2024年第四届消费电子与计算机工程国际学术会议（ICCECE2024）20244thInternationalConferenceonConsumerElectronicsandComputerEngineering进入21世纪以来，计算机技术的高速发展带来了消费电子产品的快速更迭。在技术迅速发展历程中，众多高校与企业研发了许多相关技术和产品，取得了丰硕学术和应用成果。2024第四届消费电子与计算机工程国际学术会议将于2024年1月12-14日在中国广州召开。本次会议主要围绕消费电子发展、网络信息安全、人工智能、物联网等研究领域展开讨论。大会将就目前的热点问题展开研讨，共享研究成果，推动相关
【毕业设计】27-基于单片机的家庭监控及防盗报警/热释电报警/人体系统工程设计（原理图+源代码+仿真+实物照片+论文）文章目录【毕业设计】27-基于单片机的家庭监控及防盗报警/热释电报警/人体系统工程设计（原理图+源代码+仿真+实物照片+论文）资料要求任务书设计说明书摘要设计框架架构设计说明书及设计文件源码展示资料要求资料包含：毕业设计全套资料（精品）原理图工程文件原理图截图仿真模型工程文件答辩论文低重复率文档，24387字英文文献及翻译实物图片visio流程图工程任务书基于单片机作为核心控制器，89C52系列单片机来实现整个系统，需要人体检测设备、单片机、蜂鸣器、LED、按键来实现，通过人体
OpenAI的GPT-3、GPT-3.5和GPT-4模型基于用户输入的文本提示工作。有效的提示构造是使用这些模型的关键技能，涉及到配置模型权重以执行特定任务。这不仅是技术操作，更像是一种艺术，需要经验和直觉。本文旨在介绍适用于所有GPT模型的提示概念和技巧。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人提示工程基本概念本部分介绍GPT提示的基本概念和元素。文本提示是用户与GPT模型交互的方式。与所有生成语言模型一样，GPT模型会
我需要使用getString()来self应用程序中的大多数模块。但由于一些奇怪的原因，它是tiedtoApplicationorContext，所以这意味着我需要将应用程序引用作为参数传递给应用程序中的每个类。这个很清楚violates面向对象设计的最基本原则之一。有解决办法吗？ 最佳答案 “奇怪的原因”是因为字符串资源与您的应用程序相关联，所以如果没有某种句柄(上下文)就无法访问它们。如果大多数不是Activity的类都需要访问字符串资源，您可能需要稍微重新考虑一下您的设计。不依赖于Context的一种简单方法是加载字符串并将它
一. 简介vscode是一款微软提供的免费的代码编辑软件。对于IMX6ULL-ALPHA开发板而言，NXP官方uboot一定会支持不止IMX6ULL芯片的代码，也不止支持一种架构，还支持其他芯片或架构的源码文件。为了方便阅读代码，vscode软件可以在界面，设置不显示没有使用到的源码文件夹或文件。二. vscode软件屏蔽不使用的文件夹或文件的方法1. vscode打开uboot工程ubuntu下通过vscode软件打开NXP官方Uboot源码包。如下所示：点击“文件 -> 将工作区另存为…”， 打开保存工作区对话框，将工作区保存到uboot源码根目录下，设置文件名为“uboot”，如下所
目录前言前期准备组网要求开始组网分公司1分公司2核心交换机配置实现内部服务器的搭建acl_deny部分用户与服务器出口配置出口防火墙（修正）防火墙实现上网限制dhcp分配ip结语前言本次的计网课程设计为河南某工程学院课程的实验部分，没办法课程太赶了中间完全没有做过组网实验，所以对于新手来说难度稍大可能完全无从下手。好在两年前，我就接触到了这种组网操作（当时还是思科比较流行）。并且之后顺利拿到计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试网路工程师证。由于也是过了知识的巅峰时刻，好多交换机路由器的操作命令都不太清楚了，我也是通过查阅各方资料，搞了一下午最终完成了本次组网实验。前期准备软件Wiresha
随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
译者|李睿审校|重楼生成式人工智能最近的爆发标志着机器学习模型的能力发生了翻天覆地的变化。像DALL-E2、GPT-3和Codex这样的人工智能系统表明，人工智能系统在未来可以模仿人类独特的技能，例如创作艺术、进行对话，甚至编写软件。然而，有效地部署和管理这些新兴的大型语言模型(LLM)给组织带来了巨大的挑战。本文将为软件工程师提供支持研究的解决方案策略，通过利用机器学习运营(MLOps)最佳实践来顺利集成生成式人工智能，并详细介绍经过验证的技术以部署LLM以优化效率，在生产中对其进行监控，不断更新以提高性能，并确保它们在各种产品和应用程序中协同工作。通过遵循所提出的方法，人工智能从业者可以规
🔗《C语言趣味教程》👈猛戳订阅！！！Ⅰ.switch语句0x00 switch的语法📚介绍：switch语句是一种多分支语句，常常用于"多分支"的情况。用于不同条件执行不同动作，每一个case分支都是唯一的，从上往下逐一测试直到匹配为止。一个标准的switch语句由三部分组成：case
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
