023-01-03 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
ChatGPT生成的内容，是否享有版权？
AI模型软件“辅助创作”与“自动生成”的差别，实际从根本上决定了用户对于生成内容是否存在创作贡献，也即决定了AI生成内容能否构成作品。 “利用AI工具生成的内容，能否证明存在自然人的创作贡献，进而判定是否构成作品，答案取决于AI工具生成内容的机制原理，以及AI工具是如何被自然人用来生成最终内容的。” 邻接权不要求权利人对生成的内容付出创作性贡献，而是强调在内容形成的过程中权利人是否有相关投入（包括劳动、金钱和时间等），这便契合了目前ChatGPT类产品生成内容的客观属性。 而上述判决，从“最密切原则”——相关主体和生成内容的直接关联程度，“额头流汗原则”——相关主体对于生成内容的付出回报机制，“著作权制度初衷”——如何最大程度促进内容传播、公众内容的获取等角度考量，实质上更倾向于将 权责一致： ChatGPT类产品生成内容版权侵权的三方责任承担机制 目前ChatGPT类产品生成内容主要涉及三方主体：AIGC模型的研发者、AIGC模型的商业化应用者，以及最终使用AIGC模型生成内容的用户
80510编辑于 2023-11-16 - 来自专栏Python小屋
Python批量生成垃圾邮件内容
问题背景：这个文章的代码是为下一篇关于贝叶斯分类的文章做准备的，用来生成一些模拟的垃圾邮件。一般而言，垃圾邮件都是带有特定目的的，所以邮件中必然会包含一些特定的词，例如发票、请加微信或者其他词语。 也可以在这个框架的基础上进行改写和扩充，生成更真实的垃圾邮件。关于邮件群发请参考以前发过的文章使用Python实现电子邮件群发功能 参考代码： ? 生成的模拟邮件文件如下： ? 任意打开其中几个，内容如下： ? ?
1.5K60发布于 2018-04-16 - 来自专栏腾讯云智能·AI公有云
紧跟“AI生成内容”新规，内容平台如何高效应对？
在刷短视频、浏览社交动态时，你一定发现许多内容下方多了一个小小的角标：“该内容由 AI 参与生成”。这背后不仅是技术的迭代，更是内容安全与合规的硬要求。 尤其在 AI 生成内容爆发式增长的背景下，中央网信办深度推进“规范短视频内容标注”工作。 腾讯云 “AI 生成识别能力”：帮助精准识别图文、音视频内容是否AI生成，已在多场景落地。 场景一：UGC平台——识别是否真人头像、实拍视频，维护社区的“活人感”。 场景二：新闻平台——识别新闻素材是否AI生成，辅助治理虚假内容。 如今AI生成的新闻图文太逼真了，有的虚假文案配上一张AI做的“现场图”或者公众人物的假视频，传播极快且极具误导性。 大模型厂商在采集训练数据时，最怕采集到大量由前代AI生成的文本，因此需要从海量互联网数据中，精准剔除那些AI代写的内容。
49510编辑于 2026-03-30 - 来自专栏Java
MyBatis逆向工程可以生成哪些内容？
MyBatis逆向工程可以生成哪些内容？ MyBatis逆向工程可以根据已有的数据库表自动生成Java实体类、Mapper接口和XML文件。 executions> </plugin> </plugins> </build> 添加 Mybatis-Generator 配置文件（generatorConfig.xml），配置连接属性、生成器属性 domainObjectName="User"/> </context> </generatorConfiguration> 在上述配置文件中，我们指定了数据库连接信息、Java模型和映射文件存放的路径，以及需要生成表名为 pom.xml 所在的目录，并在命令行运行如下代码： mvn mybatis-generator:generate 运行成功后，即可在目标位置（默认为target/generated-sources）找到自动生成的
21210编辑于 2025-01-21 - 来自专栏AI进修生
Claude Code 学习最佳实践：NotebookLM 生成全套学习视频+卡片+测试题
在网上发现一个NotebookLM公开链接：https://reurl.cc/qK845E “ 他将36篇Claude Code相关内容“喂”给NotebookLM AI，生成了一套包含视频和音频的深度学习资料库 整个过程耗时80分钟，浏览了440个资源，最终形成了一个可供他人学习的NotebookLM项目” 想深入了解Claude Code的最佳实践，可以看看这个笔记 NotebookLM 生成的深度学习资料库界面 NotebookLM 生成的学习卡片示例 或者测试题目。 NotebookLM 生成的测试题目示例 用提问或者问题的方式来反问自己？ 这，对于我在学习一些东西然后准备组织输出的阶段，很有用。 又或者它生成了一段播客音频以及讲解视频。 你也可以向他提问。他会RAG前面的输入资料。
60610编辑于 2025-11-20 - 来自专栏阿凯的Excel
Python读书笔记11（循环遍历所有内容）
