加入思考过程我们在写prompt的时候，有时候会让大模型回答一个比较难的问题，有时候大模型面对这个问题，会回答出一些匪夷所思的答案，因此我们在提示词里加上”思考过程“有助于大模型纠正自己的回答。

思维链思维链1.思维链提示方法和增强策略1.1简单的思维链提示1.2示例形式的思维链提示1.3思维链提示的后处理方案1.4拓展推理结构2.CoT的能力来源：为什么思维链提示能显著提升大语言模型在推理任务上的效果？强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一。推理：一般指根据几个已知的前提推导得出新的结论的过程，区别于理解，推理一般是一个“多步骤”的过程，推理的过程可以形成非常必要的“中间

代码1:代码2等同于if(条件){代码1}else{代码2}假如要制作一个输入两个数据，比较大小并输出最大数的网页代码如下letnum1=+prompt('请输入第一个数:')letnum2=+prompt

C++的STL（StandardTemplateLibrary，标准模板库）是一套由模板类和模板函数组成的库，它提供了通用的、可重用的算法和数据结构。

在C++的标准模板库（STL）中，std::vector是一种序列容器，它封装了动态大小数组的行为。vector容器允许用户在序列的尾部高效地添加（或删除）元素，并能够像普通数组一样通过索引访问元素。

一、什么是提示工程（PromptEngineering）提示工程也叫「指令工程」。

2.1:原始版本2.2:P.J版本2.3:RW版本2.4:SGI版本3:STL的六大组件4:如何学习STL5:STL的缺陷1.什么是STLSTL(standdardtemplatelibrary-标准模板库

最新的Canary版Edge浏览器中出现了“PromptAPIforPhi3Mini”的实验性选项，用户可通过自然语言指令与内置的大语言模型互动。

以下列举几个常用的网络爬虫工具1.八爪鱼（Bazhuayu）简介：八爪鱼是一款面向非技术用户的桌面端爬虫软件，以其可视化操作和强大的模板库而受到青睐。

本文将重点介绍五种不同的微调方法：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，并对它们进行总结。

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题，研究人员提出了各种大模型微调技术，以减少模型的大小和计算复杂度，同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术，包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、

2022年11月30日，ChatGPT发布至今，国内外不断涌现出了不少大模型，呈现“百模大战”的景象，比如ChatGLM-6B、LLAMA、Alpaca等模型及在此模型基础上进一步开发的特定领域的大模型。今年3月15日，GPT-4发布后，也出现了一些多模态的大模型，比如百度的文心一言、讯飞星火认知大模型等等。要想训练一个针对特定领域的大模型，如果采用全量参数微调（FullParameterFutu

打开终端或AnacondaPrompt。

注：在调用的时候可以省略windowwindow对象的方法：alert()、prompt()、conf

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？StableDiffusion是一种AI模型，它能够根据用户输入的文本描述生成相应的图像。这项技术在艺术创作、游戏设计、广告制作等领域有着广泛的应用。系统要求在开始安装之前，请确保你的计算机满足以下基本要求：操作系统：Wi

这种方案往往会有一个问题就是所有的数据都存储在一起，但这往往是没法在生产实践的，一般情况下单个prompt无法处理所有情况，单个数据源也可能无法适合所有数据。

importpromptActionfrom'@ohos.promptAction'promptAction.showToast(options:{message:string|Resource,duration

安装过程中，建议勾选“UseGitfromtheWindowsCommandPrompt”或相应的选项，以便在命令行中使用Git。配置Git：安装完成后，可以通过命令行或GitBash

1.打开anacondaprompt2.进入新环境condaacitvatexxx3.安装kernelcondainstallnotebookipykernel4.重新进入anacondanavigator

Anaconda更新到最新版打开需要更新环境的Anacondapromptcondaupdatecondacondaupdateanaconda

前提：使用Anaconda的condaPrompt进行AutoKeras的安装tensorflow环境中1.新建虚拟环境condacreate--nameautokeraspython==3.8autokeras

在一切开始之前，提示一下，pygrib这个包是需要C的环境的，所以先按着网上的教程安装visualstudio2022.使用anconda创建虚拟环境首先，（需要提前安装anconda)打开ancondaprompt

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。

提示工程提示工程（PromptEngineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）用于各场景和研究领域。

1type_traits的概述type_traits是C++标准模板库（STL）中的一个头文件，它定义了一系列模板类，这些模板类在编译期获取某一参数、某一变量、某一个类等的类型信息，主要用于进行静态检查

1请简述std::stack在C++STL中的基本功能和使用场景std::stack在C++STL（标准模板库）中是一个容器适配器，专门用于实现后进先出（LIFO，Last-In-First-Out）的数据结构

STL个人小结：stl是c++的标准模板库，stl6大组件：容器：存储数据，本质是类模板vector：底层是动态数组，连续内存支持随机存取，尾部增删效率高，内部增删O(n)list：底层是双链表，内存不连续

在STL（标准模板库）中，pair对组是一种将两个不同的数据类型封装在一起的容器。具体来说，pair对组提供了一种简单的方式来存储和访问两个元素。

一、SCQA结构1、结构Situation（情境）：描述背景或现状。Challenge（挑战）：指出在这种情境下面临的问题或挑战。Question（问题）：提出一个具体的问题。Answer（答案）：给出解决问题的方法或答案。情境引入（S）要生动有吸引力，挑战（C）部分要符合实际情况，触达底层矛盾，问题（Q）部分要能够激发出读者的好奇，答案（A）要切实可行，确保整个大纲结构完整，能够清晰传达信息。2

