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究竟什么是AI提示词？深入解析与实战应用

news 来源：原创 2025/9/9 6:13:03

随着人工智能技术的飞速发展，AI提示词（AI Prompt）逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的热门话题。无论是GPT-3、ChatGPT还是其他大型语言模型，提示词都扮演着至关重要的角色。那么，究竟什么是AI提示词？它如何影响模型的输出？本文将深入解析AI提示词的概念、作用及其在实际应用中的技巧。

一、什么是AI提示词？

1.1 定义与核心概念

AI提示词（AI Prompt）是指用户输入给AI模型的文本指令或问题，用于引导模型生成特定的输出。它是用户与AI模型之间的“对话起点”，通过提示词，用户可以明确告诉模型自己需要什么样的信息或内容。提示词的核心在于“引导”，它决定了模型生成文本的方向、风格和内容。

从技术角度来看，提示词是自然语言处理（NLP）中“输入-输出”模式的关键部分。无论是生成式AI模型（如GPT-3、ChatGPT）还是任务型AI模型（如问答系统、翻译工具），提示词都是模型生成响应的基础。

1.2 提示词的基本形式

提示词的形式可以非常简单，也可以非常复杂，具体取决于用户的需求和任务的复杂度。以下是一些常见的提示词形式：

  • 简单指令：
    例如，“写一篇关于AI的文章。”
    这种提示词直接告诉模型需要完成的任务，但未提供具体的细节或上下文。

  • 详细描述：
    例如，“请写一篇关于AI在医疗领域应用的文章，重点介绍AI如何提高诊断准确性，并给出具体案例。”
    这种提示词提供了更多的上下文和具体要求，帮助模型生成更精准的输出。

  • 问题形式：
    例如，“什么是机器学习？请用简单的语言解释。”
    这种提示词以问题的形式出现，引导模型生成解释性内容。

  • 多轮对话：
    例如，“用户：请推荐一部科幻电影。AI：您喜欢哪种类型的科幻电影？用户：我喜欢关于时间旅行的电影。”
    这种提示词通过多轮对话逐步明确用户的需求。

1.3 提示词的作用机制

提示词的作用机制可以理解为“模型解码的起点”。AI模型（如GPT系列）是基于大规模预训练的语言模型，它通过学习海量文本数据掌握了语言规律和知识。当用户输入提示词时，模型会根据提示词的内容和上下文，预测最可能的下一个词或句子，从而生成连贯的文本。

提示词的作用主要体现在以下几个方面：

  1. 任务定义：
    提示词告诉模型需要完成什么任务。例如，“翻译以下句子：Hello, world!”明确指示模型进行翻译任务。

  2. 上下文提供：
    提示词为模型提供生成文本所需的背景信息。例如，“假设你是一位历史学家，请解释工业革命的影响。”通过提示词，模型可以模拟历史学家的视角生成内容。

  3. 风格控制：
    提示词可以控制生成文本的风格。例如，“请以幽默的方式写一篇关于AI的文章。”引导模型生成轻松幽默的文本。

  4. 输出约束：
    提示词可以限制生成内容的范围或格式。例如，“请列出5个AI在医疗领域的应用案例。”明确要求模型生成列表形式的输出。

1.4 提示词的实际意义

提示词不仅仅是技术上的输入，它还具有重要的实际意义：

  1. 提升用户体验：
    通过设计清晰的提示词，用户可以更高效地与AI模型交互，获得符合预期的结果。

  2. 降低使用门槛：
    提示词的设计使得非技术用户也能轻松使用AI工具，无需深入了解模型的工作原理。

  3. 扩展应用场景：
    提示词的灵活性使得AI模型可以应用于多种场景，如内容创作、教育、编程、客服等。

  4. 优化模型性能：
    精心设计的提示词可以帮助模型更好地理解任务，从而提高生成内容的质量和准确性。

1.5 提示词的设计原则

为了充分发挥提示词的作用，设计提示词时可以遵循以下原则：

  1. 明确性：
    提示词应清晰明确，避免模棱两可的表述。例如，“请解释量子计算。”比“告诉我一些关于量子计算的东西。”更明确。

  2. 简洁性：
    提示词应尽量简洁，避免冗长的描述。例如，“总结这篇文章。”比“请阅读这篇文章并写一个简短的总结。”更简洁。

  3. 具体性：
    提示词应提供具体的指令或上下文。例如，“请用Python编写一个函数，用于计算列表的平均值。”比“写一些代码。”更具体。

  4. 适应性：
    提示词应根据任务复杂度调整长度和细节。对于简单任务，简短的提示词即可；对于复杂任务，可能需要更详细的提示词。

1.6 提示词的发展趋势

  1. 多模态提示词：
    未来的提示词可能不仅限于文本，还可以包括图像、音频等多模态输入。例如，用户可以通过上传一张图片并附上文字描述，引导模型生成与图片相关的文本内容。这种多模态提示词将极大地扩展AI模型的应用场景。

