- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏acoolgiser_zhuanlan
MFC编程入门之六（对话框：创建对话框模板和修改对话框属性）
创建对话框主要分为两大步： 第一，创建对话框资源，主要包括创建新的对话框模板、设置对话框属性和为对话框添加各种控件； 第二，生成对话框类，主要包括新建对话框类、添加控件变量和控件的消息处理函数等 然后展开Dialog项，下面有两个对话框模板，其ID分别为：IDD_ABOUTBOX和IDD_ADDITION_DIALOG，前者是“关于”对话框的 模板，后者是住对话框的模板。 二、对话框模板 可见对于主对话框来说，创建对话框第一步中的创建新的对话框模板已经由系统自动完成了。 而如果再添加对话框需要创建新的对话框模板时，需要在 Resource View的"Dialog"节点上点击右键，在右键菜单中选择"Insert Dialog"，就会生成新的对话框模板，并且会自动分配ID 三、设置对话框属性 在Addition对话框模板上点击右键，然后右键菜单中选择Properties，则在右侧面板中会显示对话框的属性列表。如下图： ?
5.1K11发布于 2019-06-14 - 来自专栏音视频咖
EdgeOne Pages 上线「DeepSeek R1 模板」，1分钟快速部署对话型 AI 类网站
EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模版无需复杂配置，一键部署即可快速上线对话型 AI 类网站。 AI 算力下沉至边缘节点，实现更低的延迟、提供更快速流畅的体验 可在 Pages Functions 里面直接调用 AI 模型 原生支持 OpenAI API 标准接口，现有工具链即插即用 利用这个模板 EdgeOne Pages 控制台（https://console.cloud.tencent.com/edgeone/pages）点击“创建项目”，选择“DeepSeek-R1 for Edge”模板 : true, priority: 3 // 第三优先级 } ]; //...... } } EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模板 ，为开发者提供了一个在边缘节点部署对话型 AI 类网站的可能性。
64710编辑于 2025-04-11 - 来自专栏h5
vite7.2-deepseek流式ai对话|vue3.5+vant4+katex+mermaid智能ai打字会话模板
喜迎2026原创新作vite7.2+vue3.5+deepseek-v3.2从0-1纯手搓流式输出ai会话模板。 -- Chat对话 --> <div v-if="chatSession && ! finish_reason === 'stop') { // 确保最终内容完整更新 ... }}Okay，以上就是vue3+deepseek实现流式输出ai<em>对话</em><em>模板</em>的一些知识分享。 仿微信app聊天|朋友圈<em>模板</em>基于uni-app+vue3实战短视频+聊天+直播app商城基于uniapp+deepseek+vue3跨平台ai流式<em>对话</em>electron35+deepseek桌面端ai<em>模板</em> vue3.5+deepseek网页版ai流式<em>对话</em>
53720编辑于 2025-12-23 EdgeOne Pages 上线「DeepSeek R1 模板」，1分钟快速部署对话型 AI 类网站
腾讯云 EdgeOne Pages 正式推出 DeepSeek R1 模板，开发者仅需 1 分钟即可搭建对话型 AI 的网站，还可以探索更多玩法：为技术博客添加 AI 助手、为团队搭建知识库检索原型、小型电商网站添加电商导购等 EdgeOne Pages 的 DeepSeek R1 模版无需复杂配置，一键部署即可快速上线对话型 AI 类网站。 AI 算力下沉至边缘节点，实现更低的延迟、提供更快速流畅的体验 可在 Pages Functions 里面直接调用 AI 模型 原生支持 OpenAI API 标准接口，现有工具链即插即用 利用这个模板 第一步，进入 https://console.cloud.tencent.com/edgeone/pages点击“创建项目”，选择“DeepSeek-R1 for Edge”模板，配置项目后点击“立即创建 ，为开发者提供了一个在边缘节点部署对话型 AI 类网站的可能性。
63210编辑于 2025-04-02- 来自专栏闵开慧
tomcat里面的文件详细说明