一、Sora关于背景详细的提示词技巧在视频生成中，背景是构建场景氛围和故事情境的关键要素。一个细致入微、富有层次感的背景能够增强视频的沉浸感和观众的观赏体验。Sora文生视频模型作为先进的视频生成工具，通过运用特定的提示词技巧，你可以打造出丰富多彩、引人入胜的背景效果。以下是10个关于背景详细的提示词技巧，帮助你更好地利用Sora模型生成高质量的视频内容。1.描绘地理环境和自然景观详细说明：首先，

原文地址：LLMDrift,PromptDrift&Cascading提示链接可以手动或自动执行；手动需要通过GUI链构建工具手工制作链。自治代理在执行时利用可用的工具动态创建链。

有点尴尬，自安装了ANACONDA和TensorFlow之后，首次在ANACONDAPrompt中用pip命令安装第三方库，然而一大片刺眼的红字就扑面而来，在ANACONDAPrompt中没法用pip命令安装第三方库了

概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统，要搭建基于ChatGPT的完整问答系统，除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外，还需要完成多个额外的步骤。

聊天机器人设计以会话形式进行交互，接受一系列消息作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话，但同样适用于单轮任务。设计思路个性化特性：通过定制模型的训练数据和参数，使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计：针对特定任务或行为进行设计，模型可针对该任务进行Fine-tune，提高效果和准确性。优势简化开发：减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性：模型可根据需求进行定

一、常用1、写作助理最常使用的prompt，用于优化文本的语法、清晰度和简洁度，提高可读性。作为一名中文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简

C++拥有高效的执行速度和强大的标准模板库(STL),是算法竞赛的利器。建议先学习C++语言的基础语法、数据类型

ChatGPT目前最强大的的工具是ChatGPTPlus，不仅训练数据更新到了2023年，而且还可以优先访问新功能。对于程序员来说，升级到ChatGPTPlus，将会带来更多的便利和效率提升。根据升级ChatGPTPlus保姆级教程，1分钟就可以完成ChatGPTPlus升级。在当今这个信息爆炸的时代，程序员面对的不仅是日益增长的技术栈，还有持续不断的项目压力和紧迫的学习需求。在这样的背景下，Ch

1.打开AnacondaPrompt2.创建虚拟环境condacreate-nmynamepython=3.63.激活新创建的虚拟环境condaactivatemyname4.下载gdal库（此步骤如果不成功用第

Anaconda在开始菜单找不到Anacondaprompt入口如果在安装了Anaconda后，在开始栏下找不到Anacondaprompt怎么办？我在百度的评论里面找到了这个方法记录一下。

前端：SamplePrompt：执行promptcurrent_text=document.getElementById('answer');text="";char_index=0functionrun_prompt

DirectionalPreferenceAlignmentwithMulti-ObjectiveRewards2.KeepingLLMsAlignedAfterFine-tuning:TheCrucialRoleofPromptTemplates3

database_info+question形成prompt，但是实际中通常会遇到一个问题，生产中的数据库结构之复杂，通常一个数据库可能200-500个表，那么prompt通常容不下这么多信息？

步骤如下：在AnacondaPrompt中依次执行以下命令：#更新conda环境condaupdateconda#更新anaconda环境condaupdateanaconda为了避免对现有环境产生影响

第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”（ChainofThoughtReasoning）的策略，在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤，进行深度思考，然后再给出最终答案，这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果，可以减少其匆忙错误，生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考，是提升其回答质量的重要策略之一。？如何处理语言模型的输入,以生

fromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parser

在人工智能成为我们日常互动中无处不在的一部分的时代，与大型语言模型(llm)有效沟通的能力是无价的。“良好提示的26条原则”为优化与这些复杂系统的交互提供了全面的指导。本指南证明了人类和人工智能之间的微妙关系，强调清晰、专一和结构化的沟通方法。从鼓励直来直去的提问到整合目标受众，每一个原则都是制作提示的基石，以产生准确和相关的回答。这些原则的范围从分解复杂任务的简单性到匹配所提供文本的风格和基调的

这把钥匙就是——正确的提示词（prompts）。无论你是AI领域的新手，还是希望优化与大型语言模型交流的老手，掌握如何精确使用提示词，将直接影响你从这项技术中获得的价值。

文本摘要的重要性和功能优势重要性帮助处理海量文本信息：在信息时代，处理大量文本信息是常见挑战之一。节省时间：通过摘要，可以迅速获取文本的核心内容，节省阅读时间。提高效率：摘要可以帮助用户快速了解文本的要点，提高工作效率。功能优势简化复杂文本：摘要功能能够将复杂文本内容简化，提炼出关键观点和信息。提取关键信息：摘要可以准确提取文本中的关键信息，帮助用户迅速获取所需内容。增强可读性：摘要生成的内容通常

`operator=`的重载和拷贝构造函数2.1拷贝构造2.2operator=的重载3.迭代器的实现3.1普通迭代器3.2`const`迭代器4.插入和删除5.测试代码总结前言在C++STL（标准模板库

https://www.bilibili.com/video/BV1Kj41177pc/?aid=451188390&ci...screenshot-to-code这个项目可以将屏幕截图转换为HTML/TailwindCSS代码。它使用GPT-4Vision生成代码，使用DALL-E3生成图片。项目地址：github.com/abi/screenshot-to-code这个项目最近爆火，短短几天时