  2. 动态提示词优化：
    随着AI模型对上下文理解能力的提升，提示词的设计可能会变得更加动态和智能化。例如，模型可以根据用户的初始提示词自动生成更优化的后续提示词，从而提高生成内容的质量。

  3. 个性化提示词：
    未来的提示词可能会更加个性化，根据用户的偏好、历史交互记录和任务需求，自动调整提示词的内容和风格。例如，模型可以根据用户的语言习惯生成更符合其表达方式的提示词。

  4. 提示词库与共享：
    随着提示词的重要性日益凸显，可能会出现专门的提示词库，供用户参考和共享。这些提示词库可以按任务类型、行业领域或生成风格分类，帮助用户快速找到适合的提示词。

  5. 提示词与模型微调结合：
    提示词可以与模型微调（Fine-tuning）技术结合，进一步提升模型在特定任务上的表现。例如，通过微调模型使其更擅长处理某一类提示词，从而生成更精准的输出。

1.7 提示词的挑战与局限性

尽管提示词在AI应用中发挥着重要作用，但它也面临一些挑战和局限性：

  1. 提示词设计的复杂性：
    设计高质量的提示词需要一定的经验和技巧，尤其是对于复杂任务，提示词的设计可能变得非常复杂。

  2. 模型理解的局限性：
    尽管提示词可以引导模型生成特定内容，但模型的理解能力仍然有限。如果提示词过于模糊或复杂，模型可能无法生成符合预期的输出。

  3. 生成内容的不可控性：
    即使提示词设计得非常精准，模型生成的内容仍可能存在偏差或错误。例如，模型可能会生成与提示词无关的内容，或者生成的内容不符合用户的需求。

  4. 提示词的滥用风险：
    提示词的设计和使用可能存在滥用风险。例如，恶意用户可能通过设计特定的提示词引导模型生成有害或不适当的内容。

1.8 提示词的实际案例

为了更好地理解提示词的作用，以下是一些实际案例：

  1. 内容创作：

    • 提示词：“请写一篇关于AI在金融领域应用的文章，重点介绍AI如何提高交易效率。”
    • 模型输出：生成一篇详细讨论AI在金融领域应用的文章，包括具体案例和技术原理。

  2. 问答系统：

    • 提示词：“请解释区块链技术的基本原理，并举例说明其在供应链管理中的应用。”
    • 模型输出：生成一段关于区块链技术的解释，并提供一个供应链管理中的实际应用案例。

  3. 代码生成：

    • 提示词：“请用Python编写一个函数，用于计算给定列表中的中位数。”
    • 模型输出：生成一个Python函数，实现中位数的计算功能。

  4. 多轮对话：

    • 提示词：“用户：请推荐一部科幻电影。AI：您喜欢哪种类型的科幻电影？用户：我喜欢关于时间旅行的电影。”
    • 模型输出：推荐一部关于时间旅行的科幻电影，并简要介绍其剧情。

AI提示词是用户与AI模型交互的核心工具，它通过文本指令或问题引导模型生成特定的输出。提示词的设计和应用直接影响模型生成内容的质量和相关性。随着AI技术的不断发展，提示词的作用将变得更加重要，其设计和使用也将更加智能化和多样化。

在下一部分中，我们将深入探讨AI提示词的作用机制及其在实际应用中的技巧，帮助读者更好地掌握提示词的设计方法。如果你对提示词有更多的疑问或想法，欢迎在评论区留言讨论！

二、AI提示词的作用

AI提示词在AI模型的应用中扮演着至关重要的角色。它不仅是用户与模型之间的桥梁，更是模型生成高质量输出的关键因素。通过提示词，用户可以明确任务需求、控制生成风格、提高输出质量，并扩展模型的应用场景。以下从多个维度详细解析AI提示词的作用。

2.1 引导模型输出

核心作用

提示词的最基本作用是引导模型生成特定的输出。它通过提供明确的指令或问题，告诉模型用户期望的内容类型或任务目标。模型根据提示词的内容和上下文，预测最可能的下一个词或句子，从而生成连贯的文本。

