目录读写BigIntegerString数据类型相互转化forMath日历时间排序sort二叉树计数题进制转化读写Scannerin=newScanner(System.in);in.next();in.nextInt();//根据数据类型选择nextXXX,float,doublein.nextLine();System.out.println("");System.out.print("");System.out.printf("%4.2f",i);//"4.2"中4表示输出的长度，2表示小数点后的位数。System.out.printf("%d",i);//"d"表示输出十进制整数。%d
问：Electron可以开发手机app吗？答：可以的,使用Electron可以开发跨平台的移动应用。Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS来构建跨平台桌面应用的框架。通过Electron打包的应用,不仅可以运行在桌面Windows、Mac和Linux系统上,也可以打包成Android和iOS应用运行在移动设备上。要使用Electron开发移动应用,主要有以下两种方式:1.使用Electron的主要竞争对手Capacitor-这是一个专门用于打包web应用为原生移动应用的框架。它支持iOS和Android,可以将Electron应用打包为这两个平台的应用。2.使用Apa
随着人工智能技术的迅猛发展，问答机器人在多个领域中展示了广泛的应用潜力。在这个信息爆炸的时代，许多领域都面临着海量的知识和信息，人们往往需要耗费大量的时间和精力来搜索和获取他们所需的信息。在这种情况下，垂直领域的AI问答机器人应运而生。OpenAI的GPT3.5和GPT4无疑是目前最好的LLM（大语言模型），借助OpenAI的GPT确实可以快速地打造出一个高质量的AI问答机器人，但是GPT在实际应用上存在着不少限制。比如ChatGPT的知识库是通用领域的，对于垂直领域的知识理解有限，而且对于不熟悉的知识还会存在幻觉的问题。另外GPT的训练语料大部分是英文的，对于中文的理解也存在一定的问题，这对
目录5-26.为什么在TCP首部中有一个首部长度字段，而UDP的首部中就没有这个这个字段？5-37.在 TCP 的拥塞控制中，什么是慢开始、拥塞避免、快重传和快恢复算法?这里每一种算法各起什么作用? “乘法减小”和“加法增大”各用在什么情况下?5-26.为什么在TCP首部中有一个首部长度字段，而UDP的首部中就没有这个这个字段？TCP首部除固定长度部分外，还有选项，因此TCP首部长度是可变的。UDP首部长度是固定的。5-37.在 TCP 的拥塞控制中，什么是慢开始、拥塞避免、快重传和快恢复算法?这里每一种算法各起什么作用? “乘法减小”和“加法增大”各用在什么情况下?答：① 慢开始：在主机刚刚
博主主页：一点素材博主简介：专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java、微信小程序、安卓等技术开发，远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、小程序、安卓app、大数据等设计与开发。感兴趣的可以收藏+关注，所有项目均配有开发文档，一系列安装配置教程，可以定制功能包安装运行！！🍅文末获取联系🍅系统介绍 在线答题微信小程序是考试中重要的一环，在线答题是学生获取任务信息的主要渠道。为了方便学生能够在网站上查看任务信息、考试，于是开发了基于springboot框架设计与实现了一款
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)AknowledgegraphforChinesecookbook（
一、项目来源由于之前用Rasa构建过对话系统，因此一直想脱离Rasa这个开源框架，从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统，毕竟框架用的再溜，都不如自己做一遍。恰巧在Rasa群里看到了 @王乐 前辈分享的一个项目：基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统，先看了一遍视频，然后把代码下载下来，自己实现了一遍，遇到不懂得地方就再看视频，现在基本把这个项目搞明白了，写个总结分享一下，后期会在现有的基础上做一些横向拓展。由于前辈已经有了视频讲解(项目主页有视频链接)，我的总结和分享尽量避开已有的讲解内容，避免重复。因此建议本文和前辈的视频配合食用~二、项目架构[1]目前实现的是最小演示版本，后期前辈可能
vue+flask基于知识图谱的抑郁症问答系统抑郁症已经成为当今社会刻不容缓需要解决的问题，抑郁症的危害主要有以下几种：1.可导致病人情绪低落：抑郁症的病人长期处于悲观的状态中，感觉不到快乐，总是高兴不起来。2.可导致工作、学习能力下降：抑郁症的患者会出现思维迟缓、反应迟钝、记忆力下降，严重影响工作和学习能力。3.可导致睡眠障碍：抑郁症患者会出现入睡困难或者早醒等睡眠问题。4.可导致各种躯体不适：抑郁症病人常出现头痛、头晕、全身疲乏，食欲减退等症状。抑郁症还会导致厌世倾向，所以说危害是非常大的，那么构建一个抑郁症的知识图谱是很有意义的。本文系统主要从各个类型的抑郁症的症状、发病原理、诊断、可以
利用Langchain+Streamlit打造一个交互简单的旅游问答AI机器人，如果你有openai账号,可以按照如下的网址直接体验，如果你没有的话可以站内私信博主要一下临时key体验一下： 产品使用传送门—— http://101.33.225.241:8501/ 这里有演示效果和代码讲解的视频传送门——【Langchain+Streamlit】超简单旅游问答AI（代码共享&账号分享）_哔哩哔哩_bilibili github传送门—— GitHub-jerry1900/langchain_qabot:用langchain,streamlit实现的简单问答机器人，只
知识要点微软认知服务中知识库服务的申请与搭建如何用RESTAPI访问知识库数据微软认知服务中机器人服务的申请与搭建如何无缝集成知识库服务与机器人服务建立知识库什么叫QnAMaker?知识库，就是人们总结出的一些历史知识的集合，存储、索引以后，可以被方便的检索出来供后人查询/学习。QnAMaker是用于建立知识库的工具，使用QnAMaker，可以根据FAQ（常见问题解答）文档或者URL和产品手册等半结构化内容打造一项问题与解答服务。可以生成一个问题与解答模型，以便灵活地应对用户查询，即用户不必输入精确的查询条件，而是提供以自然对话方式受训的机器人来响应。下图中是知识库与BotService的结合
