Java并发编程，介绍常用的辅助类
常用的辅助类1.CountDownLatch1.2.示例：班长锁门问题1.2.CountDownLatch类简介：1.2.1 CountDownLatch概念1.2.3 CountDownLatch的用法1.3.CountDownLatch案例：1.4.原理总结2.CyclicBarrier2.1.CyclicBarrier简介2.2.案例：集齐7颗龙珠召唤神龙3.Semophore3.1.Semo...
基于FPGA的RGB图像转化为灰度图实现,通过MATLAB进行辅助验证
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.部分核心程序 `timescale 1ns / 1ps//// Company: // Engineer: // // Create Date: 2023/08/01 // Design N...
【译】通过 GitHub Copilot Chat 简化代码优化和调试（AI 辅助编程）
就可以看到这些新功能。如果没有，您仍然可以注册私有预览。我们想听听您的意见!我们非常感谢您提供的所有反馈，到目前为止，我们一直在创建 Copilot Chat，并兴奋地看到下一波人工智能辅助生产力将带您创建伟大的软件。请尝试新功能并分享您的反馈——只需使用 Visual Studio“报告问题”向我们发送您对 Visual Studio 中 GitHub Copilot Chat 的建议...
【ChatGPT模板】教学辅助教案篇
本文介绍如何使用ChatGPT编写教案，以及多种GPT产品横向对比。 文章目录 教案模板GPT4的结果目标单词目标句型思政目标教学步骤课后总结 GPT 3.5目标单词目标句型思政目标教学步骤课后总结 Legacy (GPT-3.5)Target Vocabulary (20 words)Target Sentences (5 sentences)Social ObjectiveTeaching St...
证明贪心算法的正确性（Chatgpt辅助完成）
一、最大不相交区间数量问题 问题描述：给定n个区间，选择尽可能多的区间，使得这些区间两两不相交。 贪心算法的思路：按照右端点从小到大的顺序，依次选择右端点最小的区间，并且与前面选择的区间不重叠的区间。 证明： 贪心选择性质成立 假设选择的区间为I1、I2、I3……Im，按照右端点从小到大的顺序依次选择，其中Im是右端点最小的区间。对于任意一个区间Ix (1≤x≤m-1)，如果Ix与Im相交，那么Ix的...
ChatGPT 辅助编程
前言 文章目录 前言一、作用二、举例1. 写代码2. 解析程序3. 找 Bug4. 语言转换5. Python 实现人工智能相关代码 一、作用 利用 ChatGPT 快速生成代码，程序员拿到代码后稍加修改完善实现自己的业务逻辑。 注意：问题要描述清楚，尽量具体一点儿，用什么语言，实现什么等。 二、举例 以 为例，其他编程语言同理。 1. 写代码 【命令 1】：帮我使用 Python 语言写一个二分查...
CSDN接入AIGC辅助创作，对此你怎么看？
上，一方面你可以看到自己的代码，一方面能看到运行结果，后面呢还会给大家提供更多有趣的服务，大家可以了解一下。 🌟 CSDN接入AIGC？ 现在比较火的ChatGPT，那我们4S店也会提供一些这样的创作辅助， 帮助大家更容易的去创作，当然不是代替大家去创作， 那比如说JAVA的发展历史， 如果在你的文章当中，你想去接入这样的一个内容，那可能你会去各种平台上去检索，找到一些你认为比较符合的内容，然后需要把...
为什么说 ICMP 协议是网络最强辅助
家好，我是风筝轻解网络系列又来了。已有高清 PDF 版本可以离线阅读了，全册 65 页，如果有需要离线版的高清 PDF 可以直接下载。今天咱们说说 ICMP 协议。ICMP 可谓是网络世界中的最强辅助了，IP数据包如果在途中遭遇不测的话，全靠 ICMP 来通知，要不然丢掉的IP数据包就有如石沉大海，从此杳无音信，发送方也不知道这个包有没有传输成功，倘若没有成功，那失败原因是什么？这些，全靠 ICM...
【自然语言处理】【ChatGPT系列】WebGPT：基于人类反馈的浏览器辅助问答
便人类提供演示数据，我们设计一个环境的图形化用户接口(图1a)。其本质上还是展示了基于文本接口的相同信息，并允许任何有效的行动被执行，但是对人类更友好。对于比较数据，我们设计了一个类似的接口，允许提供辅助注释和比较评分，尽管在训练时仅使用最终的比较评分(更好、更差或者相当)。 对于演示数据和比较数据，我们强调答案应该是相关的、连贯的、并且有值得信赖的参考资料支持。 2. 训练 本文方法中预训练...
BERT辅助金融领域人物关系图谱构建
摘要 现有的人员简历信息抽取方法无法针对金融公告中非结构化人员简历进行人员属性以及事件的抽取,无法发现金融公告中跨文档的人员之间关系。针对以上问题,将非结构化的人员简历抽取成结构化的人员信息模板,提出一种金融领域人物关系图谱构建方法。通过对BERT预训练语言模型进行训练,抽取出非结构化人员简历文本中的人员属性实体,利用训练好的BERT预训练模型获取事件实例向量,对事件实例向量进行准确的分类,填充层次化...