示例

  • 简单引导：
    提示词：“请写一篇关于AI的文章。”
    模型输出：生成一篇关于AI的概述性文章，涵盖AI的定义、发展历程和应用领域。

  • 详细引导：
    提示词：“请写一篇关于AI在医疗领域应用的文章，重点介绍AI如何提高诊断准确性，并给出具体案例。”
    模型输出：生成一篇详细讨论AI在医疗领域应用的文章，包括技术原理、实际案例和未来展望。

实际意义

通过设计清晰的提示词，用户可以更高效地与AI模型交互，获得符合预期的结果。尤其是在复杂任务中，提示词的引导作用尤为重要。

2.2 控制生成风格

风格多样性

提示词不仅可以控制生成的内容，还可以影响生成的风格。用户可以通过提示词要求模型以正式、幽默、学术、通俗等不同风格生成文本。

示例

  • 正式风格：
    提示词：“请以正式的语气写一篇关于AI的文章。”
    模型输出：生成一篇语言严谨、结构清晰的学术性文章。

  • 幽默风格：
    提示词：“请以幽默的方式写一篇关于AI的文章。”
    模型输出：生成一篇语言轻松、带有趣味性的文章。

实际意义

风格控制使得AI模型能够适应不同的应用场景。例如，在广告文案中可以使用幽默风格，而在学术论文中则需要正式风格。

2.3 提高生成质量

上下文提供

提示词为模型提供生成文本所需的背景信息。通过提供足够的上下文，用户可以帮助模型更好地理解任务，从而生成更准确、更相关的输出。

示例

  • 无上下文提示词：
    提示词：“写一篇关于AI的文章。”
    模型输出：生成一篇泛泛而谈的文章，内容可能缺乏深度和针对性。

  • 有上下文提示词：
    提示词：“请写一篇关于AI在金融领域应用的文章，重点介绍AI如何提高交易效率。”
    模型输出：生成一篇详细讨论AI在金融领域应用的文章，包括具体案例和技术原理。

实际意义

精心设计的提示词可以显著提高模型生成内容的质量，尤其是在需要特定知识或专业性的任务中。

2.4 扩展应用场景

任务多样性

提示词的灵活性使得AI模型可以应用于多种场景。无论是内容创作、问答系统、代码生成还是客服对话，提示词都发挥着不可替代的作用。

示例

  • 内容创作：
    提示词：“请生成一篇关于最新智能手机发布的新闻报道。”
    模型输出：生成一篇新闻报道，介绍新手机的创新功能和市场反应。

  • 问答系统：
    提示词：“请解释量子计算的基本原理，并举例说明其在密码学中的应用。”
    模型输出：生成一段关于量子计算的解释，并提供一个密码学中的实际应用案例。

  • 代码生成：
    提示词：“请用Python编写一个函数，用于计算给定列表中的最大值和最小值。”
    模型输出：生成一个Python函数，实现最大值和最小值的计算功能。

实际意义

提示词的多样性使得AI模型能够适应不同的任务需求，极大地扩展了其应用范围。

2.5 优化模型性能

任务明确性

提示词通过明确任务需求，帮助模型更好地理解用户意图，从而提高生成内容的质量和准确性。

示例

  • 模糊提示词：
    提示词：“写一些关于AI的东西。”
    模型输出：生成一篇内容泛泛的文章，可能缺乏重点和深度。

  • 明确提示词：
    提示词：“请写一篇关于AI在自动驾驶领域应用的文章，重点介绍AI如何提高驾驶安全性。”
    模型输出：生成一篇详细讨论AI在自动驾驶领域应用的文章，包括技术原理和实际案例。

实际意义

明确的任务定义可以显著提高模型生成内容的相关性和准确性，尤其是在需要特定知识或专业性的任务中。

三、如何设计有效的AI提示词？

设计有效的AI提示词是充分发挥AI模型潜力的关键。一个好的提示词不仅能够引导模型生成高质量的输出，还能提高交互效率和用户体验。以下从设计原则、技巧和实际案例三个方面，详细探讨如何设计有效的AI提示词。

3.1 设计原则

1. 明确性

提示词应清晰明确，避免模棱两可的表述。明确的提示词可以帮助模型更好地理解任务需求，从而生成符合预期的输出。

  • 示例：
    • 不明确：“写一些关于AI的东西。”
    • 明确：“请写一篇关于AI在医疗领域应用的文章，重点介绍AI如何提高诊断准确性。”

