前言：最近chatGPT火出圈，其实不是chatGPT多智能，只是它用了一种新的交互方式来组织我们现有的知识，然后通过“高智商”的表达来使我们惊艳。但是目前或者未来的人工智能缺少创造力，他们只会整合信息目的是提高我们的效率。现在好多人不是说，ChatGPT可以写小说吗？至少可以先让程序写一个初版，然后作家再亲自上手精修。针对这个现象，作为一个作家，特德·姜给自己的同行提了个建议。就是，不要这么干。因为初稿对作家来说，其实很重要。借用特德·姜的原话。你的初稿只是一个原始想法的拙劣表达，你对它是不满意的，而初稿的价值，就在于让你意识到，你所说的和想说的之间的距离。这能够指导你重写东西。当你使用人工
我想知道如何在GoLang中执行字节(基本上是shellcode)。无论如何，我找到了一些可以帮助我入门的东西，请检查下面的代码:packagemainimport("fmt""log""syscall""unsafe")const(MEM_COMMIT=0x1000MEM_RESERVE=0x2000PAGE_EXECUTE_READWRITE=0x40)var(kernel32=syscall.MustLoadDLL("kernel32.dll")VirtualAlloc=kernel32.MustFindProc("VirtualAlloc"))funcSysAlloc(nuin
一、等价类分析法二、边界值分析三、错误猜测法四、判定表法五、流程分析方法六、正交试验设计法七、状态迁移法等价类分析法等价类划分方法针对手机状态大致可以归几个大类：按键类（等价法）：有效输入和无效输入（有效输入指UM和菜单指示；无效输入指测试菜单功能此时没有定义的按键和用户动作）；外部中断类（等价法）：常用、不常用及无效常用：来电和来消息（短信、彩信、push消息）；掀合盖；侧键；耳机＆FM；情景模式；电量不足不常用：充电；闹钟＆记事本＆关机时间＆整点报时提示；Icon＆动画显示；Icon＆动画刷新；编辑界面＆pop显示框输入为空或满；编辑界面＆pop显示框状态输入法默认＆字符编码默认；失效SI
【简介】ChatGPT大火后，“提示工程师”开始流行。然而，他们很可能被光速下岗？最近爆发的ChatGPT真的让人上瘾。但是，你只是在玩游戏，有些人已经在上面赚取了数百万的年薪！这位名叫莱利·古德塞德的小弟最近因为ChatGPT的爆炸而疯狂了1w+。他还被硅谷独角兽规模人工智能公司聘为“快速工程师”，估计价值73亿美元。出于这个原因，ScaleAI似乎提供100万人民币的年薪。然而，我能拿这笔钱多久？提示工程师正式上岗！ScaleAI创始人兼首席执行官AlexanderWang热烈欢迎Goodside的参与：“我打赌古德塞德是世界上第一个招聘的提醒工程师，绝对是人类历史上的第一个。”众所周知，
俗话说，尽信书则不如无书。换成现代的智能AI也一样，虽然它强大，但结果也不能全信。最近无意中发现chatGPT一个很扯的问题，竟连最基本的问题都能给出个错误答案，如果信了它就是扰乱视听了。问题内容c语言中==和&&优先级哪个高？正确答案是什么？猜一猜chatGPT会给出什么答案？类似1+1等于2这么简单的问题本身无意思，大佬们根本不会写出这样的代码。但这至少证明chatgpt有时是错的，不能太相信。当然我还是挺喜欢用它的，只是后续他给出的结果多怀疑一下，留点儿心罢了。#includeusingnamespacestd;intmain(){cout当然类似这种容易模糊记混淆的加括号最保险。但有时
ChatGPT背景：ChatGPT是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中GPT是GenerativePre-trainedTransformer（生成型预训练变换模型）的缩写。通过学习大量现成文本和对话集合（例如Wiki），ChatGPT能够像人类那样即时对话，流畅的回答各种问题。（当然回答速度比人还是慢一些）无论是英文还是其他语言（例如中文、韩语等），从回答历史问题，到写故事，甚至是撰写商业计划书和行业分析，“几乎”无所不能。甚至有程序员贴出了ChatGPT进行程序修改的对话。ChatGPT也可以与其他A
形式：输入一个问题，模型会生成一个结果，一问一答形式功能：创建一个聊天接口地址：POST https://api.openai.com/v1/chat/completions （Beta）请求参数(Requestbody)：model：string必须使用的模型，只有gpt-3.5-turbo和gpt-3.5-turbo-0301两个取值messages：array必须需要传入的内容，里面包括role，centent两个字段，举例：PowerShell"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]temperature：number可选默认1数字
目录一、通用五层协议体系5.应用层4.运输层3.网络层2.数据链路层1.物理层二、各层之间的传递过程三、TCP/IP体系结构四、网络协议大全（各种属于哪一层）五、举例：RTSP一、通用五层协议体系5.应用层应用进程间通信和交互的规则。通过应用进程间的交互来完成因特网络应用，协议有很多，比如域名系统DNS，支持万维网应用的HTTP协议，支持电子邮件的SMTP协议等等，我们把应用层交互的数据单元称为报文（message）。4.运输层负责向两台主机进程之间的通信提供通用的数据传输服务。由于一台主机可同时运行多个线程，因此运输层有复用和分用的功能，复用就是指多个应用层进程可同时使用下面运输层的服务，分
前言： 随着23年三月初开始ChatGPT迅速发展，爆红网络。也有不少人说这个东西会顶替程序员。刚好身边同事有一个需要是读取word文档中的内容，保存到数据库。 我们就用百度的文心一言试下吧。交互开始： 总的来说从提问到问题的反馈，都是比较流畅的。代码块中也贴心的给出了copy按钮。第二个依赖问题也比较模糊，但是能够给到准确的答案。不但提供maven依赖格式，还给出了groovy格式依赖。代码运行： 报错了 咋们问下它错误原因： 初步看来好像是格式问题，我这边上传的word文件是doc文件后缀结尾。问下它是否有其他代码解决吧。
我们正在将古老的FrameMaker文档转换为XML。我的工作是转换它:`为此:foo,bar我(还)不担心那部分；令我感到困惑的是ProcessingInstruction遍布整个文档并且可能在任何元素下，因此我需要能够搜索整个树，找到它们，然后处理它们。我不知道如何使用minidom遍历整个XML树。我错过了一些secret方法/迭代器吗？这是我到目前为止所看到的:Elementtree有优秀的Element.iter()方法，这是一个深度优先搜索，但它不处理ProcessingInstructions.ProcessingInstruction没有标签名称，因此我无法使用mini
