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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 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
（1）选中要启用FT的虚拟机，右击在弹出的对话框中选择”Fault Tolerance→打开Fault Tolerance”，如图9-1所示。 图9-3 为辅助虚拟机选择数据存储 （4）在”选择主机”对话框，为辅助虚拟机选择主机，如图9-4所示。辅助虚拟机、主机要运行在不同的主机上。 图9-4 为辅助虚拟机选择主机 （5）在”即将完成”对话框，显示辅助虚拟机详细信息，这包括辅助虚拟机所在主机、配置文件位置、硬盘位置等，如图9-5所示。 图9-5 完成 （6）返回到vSphere Web Client管理控制台，在”近期任务”中会显示为虚拟机打开容错的配置信息，如图9-6所示。 图9-6 为虚拟机打开容错 （7）为虚拟机打开容错之后，右击虚拟机名称，在FT中可以看到，关闭FT、迁移辅助虚拟机等选项，如图9-7所示。
1.6K40编辑于 2021-12-23 水滴科技基于大模型重构保险服务：从降本增效到全场景智能落地
人大模型产研团队并推进四大方向、40+算法创新，但在医疗险销售、续保及核保咨询等高交互场景中，人工坐席存在明显的服务边界： 服务能力限制： 人工坐席平均仅掌握 5-10款 保险产品知识，且服务时间受限于工作日9- AI保险坐席 (Agent) 该方案经历了从1.0到3.0的迭代，实现了从单一语音对话到复杂任务规划的跨越： 技术演进： 从支持1-2分钟对话的“小模型”，升级至支持30分钟语音对话的百亿级参数模型，最终实现具备工作规划与人工操作能力的 第三章：量化业务指标与服务效能 大模型的应用已深入水滴核心业务流程，在医疗险销售服务场景中，AI已能处理最长50分钟的对话，每天服务数十万用户。 1. 坐席与人工平均水平的关键指标对比（数据来源：水滴科技内部评估）： 维度 人工平均水平 AI坐席表现 服务能力 100% 达到人的平均水平（医疗场景） 保险知识 5-10款 千款保险产品库支持 服务时间 周一到周五 9- 在100+线上实验的验证下，其技术路径证明了大模型在保险垂直领域的可行性： 算法创新： 在数据层面解决了稀疏异议类对话样本问题，在模型层面实现了生成二次随机采样及长/短期记忆机制。
28510编辑于 2026-05-30如何用 OpenClaw 搭建 7×24 小时 AI 客服机器人（零代码实战）
¥800 培训成本: ¥200 总计: ¥5,000/月 OpenClaw AI客服成本（月）: 服务器: ¥24（Lighthouse轻量应用服务器） 大模型调用: ¥100（基于实际对话量 配置对话接口 在“接口管理”页面获取 API 密钥，将其填入网站客服插件或企业微信机器人配置项。官方提供主流渠道接入文档，基本通过复制粘贴代码即可完成。 4. 测试上线 通过右侧预览窗口进行问答测试。 （招聘+培训） ⚡ 即开即用 月成本 ¥150（含服务器+API） ¥5000+（工资+社保） 节省97% 技术要求 零代码操作 需运营团队+CRM系统 无门槛 响应时效 7×24小时秒回 工作日9- 第二步：镜像部署 在控制台选择 Lighthouse 产品，点击「应用模板」，直接选择预装的 OpenClaw 镜像。系统将自动完成环境配置、依赖安装及服务启动。
1.4K11编辑于 2026-03-11- 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。
63310编辑于 2025-04-02- 来自专栏开源能源管理系统
MyEMS能源管理系统后台配置-计量表管理
点击标签页“计量表”图9-1计量表列表 添加计量表： 1.点击菜单“系统管理” 2.点击菜单“计量表管理” 3.点击标签页“计量表” 4.点击“添加计量表”按钮 5.在“添加计量表”对话框中输入 图9-2添加计量表 编辑计量表： 1.点击菜单“系统管理” 2.点击菜单“计量表管理” 3.点击标签页“计量表” 4.点击“修改”按钮 5.在“编辑计量表”对话框中输入“名称” “确认删除”按钮 导入计量表： 1.点击菜单“系统管理” 2.点击菜单“计量表管理” 3.点击标签页“计量表” 4.点击“导入”按钮 5.将数据输入对话框 6.点击“导入 “计量表管理” 3.点击标签页“绑定数据点” 4.在“计量表”框中选择计量表 5.在“数据点列表”框中选择数据源 6.拖动想添加的数据点到绿色方框中 7.添加数据点成功图9- 3.点击标签页“离线表文件” 4.点击“Click(or Dorp) to add files”方框 5.在系统中选中要上传的“.xlsx”结尾的离线表文件 6.点击“打开”按钮图9-
46000编辑于 2025-05-28 - 来自专栏信息技术智库
《画解算法》1.两数之和【python实现】
简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 find(9-6), 存在那返回这两个数的下标，如果不存在，那么将 6 放入hash表。 在遍历到元素5的时候，我们find(9-5)，找到了这两个数。
48330编辑于 2022-07-29 MyEMS 开源能源管理系统后台配置 —— 计量表管理深度指南