2. 简洁性

提示词应尽量简洁，避免冗长的描述。简洁的提示词可以提高模型的理解效率，减少生成无关内容的可能性。

  • 示例：
    • 冗长：“请阅读这篇文章并写一个简短的总结，总结内容应包括文章的主要观点和结论。”
    • 简洁：“请总结这篇文章的主要观点。”

3. 具体性

提示词应提供具体的指令或上下文。具体的提示词可以帮助模型生成更精准的输出，避免泛泛而谈。

  • 示例：
    • 不具体：“写一篇关于AI的文章。”
    • 具体：“请写一篇关于AI在金融领域应用的文章，重点介绍AI如何提高交易效率。”

4. 适应性

提示词应根据任务复杂度调整长度和细节。对于简单任务，简短的提示词即可；对于复杂任务，可能需要更详细的提示词。

  • 示例：
    • 简单任务：“请翻译以下句子：Hello, world!”
    • 复杂任务：“请写一篇关于AI在自动驾驶领域应用的文章，重点介绍AI如何提高驾驶安全性，并给出具体案例。”

3.2 设计技巧

1. 提供上下文

提供足够的上下文信息可以帮助模型更好地理解任务。上下文可以包括背景信息、具体方向或用户需求。

  • 示例：
    • 无上下文：“请写一篇关于AI的文章。”
    • 有上下文：“假设你是一位历史学家，请解释工业革命的影响。”

2. 使用具体指令

具体的指令可以引导模型生成更符合预期的内容。具体指令可以包括任务类型、输出格式或内容要求。

  • 示例：
    • 不具体：“写一篇关于AI的文章。”
    • 具体：“请列出5个AI在医疗领域的应用案例。”

3. 控制生成风格

通过提示词控制生成文本的风格，可以满足不同场景的需求。风格可以包括正式、幽默、学术、通俗等。

  • 示例：
    • 正式风格：“请以正式的语气写一篇关于AI的文章。”
    • 幽默风格：“请以幽默的方式写一篇关于AI的文章。”

4. 调整提示词长度

提示词的长度可以根据任务复杂度进行调整。对于简单任务，简短的提示词可能已经足够；而对于复杂任务，可能需要更长的提示词来提供足够的上下文和指令。

  • 示例：
    • 简短提示词：“请总结这篇文章。”
    • 长提示词：“请总结这篇文章的主要观点，并分析作者提出的解决方案的可行性。”

3.3 实际案例

1. 内容创作

  • 提示词：“请写一篇关于AI在金融领域应用的文章，重点介绍AI如何提高交易效率。”
  • 模型输出：生成一篇详细讨论AI在金融领域应用的文章，包括具体案例和技术原理。

2. 问答系统

  • 提示词：“请解释区块链技术的基本原理，并举例说明其在供应链管理中的应用。”
  • 模型输出：生成一段关于区块链技术的解释，并提供一个供应链管理中的实际应用案例。

3. 代码生成

  • 提示词：“请用Python编写一个函数，用于计算给定列表中的中位数。”
  • 模型输出：生成一个Python函数，实现中位数的计算功能。

4. 多轮对话

  • 提示词：“用户：请推荐一部科幻电影。AI：您喜欢哪种类型的科幻电影？用户：我喜欢关于时间旅行的电影。”
  • 模型输出：推荐一部关于时间旅行的科幻电影，并简要介绍其剧情。

3.4 提示词设计的常见误区（续）

1. 提示词过于模糊

模糊的提示词可能导致模型生成无关或低质量的内容。例如，“写一些关于AI的东西。”这样的提示词缺乏具体方向，模型可能会生成一篇泛泛而谈的文章，无法满足用户的实际需求。

改进方法：明确任务目标和具体需求。例如，“请写一篇关于AI在医疗领域应用的文章，重点介绍AI如何提高诊断准确性。”

2. 提示词过于冗长

冗长的提示词可能会让模型难以抓住重点，甚至生成与核心任务无关的内容。例如，“请阅读这篇文章并写一个简短的总结，总结内容应包括文章的主要观点和结论，同时分析作者的写作风格和语言特点。”这样的提示词虽然详细，但可能让模型分心。

改进方法：保持提示词简洁，突出重点。例如，“请总结这篇文章的主要观点。”

3. 提示词缺乏上下文

缺乏上下文的提示词可能导致模型生成不符合实际需求的内容。例如，“请写一篇关于AI的文章。”这样的提示词没有提供任何背景信息，模型可能会生成一篇过于泛泛的文章。

改进方法：提供足够的上下文信息。例如，“假设你是一位历史学家，请解释工业革命的影响。”