数字、浮点数直接用等号声明 字符串需要将内容用英文单引号或双引号括起来 列表是外面用中括号括起来！ 元组是用小括号括起来！ 之前分享过字符串、列表、元组都是序列的一种，那都可以通过下标找到对应位置的内容（数字型不可以！） 如果我们需要全量输出序列的全部元素内容，如何实现呢，接下来要分享的就是For循环语句 For 定义新变量 in 序列变量: 针对新变量的操作 这个冒号很重要哦！ 恢复缩进可以正常打印，一个是原内容，一个是首字母大写后再输出！ 那不缩进就代表错误吗？ 其实不然，不缩进的意思是代表不在For循环内容，但是这种方式在IDLE中无法演示，我们通过笔记本编程，然后在Windows自带的命令行执行看一下什么效果 我们发现如果有缩进，代表在For循环内重复执行！
97180发布于 2018-03-08 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验11 B样条曲面生成
2．实验内容： 结合示范代码了解曲线B样条曲面生成原理与算法实现，尤其是NURBS曲面。 调试、编译、修改示范程序。 NURBS接口生成B样条曲面的过程如下。 图A.11（a）生成B样条曲面 5．实验提高 根据控制点(-1.5, -1.5, 2.0)、(-0.5, -1.5, 2.0)、(0.5, -1.5, -1.0)、(1.5, -1.5, 2.0)、 B样条曲面，见图A.11(b)。 图A.11（b）重新生成B样条曲面
2.3K40发布于 2020-10-29 - 来自专栏AI人工智能
内容创作智能体：多模态内容生成的完整解决方案
多模态内容生成技术深度解析1.1 技术架构总览多模态内容生成系统的核心在于统一的多模态表示学习和跨模态的内容生成能力。 实际应用案例与最佳实践6.1 企业级内容创作平台某大型电商平台采用多模态内容生成技术，实现了商品描述、营销图片、宣传视频的自动化生成：技术架构要点：基于商品属性的多模态内容规划品牌风格一致性控制系统大规模并行生成与质量控制实施效果 7.2 主要技术挑战挑战领域具体问题当前解决方案未来发展方向质量控制生成内容质量不稳定多轮生成+筛选强化学习优化生成策略版权合规AI生成内容版权归属模糊相似度检测+人工审核区块链溯源+智能合约计算成本大模型推理成本高昂模型压缩 在商业应用层面，我预测个性化内容生成将成为下一个爆发点。随着用户数据的积累和分析技术的进步，AI将能够为每个用户生成高度个性化的内容，这将彻底改变内容消费的模式。 从行业发展的角度来看，我认为内容创作智能体将在以下几个领域率先实现大规模商业化应用：电商营销内容生成 - 商品描述、营销文案、产品图片的自动化生成媒体内容生产 - 新闻写作、图片配图、短视频制作的智能化教育内容创作
58510编辑于 2025-07-20 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 使用 IndentedTextWriter 辅助生成代码时生成带缩进的内容
随着源代码生成的越来越多的应用，自然也遇到了越来越多开发上的坑，例如源代码的缩进是一个绕不过去的问题。如果源代码生成是人类可见的代码，我期望生成的代码最好是比较符合人类编写代码的规范。 为了能让人类在阅读机器生成的代码的时候，不会想着拿刀砍那个编写代码生成代码的开发者，最好，或者说至少代码也应该有个缩进和换行吧。 本文将安利大家通过 IndentedTextWriter 这个辅助类，用来辅助生成带缩进的内容 使用 IndentedTextWriter 辅助类核心的用途在于自动加上缩进，缩进的等级由代码设置，可以通过加等和减等控制缩进等级 对 IndentedTextWriter 写入的内容，最终将会写入到 StringBuilder 里面，初始化的代码如下 var stringBuilder = new StringBuilder(); ，这就可以让大家更加开森，可以将 IndentedTextWriter 用来除代码之外的其他生成内容里 本文的代码放在github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文的源代码，先创建一个空文件夹
80810编辑于 2023-04-07 - 来自专栏python前行者
python根据文章标题内容自动生成摘要
AlphaSense可以搜索“研究文献,包括公司提交的文件证明、演示、实时新闻、新闻报道、华尔街的投资研究、以及客户的内部内容。” 2001年,他离开中国进入美国,先后为Lowa State Univ博士、RPI博士后、MIT访问研究员、BBN访问研究员,在美国完成了11年人工智能的学习和研究。 ''' 方法一：根据标题内容生成摘要 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba,copy,re,codecs from collections import Counter continue words = [] sent_words = jieba.cut(sent) # <generator object cut at 0x11B38120 return keysents if __name__=='__main__': summary=Summary() summary.main(title,text) 方法二：根据内容生成摘要
2.9K20发布于 2019-03-25 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：11 生成模型