可参考设备额定参数，并结合历史数据统计设置合理阈值；成本中心：关联不同能源费率模板，支持按时间（如峰谷电价）、用量（阶梯水价）、区域（不同厂区电价差异）等维度灵活配置，实现精准的能耗成本核算；上级计量表 导入前，可从系统下载标准模板，按要求填写计量表信息。导入时，系统自动进行数据校验，对格式错误、必填项缺失等问题即时报错，确保数据准确无误。导出功能则方便数据备份、迁移，或用于第三方系统对接。 数据点绑定流程（图 9-6）进入 “绑定数据点” 标签页，选择目标计量表后，从数据源中筛选数据点进行绑定。绑定过程中，系统自动校验数据类型兼容性，如流量计量表只能绑定数值型数据点，确保数据采集准确。 离线表文件处理模板下载：系统提供标准 Excel 模板，包含日期、表底数、抄表人、复核人等必填字段；上传操作：点击 “Click (or Dorp) to add files” 区域，选择.xlsx
62010编辑于 2025-06-18- 来自专栏YOLO大作战
YOLO+OpenClaw农业检测：三道坎与三招破局，Qwen-VL多模态大模型让果园真智慧
("Invalid command")if __name__ == "__main__": main()✅ 第一件事：每日虫情统计报表（5分钟配置）在OpenClaw中安装Skill后，只需一句对话配置 应用模板一键部署：选择“应用模板” → “AI智能体” → “OpenClaw(Clawdbot)”，系统自动完成环境配置可视化配置面板：通过控制台即可配置模型、接入IM、安装Skills，无需命令行操作模型生态丰富 云端隔离部署，避免在个人电脑上运行带来的安全风险——OpenClaw具备文件、命令、应用级操作权限，强烈不建议部署在个人主力电脑部署步骤（全程可视化）第一步：购买服务器 访问腾讯云轻量应用服务器购买页选择“应用模板 页面在模型配置区选择“通义千问”或“腾讯混元”粘贴API Key，单击“添加并应用”第三步：接入IM（可选） 进入“通道配置”页面选择企业微信、QQ、钉钉或飞书填写对应的Bot凭证，即可通过聊天软件与AI对话第四步 差异部署时间15分钟（图形化配置）2周以上（招聘+培训）⚡ 即开即用月成本¥150（含服务器+API）¥5000+（工资+社保） 节省97%技术要求零代码操作需农业专业知识 无门槛响应时效7×24小时秒回工作日9-
95930编辑于 2026-03-20 - 来自专栏机器人课程与技术
计算机控制技术课程配套教材习题解答（第9章）
在画面上双击图形对象“1号原料罐”，弹出“动画连接”对话框。单击“填充”按钮，弹出“填充连接”对话框，对话框设置如图9-9。注意填充方向和填充色的选择。单击“确定”。单击“动画连接”对话框的“确定”。 Touchvew启动后，选择菜单“画面\打开”，在弹出的对话框中选择“监控中心”。运行画面如下图。 图9-12 运行画面 9-6设置实时趋势曲线的主要步骤有哪些？ 双击此实时趋势曲线对象，弹出“实时趋势曲线对象”对话框，对话框设置如图9-13所示。 在“报警组定义”对话框中将“RootNode”修改为“车间”。单击“确认”，关闭“修改报警组”对话框。单击“报警组定义”对话框的“确认”按钮。 在“变量属性”对话框中单击“报警定义”标签。将对话框设置如图9-16；报警组名已经自动设为“车间”。单击“确定”，关闭对话框。
2K10发布于 2019-01-23 - 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神经网络客服聊天机器人技术解析
模型类型模板排序器：从预定义模板中选择响应，控制对话词汇生成式模型：从头生成自然语言响应核心技术特点模板系统：采用包含产品名称、日期等变量的通用语句模板上下文理解：模型综合考量对话上下文决定响应策略用户画像整合 ：订单取消模型额外接收用户账户档案信息注意力机制：识别历史对话中对响应排序关键的语言单元训练与部署模型在客服对话大数据集上预训练，支持：退货退款状态查询订单取消处理动态模板扩展（无需重构对话流程）目前面向客户的系统采用模板排序器 这是端到端神经网络对话模型在真实场景中的创新应用。
14610编辑于 2025-10-27- 来自专栏OpenMMLab
MMGPT：能聊天的多模态对话机器人
我们观察到训练数据的质量对于有效的对话性能至关重要，训练过程中使用较多的简单的对话会导致模型对任何指令都生成简短的回复。我们在实验过程中发现。而现有的视觉-语言数据质量还不够高，不足以支持模型的对话。 Multimodal-GPT 对多模态任务和语言任务进行混合训练，定义了一个统一的指令模板来联合训练 MultiModal-GPT，让模型能够具有更好的对话能力和理解能力，进一步提高模型的性能。 为什么选择 Multimodal-GPT Multimodal-GPT 接入了基于指令模板的多模态任务数据，用户可以根据任务使用现有的指令模板或自定义新的指令模板。 Multimodal-GPT 使用固定模板来统一对模型的输入，语言数据的指令模板如下： 单模态语言数据指令模板 其中，{instruction}、{input} 和 {response} 是语言数据中的文本标注 对于视觉-语言数据，指令模板如下： 多模态视觉-语言数据指令模板 其中，{question} 和 {response} 是视觉-语言数据中标注的问答文本， 表示图像存在的 token。
1.3K20编辑于 2023-08-23
腾讯云开发者
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