4. 提示词过于复杂

过于复杂的提示词可能会让模型难以理解，导致生成内容偏离预期。例如，“请写一篇关于AI的文章，内容需涵盖技术原理、应用案例、未来趋势，同时分析其对经济、社会和文化的影响。”这样的提示词虽然全面，但可能让模型难以聚焦。

改进方法：将复杂任务拆分为多个简单提示词。例如，先让模型生成技术原理部分，再生成应用案例部分。

3.5 提示词设计的进阶技巧

1. 分步引导

对于复杂任务，可以通过分步引导的方式设计提示词，逐步明确需求。例如：

  • 第一步：“请列出AI在医疗领域的5个应用案例。”
  • 第二步：“请详细描述其中一个案例，包括技术原理和实际效果。”

2. 使用示例

在提示词中加入示例，可以帮助模型更好地理解任务需求。例如：

  • 提示词：“请生成一段关于AI的广告文案，类似于以下示例：示例：'AI，让未来触手可及！'”

3. 设定约束条件

通过设定约束条件，可以限制生成内容的范围或格式。例如：

  • 提示词：“请用不超过100字总结这篇文章。”
  • 提示词：“请以列表形式列出AI在金融领域的5个应用案例。”

4. 多轮对话优化

在多轮对话中，可以通过逐步优化提示词来提高生成内容的质量。例如：

  • 第一轮：“请推荐一部科幻电影。”
  • 第二轮：“我喜欢关于时间旅行的电影。”
  • 第三轮：“请推荐一部关于时间旅行的经典科幻电影。”

3.6 提示词设计的工具与资源

1. 提示词生成工具

一些在线工具可以帮助用户快速生成高质量的提示词。例如：

  • PromptBase：提供各种任务类型的提示词模板。
  • AI Prompt Generator：根据用户输入的任务生成优化后的提示词。

2. 提示词库

参考现有的提示词库可以节省设计时间。例如：

  • OpenAI Prompt Library：OpenAI官方提供的提示词示例库。
  • 社区分享的提示词库：许多AI社区用户会分享自己设计的提示词，可供参考。

3. 实践与迭代

设计提示词是一个不断实践和迭代的过程。通过多次尝试和调整，用户可以逐渐掌握提示词设计的技巧，找到最适合自己任务的方式。

设计有效的AI提示词是充分发挥AI模型潜力的关键。通过遵循明确性、简洁性、具体性和适应性的设计原则，并结合上下文提供、具体指令、风格控制和分步引导等技巧，用户可以显著提高模型生成内容的质量和相关性。同时，避免常见误区并利用工具和资源，可以进一步优化提示词设计的过程。

在实际应用中，提示词的设计需要根据具体任务和需求灵活调整。通过不断实践和迭代，用户可以逐步掌握提示词设计的精髓，从而更好地利用AI模型解决实际问题。

四、实战应用

1. 内容生成

AI提示词在内容生成领域有着广泛的应用。例如，新闻媒体可以使用提示词生成新闻报道，市场营销人员可以使用提示词生成广告文案。

示例提示词：“请生成一篇关于最新智能手机发布的新闻报道，重点介绍其创新功能和市场反应。”

2. 问答系统

在问答系统中，提示词用于引导模型生成准确的答案。用户可以通过提示词明确问题的背景和具体需求。

示例提示词：“请解释量子计算的基本原理，并举例说明其在密码学中的应用。”

3. 代码生成

AI提示词还可以用于代码生成。开发者可以通过提示词描述所需的功能或算法，模型将生成相应的代码片段。

示例提示词：“请用Python编写一个函数，用于计算给定列表中的最大值和最小值。”

五、结论

AI提示词是引导AI模型生成特定输出的关键工具。通过精心设计提示词，用户可以显著提高模型生成内容的质量和相关性。无论是内容生成、问答系统还是代码生成，提示词都发挥着不可替代的作用。随着AI技术的不断发展，提示词的设计和应用将变得更加重要和多样化。

希望本文能帮助你更好地理解AI提示词的概念和应用，并在实际项目中发挥其最大价值。如果你对AI提示词有更多的疑问或想法，欢迎在评论区留言讨论！

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编程日记 2025/9/6 22:57:56

LLMR: Real-time Prompting of Interactive Worldsusing Large Language Models

LLMR-使用大型语言模型的交互式世界实时建模 ABSTRACT 我们提出了混合现实的大语言模型&#xff08;LLMR&#xff09;&#xff0c;一个使用LLM实时创建和修改交互式混合现实体验的框架。LLMR利用新颖的策略来解决理想训练数据稀缺的困难情况&#xff0c;或者设计目标需要综合内…...