图5-5 “高级”选项卡 图5-6 “环境变量”对话框 ③ 在“系统变量”下方单击“新建”按钮。 图5-7 新建JAVA_HOME环境变量 ④ 最后在“环境变量”对话框上单击“确定”按钮，结束JAVA_HOME环境变量的设置。 图5-8 Tomcat启动信息 然后，打开浏览器，在地址栏中输入http://localhost:8080/（localhost表示本地机器，8080是Tomcat默认监听的端口号），将出现如图5-9所示的 图5-9 Tomcat的默认主页 注 意图5-9中鼠标（小手形状）指向的链接——Tomcat Documentation，单击将进入Tomcat的文档页面，有关Tomcat的帮助信息可以在文档页面中找到 在UltraEdit中，同时按下键盘上的“Ctrl”和“F”键，出现如图5-10所示的查找对话框。
1.7K100发布于 2018-03-30 - 来自专栏音视频技术
回顾LiveVideoStackCon2022北京
接下来，刘江强调了“Chat”的价值，这是全新的人机接口，移动互联网的兴起很大程度上基于智能手机这个接口，未来的移动设备并不需要那么多app了，只需要对话框、麦克风和摄像头了。 4月1日晚间在与李超对话中，他也提到即使普通人也应该尝试使用各种Chat-GPT类的应用，至少不会被社会淘汰。 题外话，在与李超对话完后，我开了一个“GPT与多媒体”的微信群，不到4个小时，就加到了200人，可见大家对GPT相关技术、产品的关注度之高。 虚实结合 / WWDC 6月5-9日 本次大会上首次推出了硬件交互展示区，虚实结合可以更好的解决真实世界的各种问题。 现场很多朋友都提到了苹果即将发布的AR设备，这可能引领下一波技术变革，让我们关注2023年6月5-9日，WWDC。
87030编辑于 2023-04-04 彻底读懂AI-Native原生组织（下篇）
结果就是概念泛滥、转型造假：公司全员用上AI写周报，就敢自称AI原生；给老流程加了个AI对话框，也敢叫AI-First。伪AI原生遍地开花，谁也说不清谁是真的。 三个阶段差别很明显：AI-Enabled阶段目标靠个人理解，没有统一标准；AI-First阶段有标准化目标模板和统一约束规范；到了AI-Native，目标是作为一等资产存在，Agent自动拆解、自动执行 要素3：人机规则外置配置（对标：环境配置）所有Prompt模板、AI自治阈值、审核规则、风控约束、人机权责边界，全部外置配置化、版本化管理。不硬编码，不沉淀在员工本地，根治「屎山Prompt技术债」。 很简单，逐条对照打分：5-9条AI-First10-12条AI-Native"/>满足0-4条→AI-Enabled（工具外挂阶段）AI只是员工个人工具，没有流程重构、没有企业级沉淀、没有自动化协作，组织完全是传统形态 满足5-9条→AI-First（流程重构稳态）完成人机流程重构，企业级资产沉淀完善，拥有完整人工兜底链路，效率大幅提升。这是绝大多数企业长期稳态的最优选择。
10310编辑于 2026-08-10- 来自专栏技术综合
近期外包总结
top: 20%; left: 0; right: 0; margin: 0 auto; 3.手机号码正则判断 phone.match(/^(13[0-9]|14[579]|15[0-3,5- 后面参数, location.search 获取链接问号之后的数据 9.PC端和手机端盘的跳转 在PC端模板页头部引入js function isMobile() { var userAgentInfo
1.4K10发布于 2020-08-25 - 来自专栏白话互联
AI的下一个战场：如何通过"上下文工程"打造高智商数字助手？
人类的记忆局限 VS AI的注意力预算 7±2法则：人类短期记忆只能记住5-9个信息组块 n²复杂度陷阱：LLM每增加一个token，计算量呈指数级增长 上下文腐化现象：超过500token后，信息召回准确率下降 仅在需要时加载必要信息（类似人类查资料习惯） 案例：Claude Code处理百万行代码库时，实时加载的上下文始终控制在500token内 长时任务管理：跨越记忆断层的艺术 三重记忆系统： 瞬时记忆：当前对话窗口
43420编辑于 2025-11-19 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
DEBULL 工具链驱动 M365 设备码钓鱼攻击全链路解析与检测防御研究
发起设备授权请求；微软身份服务器返回 device_code、专属 user_code、官方验证地址microsoft.com/devicelogin、15 分钟有效期、轮询间隔参数；中转站点前端弹窗展示 5- 、OAuth 回调页面、协作通知落地页；提供一键发布中转站点、批量导出钓鱼邮件模板、会话日志查看功能，无代码基础的黑产从业者可快速生成攻击载体。 协作文件", "Teams待查看文档"]# 施压高危话术URGENT_RISK_WORDS = ["锁定文档", "冻结邮箱", "中断协作", "权限失效", "立即验证"]# 匹配user_code 5- 邮件正文包含微软设备验证页面链接，高风险") def check_user_code_exist(self, email_body: str) -> None: """检测正文存在5- 6.3 后续拓展研究方向基于本文现有研究基础，后续可从三个维度深化研究：引入轻量化 NLP 语义识别模型，对诱饵邮件、机器人对话做语义风险研判，实现诱饵话术自动特征迭代，提升对抗黑产变种攻击的识别能力；