CS231n第十一节：生成模型 本系列文章基于CS231n课程，记录自己的学习过程，所用视频资料为 2017年版CS231n，阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 本节将介绍一些无监督学习的内容 生成模型 生成模型的定义就是给定一个训练数据，然后生成一些新的样本，保证和所给的训练集有一样的分布。 即下图所示，假设训练集中满足分布 ，我们要做的就是生成一些样本满足分布 ，同时保证 。 生成模型主要有以下这些应用场景： 生成逼真的艺术品图片，拥有超高的分辨率，着色等。 对于生成一张图像，我们可以按照某个顺序逐一生成每个像素，假设第一个像素生成的概率为 ，那么第二个像素生成的概率就定义成 ，表示已经生成像素 的条件下，生成第二个像素的概率，同理第三个像素的概率为 那么，既然解码器负责生成图片，那么我们能否利用这个解码器，使用随机的编码来生成一些新的图片呢？这不就是本文在讨论的生成模型的任务吗。
77010编辑于 2022-08-08 - 来自专栏学习
AIGC：人工智能生成内容的未来
其主要贡献在于通过生成对抗机制优化内容生成质量。 与GANs相比，VAEs更容易训练，且在生成内容时具有更好的平滑性，但生成的内容通常不如GANs那样有高度的真实感和细节。 随着计算能力的提升和大规模数据集的积累，AIGC技术的突破使得AI不仅能够生成结构化的文本内容，还能够生成图像、音频、视频等形式的创意内容，极大地推动了数字内容生产的自动化。 生成器的目标是生成尽可能逼真的内容，而判别器则负责判断这些内容是否来自真实数据。 GANs工作原理： 生成器（Generator）：通过接收随机噪声作为输入，生成逼真的数据。 4.2 生成内容的质量 尽管AIGC技术取得了突破，但生成内容的质量仍然是一个挑战。如何确保AI生成的内容多样化、有创意且符合伦理标准，是当前的研究热点。
1.4K10编辑于 2024-11-21 - 来自专栏学习
AIGC ---探索AI生成内容的未来市场
AI生成内容（AIGC）正成为科技领域的热点，广泛应用于文本生成、图像生成、视频生成等多个方向。本文将通过丰富的代码示例，带您探索AIGC市场的潜力、挑战及应用技术。 future of AI-generated content is" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") # 生成内容 跨模态内容生成的实现 多模态生成将文本与图像结合在一起，以下代码展示如何使用CLIP模型实现文本-图像检索： 代码示例：CLIP模型的文本-图像检索 from transformers import CLIPProcessor 模型偏差问题 模型偏差可能导致生成内容的失真。可以通过多样化训练数据来缓解。 内容真实性问题 为确保生成内容的真实性，可以使用事实验证工具。
51611编辑于 2024-11-21 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
【教程】LinuxJetson 安装X11VNC同步屏幕内容
目录 背景说明 实际效果 安装步骤 安装 x11vnc 配置 x11vnc 配置 x11vnc 作为系统服务 使用 VNC 客户端连接 背景说明 通常vnc-server是单独开一个桌面 安装步骤 安装 x11vnc 更新系统包列表： sudo apt-get update 安装 x11vnc 及其依赖包： 尝试安装 x11vnc，并处理可能的依赖问题： 配置 x11vnc 设置 VNC 密码： 为了安全起见，可以设置一个 VNC 连接密码： x11vnc -storepasswd 创建启动脚本： 创建一个脚本来启动 x11vnc ，例如： nano ~/start_x11vnc.sh 添加以下内容： #! /etc/systemd/system/x11vnc.service 添加以下内容： [Unit] Description=Start x11vnc at startup After=
2.2K01编辑于 2024-05-25 - 来自专栏技术汇总专栏
人工智能生成内容（AIGC）在图像生成领域的技术进展
人工智能生成内容（AIGC，AI-Generated Content）在图像生成领域取得了显著的进展。 ，通过最小化内容损失和风格损失来优化生成图像。 内容损失确保生成图像保留内容图像的主要结构，风格损失确保生成图像具有风格图像的纹理特征。3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）是图像生成领域的另一重要技术。 通过优化一个随机初始化的输入图像，使其内容特征接近内容图像，风格特征接近风格图像。最终生成的图像融合了内容图像的结构和风格图像的纹理，实现了风格迁移。8. 多模态生成：结合文本、音频等多种模态，实现更加多样化和复杂的内容生成。实际应用：将图像生成技术应用于更多实际场景，如艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域。
2.4K01编辑于 2024-06-21
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