编程日记 2025/9/7 6:59:42

使用 OpenLIT 对 LLM 应用进行可观测

大规模语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的可观测性 随着大规模语言模型&#xff08;LLM&#xff09;在各个领域的广泛应用&#xff0c;确保这些模型的稳定性和性能变得至关重要。为了实现这一目标&#xff0c;可观测性&#xff08;Observability&#xff09;成为了一个关键…...

编程日记 2025/9/6 1:38:36

C与C++的区别

C 深度剖析&#xff1a;对比 C 语言的显著差异 在编程的浩瀚宇宙中&#xff0c;C 和 C 堪称两颗耀眼的巨星&#xff0c;各自绽放出独一无二的光彩。C 语言作为经典的结构化编程语言&#xff0c;多年来在系统开发、嵌入式编程等领域始终占据着举足轻重的地位。而 C 作为 C 语言…...

编程日记 2025/9/8 10:54:49

【极客时间】浏览器工作原理与实践-2 宏观视角下的浏览器 (6讲) - 2.6 渲染流程（下）：HTML、CSS和JavaScript，是如何变成页面的？

https://time.geekbang.org/column/article/118826 2.6 渲染流程&#xff08;下&#xff09;&#xff1a;HTML、CSS和JavaScript&#xff0c;是如何变成页面的&#xff1f; 2.5介绍了渲染流水线中的 DOM 生成、样式计算和布局三个阶段&#xff0c;2.6讲解渲染流水线后面的阶段…...

编程日记 2025/9/3 18:40:31

开放鸿蒙认证,OpenHarmony兼容性认证介绍

Ⅰ、OpenHarmony开放鸿蒙兼容性测试认证&#xff1a;使用官方测试套件&#xff0c;对照PCS自检表中的必测项&#xff0c;在本地搭建的环境中对伙伴设备进行预测&#xff0c;直至取得合格的兼容性测试报告。 注&#xff1a;2025年01月01日起&#xff0c;不支持新产品基于老分支…...

编程日记 2025/9/4 9:56:43

磁盘空间不足|如何安全清理以释放磁盘空间（开源+节流）

背景&#xff1a; 最近往数据库里存的东西有点多&#xff0c;磁盘不够用 查看磁盘使用情况 df -h /dev/sda5&#xff08;根目录 /&#xff09; 已使用 92% 咱们来开源节流 目录 背景&#xff1a; 一、开源 二、节流 1.查找 大于 500MB 的文件&#xff1a; 1. Snap 缓存…...

编程日记 2025/9/6 10:39:33

【2】好未来JAVA开发工程师部分笔试题解析

编程题 1.降序的子数组最大元素和 给你一个正整数组成的数组nums&#xff0c;返回nums中一个降序子数组的最大可能元素和。 子数组是数组中的一个连续数字序列。 已知子数组[nums l, nums l1, … , nums r-1, nums r]&#xff0c;若对所有l (1<i<r)&#xff0c;nums …...

编程日记 2025/9/8 12:08:50

LeetCode 21. 合并两个有序链表(Python)

将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 输入&#xff1a;l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出&#xff1a;[1,1,2,3,4,4] 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [], l2 [] 输出&#xff1a;[] 示例 3&#xff1a; 输…...

编程日记 2025/8/16 10:32:02

Y3学习打卡

网络结构图 YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型&#xff0c;分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x&#xff0c;其中 YOLOv5s 是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型&#xff0c;其他3种模型都是在YOLOv5s的基础上不断加深、加宽网络使得网络规模扩大&#xff0c;在增强…...

编程日记 2025/9/3 1:44:25

2025-3-3 二叉树的存储结构

一、二叉树的存储结构&#xff08; 顺序存储&#xff0c;链式存储&#xff09; 1.顺序存数--&#xff08;用数组&#xff09; &#xff08;完全二叉树&#xff09;常考的基本操作&#xff1a; i 的左孩子 -----2i 右孩子-----2i1 i的父节点-----[i/2] 向下取整 i所在的层…...