19810编辑于 2026-07-09 - 来自专栏猫头虎博客专区
React 与 Vue 的区别：初学者选什么？React 与 Vue 分别适合什么项目？自学周期分别为多久？掌握哪些知识点就可以开发项目？
开发者体验优先： 模板语法直观，工具链完善，降低了学习曲线。 2.1 Vue 的优势：上手快，适合小型项目 简单直观： Vue 的模板语法接近传统 HTML，初学者无需深入了解 JavaScript 复杂概念即可上手。 4.1 Vue 的学习路径与周期 基础学习（1-2 周）： 理解模板语法（如 v-bind、v-if、v-for）。 4.3 学习周期对比表 学习阶段 Vue 预计时间 React 预计时间 基础学习 1-2 周 2-3 周 进阶学习 2-4 周 3-5 周 项目实践 2-3 周 3-4 周 总计 5-9 周 8-12 5.1 Vue 的核心知识点 模板语法： 学会使用 v-model、v-bind 和 v-on 操作 DOM。 组件化： 理解父子组件通信方式和插槽（Slots）的使用。
2.6K10编辑于 2024-12-27 - 来自专栏HyperAI超神经
宝马 8 系轿跑改换新涂装，由 StyleGAN 设计生成
关键词：生成对抗网络 艺术设计 本月 5-9 日，Frieze New York 艺术博览会在美国纽约 The Shed 文化中心举行，会上，德国车企宝马展出了一系列由 AI 涂装的 8 系 Gran 这个 AI 系统分析了 6000 多帧达利的画面，学习达利的身体特征和行为举止，经过 1000 小时的训练后，机器学习模型生成了长达 45 分钟的「新」达利视频，共包括 190,512 种可能出现的对话组合 ，依据这些对话组合，deepfake 达利可以与游客互动、聊天。
67510发布于 2021-05-27 - 来自专栏前端全栈开发者
使用JXL组件导入Excel文件数据到数据库
注意 Excel文件数据格式需要先约定好（模板），随便乱七八糟的可不行。 ; }else{ throw new ShopManageException("导入UIM基础信息时出现错误:模板标题顺序不符合要求"); } equalsIgnoreCase(title[0].toString())){ flag = false; System.err.println("Error:模板标题 cells.getType()==CellType.NUMBER){ Pattern p = Pattern.compile("^((13[0-9])|(15[^4,\\D])|(18[0,5-
1.9K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏祝威廉
ChatBot framework 开发实践
核心技术要点 语言模板引擎 对话配置系统 机器学习相关技术 语言模板可以保证意图识别的准确性，机器学习除了能否增加覆盖度以外，同时也是对话配置系统的核心所在。 语言模板引擎 语言模板很好理解，就是一句话匹配上了某个模板，这个模板会指向一个动作，从而能够给出一个响应。 通常语言匹配模板引擎会有比较明显的性能问题。当你有几千个上万个模板，每个模板里面又有几十个甚至上百个子模板，那么一次匹配的成本会相当高，对CPU压力也会非常大。 语言模板引擎是聊天机器人里较为核心的组件，通常算法在这种场景里是补充。 对话配置系统 对话配置系统，其实就是chatbot framework, 据说有一些开源实现，不过我没具体了解过。 通常对于一次性对话（一问一答）这个比较好处理，依托于上面的语言模板引擎基本就能实现了。对于有一个”对话引导流程“的会话，这种多伦对话则需要一个较为完善的对话配置系统。
91530发布于 2018-08-27 零基础学AI大模型之ChatModel聊天模型与ChatPromptTemplate实战
四、ChatPromptTemplate：LangChain中构建对话模板的利器 在LangChain框架中，ChatPromptTemplate是专门为ChatModel设计的“对话模板工具”——它能帮我们快速定义角色 ChatPromptTemplate 容器模板 组合上述模板，构建完整对话流程 4.3 两个关键方法：from_template vs from_messages ChatPromptTemplate 方法对比表 方法 适用场景 灵活性 代码复杂度 from_messages 多角色、多轮对话（如客服机器人、虚拟助手） 高（支持列表） 低 from_template 单角色消息模板（需与其他模板组合） 较低（单角色） 低 实战1：用from_messages构建多轮对话模板 from_messages是最常用的方法，直接通过“角色+模板”的元组列表定义对话流程，支持动态变量： # 1. ”； Token计算：记住“上下文=系统提示+历史对话”，避免超出模型窗口限制（如GPT-3.5-turbo的4k Token）； ChatPromptTemplate：LangChain中的“对话模板神器
