前言当下最火的人工智能毫无疑问是大模型的聊天机器人，ChatGpt的出现，让无数人为之惊叹，它聪明、逻辑清晰、又什么都懂，甚至被人们认为是第四次工业革命的开端。AI的大模型之争，美国的OpenAI已经率先拔得头筹，我们国内的科技公司也在奋力追赶，代表作有百度的文心一言和阿里的通义千问。今天我们就对ChatGpt和文心一言分别进行十个领域经典问题的提问，看看它们的智能水平谁更厉害！（本来是想加上通义千问进行三方对比的，但无奈真的弄不到邀请码）1，哲学提问：人活着有什么意义？文心一言回答ChatGpt回答答案哲学问题没有标准答案，每个人都可以有自己的看法。评价从答案来看，文心一言试图给我们一个
创建动态运行库一、打开VS2022，新建一个DLL工程二、在项目中新建一个头文件，输入以下代码#pragmaonce#ifdefBUILD_DLL//当源文件中有#defineBUILD_DLL时执行dllexport，BUILD_DLL可自定义名称。#defineAPI_SYMBOL__declspec(dllexport)#else#defineAPI_SYMBOL__declspec(dllimport)#endif//随便定义一个求两个数和的函数addNum。//extern"C"API_SYMBOLintaddNum(inta,intb);//extern"C"是C++特有的指令（C
（首先是在VS中新建一个MFC项目）一、鼠标的响应（一）、添加鼠标的消息响应函数（在项目/类向导中）以鼠标按下，抬起为例（二）、在view的头文件中定义两个点（起点和终点），记录鼠标按下和抬起的位置。 （三）、把鼠标接收到的两个点（point）赋值给我们定义的点（first，end）。并且强制画一下。 （四）、把上一步里两个点连线画出来 二、对话框（一)、在资源标签页对话框处，右键点击插入对话框 （二）、给“属性”改个名字（id）（三）、给对话框里加控件（比如加个编辑框） （四）、加完控件后，鼠标右键空白处，点击“添加类” （五）、给类起个名字，头文件和cpp文件会自动生成（六）、上一步之后
参考：VisualStudio2022安装到非C盘完全指南_Ethan_00的博客-CSDN博客_vs必须安装在c盘吗VisualStudio2022安装到非C盘完全指南VisualStudio功能强大但是很臃肿，读本科时学C语言和C++没少折腾它。在安装VS时虽然有选择安装位置的选项，但是尽管更换了安装分区，仍然有很多部件被安装在了C盘。本文介绍了将VS安装到非C盘的步骤。第一步创建安装目录软链接mklink的功能与Linux中的ln命令类似，其功能是创建符号链接和硬链接，详细用法见Windows下mklink使用。利用mklink命令创建链接替换VS安装目录，这样的话VS就会安装在链接指向
我正在用这样的数据集做一些练习:包含许多词典的列表users=[{"id":0,"name":"Ashley"},{"id":1,"name":"Ben"},{"id":2,"name":"Conrad"},{"id":3,"name":"Doug"},{"id":4,"name":"Evin"},{"id":5,"name":"Florian"},{"id":6,"name":"Gerald"}]列表很少的字典users2={"id":[0,1,2,3,4,5,6],"name":["Ashley","Ben","Conrad","Doug","Evin","Florian","Ge
我正在用这样的数据集做一些练习:包含许多词典的列表users=[{"id":0,"name":"Ashley"},{"id":1,"name":"Ben"},{"id":2,"name":"Conrad"},{"id":3,"name":"Doug"},{"id":4,"name":"Evin"},{"id":5,"name":"Florian"},{"id":6,"name":"Gerald"}]列表很少的字典users2={"id":[0,1,2,3,4,5,6],"name":["Ashley","Ben","Conrad","Doug","Evin","Florian","Ge
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭5年前。ImprovethisquestionDashbyPlotly对于Python开发人员而言，这似乎是一种无需学习Javascript和前端Web开发即可创建交互式Web应用程序的好方法。另一个具有相似目标和范围的伟大项目是JupyterDashboards.各有什么优缺点？特别是在多用户部署中？我还发现Plotly文档非常不清楚究竟什么是开源以及数据是否上传到他们，或者绘图是否可以离线完成？底层Plotly库显然有两种模式，但
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭5年前。ImprovethisquestionDashbyPlotly对于Python开发人员而言，这似乎是一种无需学习Javascript和前端Web开发即可创建交互式Web应用程序的好方法。另一个具有相似目标和范围的伟大项目是JupyterDashboards.各有什么优缺点？特别是在多用户部署中？我还发现Plotly文档非常不清楚究竟什么是开源以及数据是否上传到他们，或者绘图是否可以离线完成？底层Plotly库显然有两种模式，但
实用调试小技巧1.什么是bug？2.调试是什么？有多重要？3.debug和release的介绍。4.windows环境调试介绍。4.1常见调试快捷键4.2调试的时候查看程序当前信息4.2.1监视：4.2.2内存4.2.3调用堆栈4.2.4反汇编4.2.5寄存器5.一些调试的实例。6.如何写出好（易于调试）的代码。7.编程常见的错误。1.什么是bug？谈到bug，我们知道bug的中文意思是虫子，飞蛾的意思。至于为什么bug一词会用到计算机领域的话得追溯到第一台计算机的诞生。上面个你看到的就是世界上第一个bug的诞生。它的来源也是非常的有意思，当时世界上的第一台计算机出了故障不能正常的工作，于是工
有很多问题(1、2、3)涉及单个系列中的计数值。但是，关于计数两个或多个系列的组合的最佳方法的问题较少。提出了解决方案(1，2)，但没有讨论何时以及为什么应该使用它们。以下是对三种潜在方法的一些基准测试。我有两个具体问题:为什么grouper比count更高效？我希望count效率更高，因为它是在C中实现的。即使列数从2增加到4，grouper的卓越性能仍然存在。为什么value_counter比grouper差这么多？这是由于构建列表或从列表中构建系列的成本吗？我知道输出是不同的，这也应该通知选择。例如，使用连续的numpy数组与字典推导相比，按计数过滤更有效:x,z=grouper
