对于职场人来说，开会基本上是家常便饭，但会议过多难免会出现纰漏，比如记笔记的手速跟不上领导讲话的语速，稍一分心就没听清会议内容……如此种种，最终都会导致笔记内容残缺不全。然而，对于上班一族来说，这些残缺不全的会议内容才是真正的职场噩梦。很显然，手写笔记的形式已经很难应对当下快节奏的职场生活了，甚至成了职场人的拖累。在多方比对下，笔者找到了一款新的办公产品——讯飞智能办公本Air，这让我的诸多办公困扰迎刃而解。一、轻薄设计便携实用刚一拿到手，我就被讯飞智能办公本Air的设计惊艳到了。黑色的皮套、深灰色的铝镁合金机身以及配备的同色系电磁笔不但让讯飞智能办公本Air看起来更加美观，而且显得商务感十足
三、利用指示器随机变量来计算掷n个骰子之和的期望值。文心一言：为了计算掷n个骰子之和的期望值，我们需要先了解一个重要的概念：指示器随机变量。指示器随机变量是一种特殊的随机变量，它只有两个取值：0和1。通常用I来表示指示器随机变量，它的取值为1表示事件发生，取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中，我们可以将指示器随机变量定义为：I(i)={0,如果第i个骰子的点数为61,如果第i个骰子的点数大于等于2且小于等于5其中，i表示第i个骰子。有了指示器随机变量，我们可以将掷n个骰子之和的期望值计算为：E(X)=n×E(I(1))=n×(15/6)=52n/6其中，X表示掷n个骰子得到的总点数，E(X
1.前言在9.0的系统rom定制化开发中，在产品开发中，一些内置的app需要用到tts语音播报功能，所以需要用到讯飞语音引擎作为默认的系统tts语音引擎功能，所以就需要了解系统关于tts语音引擎默认的设置方法，然后在设置讯飞语音引擎为默认的tts语音引擎来实现tts语音播报功能的实现，接下来分析下相关的tts默认引擎的设置方法，来实现默认tts语音引擎的设置2.设置讯飞语音引擎为默认tts语音播报引擎的核心类frameworks/base/core/java/android/speech/tts/TtsEngines.javaframeworks/base/packages/SettingsP
获得讯飞星火认知大模型体验授权，第一时间来测试一下效果，使用申请手机号登录后，需要同意讯飞SparkDesk体验规则，如下图所示：同意之后就可以进行体验了，界面如下：讯飞星火效果体验以下Prompt来自https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B自我认知星火文心一言在自我认知方面，两个模型的表现都不错。提纲写作星火文心一言在提纲写作方面，星火给出的答案类似书的目录，很有条理性；而文心一言不仅给出了提纲，而且对提纲的写作方向给出了详细的介绍。文案写作星火文心一言在文案写作方面，星火给出的答案非常不错，而文心一言给出的不仅是文案，还有图片，不过个人认为文案生成的效果一般；
四、一次聚会需要邀请多少人，才能让其中3人的生日很可能相同?文心一言：为了解决这个问题，我们需要先计算出所有可能的生日组合数，然后计算出其中生日相同的组合数。已知需要邀请的人数为：23人根据组合数公式，可计算出所有可能的生日组合数：2.58520167*10^{22}根据生日相同的组合数公式，可计算出其中生日相同的组合数：2.4676925e+22所以，需要邀请2.4676925e+22人才能让其中3人的生日很可能相同。讯飞星火：[分析]一年最多有366366366天，366÷3=122366\div3=122366÷3=122,最坏的情况是，每天都有一名学生过生日的话，还余222名学生，根据
一、Marceau教授不同意引理5.5证明中使用的循环不变式。他对第1次送代之前循环不变式是否为真提出质疑。他的理由是，我们可以很容易宣称一个空数组不包含0排列。因此一个空的子数组包含一个0排列的概率应是0，从而第1次选代之前循环不变式无效。请重写过程RANDOMIZE-IN-PLACE，使得相关循环不变式适用于第1次选代之前的非空子数组，并为你的过程修改引理5.5的证明。文心一言：为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改：1.初始化一个长度为n的数组A，并将其
前文回顾：在（一）语言理解能力测试中，我们主要测试了两个大语言模型对复杂语义的理解、对文章情绪的识别、对文章进行摘要总结、对文章进行要素提取，测试结果表明：在语言理解能力上：除了有些问题他拒绝回答之外，讯飞星火的表现明显要好于文心一言，可以说很接近ChatGPT3.5的水平。在（二）任务完成能力中，我们测试了模型对表格的处理能力，完成了藏头诗，拟定了跑步计划，总体发现，两个模型在这方面的能力上表现一般。今天我们来测试两个模型在常识问题上的能力。 1.测试内容设计知识型测试体现了大模型背后强大的知识存储和理解能力，这部分能力可以直接帮助人类快速解答问题。我们这里既包括包括了较简单的常识类和也包括
三、假设你希望以1/2的概率输出0与1。你可以自由使用一个输出0或1的过程BIASED-RANDOM。它以某概率p输出1，概率1-p输出0，其中0文心一言：可以使用贝叶斯公式来计算无偏的结果。假设我们进行了n次试验，其中BIASED-RANDOM以概率p输出1，以概率1-p输出0。设N0为输出0的次数，N1为输出1的次数，则有N0+N1=n。根据贝叶斯公式，可以得到：p(N0,N1|p)=p(N0,N1,p)/p§其中，p(N0,N1,p)表示在n次试验中，N0次试验输出0，N1次试验输出1，且BIASED-RANDOM以概率p输出1的概率。p§表示概率p的概率密度函数，可以在已知p的范围的情
二、假设我们将球投入到b个箱子里，直到某个箱子中有两个球。每一次投掷都是独立的并且每个球落入任何箱子的机会均等。请问投球次数期望是多少?文心一言：这是一个典型的鸽巢原理（PigeonholePrinciple）问题。假设每次投球时，每个箱子有1/b的概率被选中。我们设投球次数为x。我们首先考虑，在前x-1次投球中，没有任何一个箱子中有两个球的概率。我们可以将这个概率表示为：P(notwoballsinanybox|firstx-1throws)=(b-1)/b×(1/b)×…×(1/b)=(b-1)/b^(x-1)这个概率表示在前x-1次投球中，每个箱子最多只有一个球的概率。因为每次投球时，每
六、假设将n个球投人n个箱子里，其中每次投球独立，并且每个球等可能落入任何箱子。空箱子的数目期望是多少?正好有一个球的箱子的数目期望是多少?文心一言：这是一个典型的概率问题。首先，我们可以通过简单的计算来理解问题的背景。假设我们有n个球和n个箱子，每个球被投人到箱子里的概率是相等的，即每个箱子有1/n的概率被选中。现在我们来回答问题。1.空箱子的数目期望是多少？我们可以用全概率公式来解决这个问题。首先，考虑只有一个球的情况。在这种情况下，我们可以得到n个箱子中的一个，因此空箱子的期望是n-1。接下来，考虑有两个球的情况。在这种情况下，我们可以得到2个箱子中的一个，因此空箱子的期望是n-2。以此