编程日记 2025/9/6 14:57:33

RK3588V2--ES8388声卡适配记录

RK3588V2--ES8388声卡适配记录 1. ES8388声卡简单介绍2. 适配过程2.1 设备树配置 3. 问题分析与解决3.1 现声卡平台设备, 最终注册失败3.2 系统查看 I2C 设备3.3 怀疑是没有上拉电阻&#xff1f; 4. 测试阶段4.1 耳机接口测试--OK4.2 MIC测试--无法使用 5. 分析总结 1. ES8388声…...

编程日记 2025/9/6 0:49:43

【http://noi.openjudge.cn/】4.3算法之图论——1538:Gopher II

[【http://noi.openjudge.cn/】4.3算法之图论——1538:Gopher II] 题目 查看提交统计提问 总时间限制: 2000ms 内存限制: 65536kB 描述 The gopher family, having averted the canine threat, must face a new predator. The are n gophers and m gopher holes, each at di…...

编程日记 2025/9/4 1:36:15

PySide(PyQT)的视图（QGraphicsView）范例（一） 基本框架

最近学习了视图&#xff08;QGraphicsView&#xff09;的知识&#xff0c;总结一下&#xff0c;做一个demo以备忘。在demo中使用了场景&#xff08;QGraphicsScene&#xff09;、矩形框&#xff08;QGraphicsRectItem&#xff09;等构件&#xff0c;以及演示了常用的设置方法和…...

编程日记 2025/9/5 6:30:35

opencv 模板匹配方法汇总

在OpenCV中&#xff0c;模板匹配是一种在较大图像中查找特定模板图像位置的技术。OpenCV提供了多种模板匹配方法&#xff0c;通过cv2.matchTemplate函数实现&#xff0c;该函数支持的匹配方式主要有以下6种&#xff0c;下面详细介绍每种方法的原理、特点和适用场景。 1. cv2.T…...

编程日记 2025/9/3 17:25:48

_mm_shuffle_epi32解析

一 概述 _mm_shuffle_epi32和_MMSHUFFLE是与SSE指令集相关的开发工具&#xff0c;主要用于SIMD向量操作。 二 _mm_shuffle_epi32 函数 功能&#xff1a;对128位整数向量(__m128i)中的四个32位整数进行重排序 原型&#xff1a;__m128i _mm_shuffle_epi32 (__m128i a, int imm…...

编程日记 2025/9/2 17:40:07

Tauri+React+Ant Design跨平台开发环境搭建指南

TauriReactAnt Design跨平台开发环境搭建指南 一、环境配置与工具链搭建 1.1 基础环境准备 必备组件&#xff1a; Rust工具链&#xff08;v1.77&#xff09;&#xff1a; curl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh Node.js LTS&#xff08;v20.11.1&a…...

编程日记 2025/9/8 17:17:20

《基于Selenium的论坛系统自动化测试实战报告》

一、项目背景与技术选型 项目简介 目标系统&#xff1a;论坛系统 核心功能&#xff1a;用户注册/登录、会话框发送信息、好友列表、信息发送 技术栈&#xff1a;html Springboot MySQL数据库 为什么选择Selenium 支持多浏览器兼容性测试&#xff08;Chrome/Firefox/Edge&…...

编程日记 2025/9/8 9:54:35

洛谷 P11830 省选联考2025 幸运数字 题解

题意 小 X 有 n n n 个正整数二元组 ( a i , b i ) ( 1 ≤ i ≤ n ) (a_i, b_i) (1 \leq i \leq n) (ai​,bi​)(1≤i≤n)。他将会维护初始为空的可重集 S S S&#xff0c;并对其进行 n n n 轮操作。第 i ( 1 ≤ i ≤ n ) i (1 \leq i \leq n) i(1≤i≤n) 轮操作中&#…...

编程日记 2025/9/1 5:52:17

清华北大DeepSeek六册

「清华北大-Deepseek使用手册」 链接&#xff1a;https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc 「清华大学Deepseek整理&#xff09; 1&#xff0d;6版本链接&#xff1a;https://pan.quark.cn/s/72194e32428a AI学术工具公测链接:https://pan.baidu.com/s/104w_uBB2F42Da0qnk78_ew …...

编程日记 2025/9/8 16:03:09

ubuntu部署gitlab-ce及数据迁移

ubuntu部署gitlab-ce及数据迁移 进行前梳理： 在esxi7.0 Update 3 基础上使用 ubuntu22.04.5-server系统对 gitlab-ce 16.10进行部署，以及将gitlab-ee 16.9 数据进行迁移到gitlab-ce 16.10 进行后总结： 起初安装了极狐17.8.3-jh 版本（不支持全局中文，就没用了） …...