63110编辑于 2025-12-22- 来自专栏敏捷开发
规模化敏捷LeSS（二）：LeSS团队实践指南
Scrum 能够帮助一个5-9人的小团队以迭代增量的方式开发产品，在每一迭代结束时，交付潜在的可交付的产品增量。 澄清产品待办列表中事项需要产品负责人在团队与用户/客户之间担任桥梁的作用，帮助团队与用户/客户直接对话，避免产生产品的需求理解分歧。
90720发布于 2021-07-29 - 来自专栏守望轩
Visual Studio 2008 每日提示(三十三)
导出项目模板后，在新建项目的时候，就会在新建对话中的我的模板里看见导出的模板，利用这个模板文件你可以创建一个和导出这个模板的项目一模一样的项目。 #337、在新建项目对话增加他人创建的模板 原文链接：How to add other people’s created project templates to the New Project Dialog 在新建项目对话框里，模板文件将会出现在Visual Basic下的test case节点里 评论：嘿嘿，这个方法的好处在于你可以为不同类型的模板放在不同的节点下。 #339、指定出现在新建项目对话框中你的项目模板图标 原文链接：you can specify the project icon for your template to appear in the New Project Dialog 操作步骤： 在导出项目模板的向导的第二页，有个指定模板图标的选项 指定后，就可以在新建项目对话框看见你的模板图标了 评论：指定自己项目模板图标，比较cool，也显得比较专业不是
1.5K40发布于 2018-03-01 WorkBuddy 自动化通关 腾讯云成长计划全攻略 零手动，全自动：如何借助 AI 编程助手一键解锁所有积分与成就徽章
的对话界面中一站式完成。 进阶任务 4使用 5 个模板使用 5 个不同模板并发起对话 · 「模板达人」 100 Credits⚡ 5 能量✅ 5/5 已完成WorkBuddy 提供丰富的对话模板（Template），覆盖代码生成 任务要求使用 5 个不同的模板。操作步骤点击任务「去完成」。在 WorkBuddy 对话界面找到「模板」入口，浏览可选模板。 选择一个模板（如「代码审查」），WorkBuddy 会自动填入预设的提示词结构。根据需要微调提示词内容，然后发送。WorkBuddy 执行后，模板使用记录即被追踪。更换 5 个不同模板，重复以上步骤。 阶段任务Credits能量徽章WorkBuddy 方案新手领取 Buddy3008命中注定点击即完成新建任务并发起对话任意对话即可进阶AI 聊天 ×51005话唠本唠5 次对话安装热门技能1005尝鲜达人一句命令安装技能召唤专家
1.1K11编辑于 2026-06-02- 来自专栏10km的专栏
minigui: 基于miniStudio1.2.1创建模式对话框(DialogBox)
，但是对于miniStudio生成的对话框模板，使用nscCreateModalDialogFromID函数创建模式对话框是无效的，下面是nscCreateModalDialogFromID的实例代码： 要解决这个问题，首先要让miniStuio生成的对话框模板有正确的class属性。 如果想生成 一个对话框类型(dialogbox)的模板，该怎么办呢？经过多次尝试，找到解决办法，就是直接修改资源模板的xml文件。 修改 nscCreateModalDialogFromID 好了，现在我们的对话框资源模板的类型已经正确了。 所以显然不能用ncsCreateModalDialogFromID来创建我们手工修改过模板Class属性的对话框了。
1.2K10发布于 2019-05-25 神经网络客服聊天机器人技术解析
模板排序器优势模板排序器中的模板是句子的一般形式，带有产品名称、日期、交付时间和价格等变量。基于规则的系统也使用模板，但神经模板排序器具有优势，因为它可以以少量额外工作纳入新模板。 另一方面，向基于规则的系统添加新模板需要研究人员或研究团队重新构思和重新设计对话结构（“流程图”）。 模型架构论文中描述的两种神经模型具有不同结构，但在确定如何响应给定客户话语时，它们都考虑对话前几轮的内容（称为对话上下文）。我们为两种类型的交互训练了每个模型的单独版本：退货退款状态请求和订单取消。 技术前景确定其他客服系统运行何种类型的对话模型很困难，但我们不知道有任何像我们这样端到端基于神经网络的对话模型的公开部署。 我们正在不断努力扩展模型可参与的对话的广度和复杂性，以使客户服务查询对客户尽可能高效。
25010编辑于 2025-09-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号