编程日记 2025/9/8 0:39:39

什么是 MGX:MetaGPT

什么是 MGX:MetaGPT MetaGPT是由思码逸（OpenDILab）团队开发的一款专注于生成式AI驱动的软件开发框架，MGX可能是其衍生或升级的相关成果，它创新性地将大语言模型引入软件开发流程，模拟人类软件团队的协作方式，能让用户通过自然语言描述需求，即可自动生成完整的软件项目，…...

编程日记 2025/9/6 4:49:18

C++，leecode字符串常见API

在LeetCode上刷C题目时&#xff0c;熟练掌握字符串相关的常见API可以大大提高代码效率和可读性。以下是C标准库&#xff08;<string>&#xff09;中常用的字符串操作API&#xff1a; 1. 初始化和赋值 std::string s1 "hello"; // 直接初始化 std::string s2…...

编程日记 2025/9/3 8:04:34

Ubuntu 安装 stable-diffusion-webui-docker 常见问题处理方法

安装 Stable Diffusion WebUI Docker 工程地址 https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker 第一步是 git clone 下来 Setup 阅读 README 中的 setup&#xff0c;进入页面 https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker/wiki/Setup docker …...

编程日记 2025/9/7 21:59:01

长时间目标跟踪算法(3)-GlobalTrack：A Simple and Strong Baseline for Long-termTracking

GlobalTrack的原始论文和源码均已开源&#xff0c;下载地址。 目录 背景与概述 1.1 长期视觉跟踪的挑战 1.2 现有方法的局限性 1.3 GlobalTrack的核心思想 算法原理与架构 2.1 全局实例搜索框架 2.2 Query-Guided RPN&#xff08;QG-RPN&#xff09; 2.3 Query-Guided RCNN&a…...

编程日记 2025/9/6 11:36:35

深入理解指针与回调函数：从基础到实践

引言 在C语言中&#xff0c;指针和回调函数是两个非常重要的概念。指针为我们提供了直接操作内存的能力&#xff0c;而回调函数则为我们提供了一种灵活的编程方式&#xff0c;使得我们可以将函数作为参数传递给其他函数&#xff0c;从而实现更加模块化和可复用的代码。本文将深…...

编程日记 2025/9/4 1:36:17

算法学习新姿势：从0开始用hello-algo搭建自己的在线学习平台

文章目录 前言1.关于hello-algo2.安装Docker和Docker compose3.本地部署hello-algo4. hello-algo本地访问5.cpolar内网穿透工具安装6.创建远程连接公网地址7.固定Uptime Kuma公网地址 前言 今天要给大家安利一款绝对不能错过的开源神器——Hello-Algo&#xff01;无论你是刚踏…...

编程日记 2025/8/31 22:00:58

常用 nvm 命令指南

nvm&#xff08;Node Version Manager&#xff09; 是一个用于管理 Node.js 版本的工具&#xff0c;可以轻松安装、切换和卸载不同版本的 Node.js。本文将介绍常用的 nvm 命令&#xff0c;帮助你高效管理 Node.js 环境。 1. 列出系统中通过 nvm 安装的所有 Node.js 版本 nvm l…...

编程日记 2025/9/6 22:19:02

后端-Java虚拟机

Java虚拟机 Java虚拟机的组成 Java虚拟机的组成由类加载器ClassLoader、运行时数据区域&#xff08;JVM管理的内存&#xff09;和执行引擎&#xff08;即时遍历器、解释器垃圾回收器&#xff09; 类加载器加载class字节码文件中的内容到内存运行时数据区域负责管理jvm使用到…...

编程日记 2025/9/3 11:41:21

开源PDF解析工具olmOCR

olmOCR 是由 Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) 的 AllenNLP 团队开发的一款开源工具&#xff0c;旨在将PDF文件和其他文档高效地转换为纯文本&#xff0c;同时保留自然的阅读顺序。它支持表格、公式、手写内容等。 olmOCR 经过学术论文、技术文档和其他文档…...

编程日记 2025/9/2 13:57:54

Java里的ArrayList和LinkedList有什么区别？

大家好&#xff0c;我是锋哥。今天分享关于【Java里的ArrayList和LinkedList有什么区别&#xff1f;】面试题。希望对大家有帮助&#xff1b; Java里的ArrayList和LinkedList有什么区别&#xff1f; 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 ArrayList 和 Lin…...

编程日记 2025/9/6 12:24:34