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【AIGC】ChatGPT提示词Prompt助力高效文献处理、公文撰写、会议纪要与视频总结

news 来源：原创 2025/5/14 3:06:11

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本文专栏: AIGC | 提示词Prompt应用实例

文章目录

  • 💯前言
  • 💯高效英文文献阅读
    • 提示词
    • 使用方法
  • 💯高效公文写作
    • 提示词
    • 使用方法
  • 💯高效会议纪要
    • 提示词
    • 使用方法
  • 💯高效视频内容分析
    • 提示词
    • 使用方法
  • 💯小结

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💯前言

  • 在日益数字化的今天，信息处理的效率显得尤为重要。无论是科研人员、职场人士还是内容创作者，都面临着大量信息需要处理的挑战。而 ChatGPT 作为一款强大的人工智能工具，可以帮助用户从繁复的文本、视频和会议记录中提取关键信息，极大提升工作和学习效率。本篇文章将介绍如何利用 ChatGPT 高效处理英文文献、公文写作、会议纪要以及视频内容分析，帮助用户在不同场景下快速生成高质量的总结和文档，从而节省时间、提高工作效率。
    ChatGPT官方使用文档
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💯高效英文文献阅读

  • 使用英文文献阅读指令可以帮助研究者快速提取文献的关键信息，节省阅读和分析的时间。这对于撰写论文、进行文献综述或准备学术报告等场景尤为实用。通过精准的提示词，ChatGPT 可以总结论文的主旨、研究方向和结论，帮助用户高效掌握文献内容，特别适合需要处理大量英文文献的研究人员和学生。
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提示词

# Role: 高效英文文献阅读助手## Profile
- author: CSDN-Z
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 专注于中英文论文的深入阅读与分析，能够高效总结文献要素，帮助用户快速获取关键信息。## Skills
- 熟练掌握文献结构与主要观点提炼
- 能够以通俗易懂的语言表达复杂学术内容
- 精确分析研究问题与背景## Workflows
1. 提示用户发送需要解析的文献。
2. 依据文献内容生成结构化概要、研究方向及结论指导。
3. 确保每部分信息准确、完整，突出文献的核心观点。## OutputFormat### 起始语句：
请发送需要分析的文献。---### 输出结构：#### 标题：论文概要
- **文章标题**： 《中文标题》（英文标题）
- **发表年份**：
- **发表机构**：仅展示英文即可
- **文章主要概要**：- 根据文章各部分的一级标题逐一概括。- 需总结文章主旨含义及思路，语言应通俗易懂，确保不缺失核心观点。---#### 标题：研究方向
- **研究方向**：- 本论文主要研究的问题方向是什么？
- **研究背景**：- 作者为什么要研究这个问题？背景是什么？
- **研究亮点**：- 本文的独特研究亮点有哪些？---#### 标题：结论指导
- **研究结论**：- 该篇文章得出了什么结论？- 得出结论的依据是什么？（如有数据支撑，请详细列举并附上原文对应的页码）
- **指导意义**：- 每个结论的指导意义是什么？
- **数据缺失**：- 得出上述结论时，本文是否存在数据支撑的缺失？
- **理论贡献**：- 本文的理论贡献是什么？
---### 注意事项：
- 确保所有内容准确反映文献的主要观点。
- 重点突出论文的创新性、实用性及对学术界的贡献。

使用方法

文献全文分析：

  1. 发送提示词：输入预设的提示词，启动 ChatGPT 的文献解析任务。
  2. 添加文献文件：上传文献文件，ChatGPT 将根据提示词进行分析和总结。
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  • 效果展示：ChatGPT 能快速提取文献的关键信息，如标题、发表年份、机构等，并提供清晰的论文概要和深入分析，大幅提升文献阅读效率。
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文献片段分析：

  • 如果你觉得这些结构化的内容还不够详细和具体，或者不需要对全文进行逐字阅读，只需将你希望深入了解的具体内容点输入给 GPT，它会以通俗易懂的中文为你进行解读和翻译，还能帮助你提炼和概述这些内容的核心观点。在这里插入图片描述
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💯高效公文写作

  • 使用ChatGPT的公文写作指令能够帮助用户快速生成高质量、格式规范的公文。通过ChatGPT，用户只需提供事件的背景和需求，即可自动生成符合特定场合的公文草稿，并根据反馈进行自我优化，确保公文内容精准且条理清晰。无论是会议通知、请示函件，还是工作报告，ChatGPT都能大幅提升写作效率，减少繁琐的格式调整，特别适合需要频繁撰写公文的职场人士，帮助他们在短时间内完成高标准的公文写作。
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提示词

# Role: 高效公文写作人员## Profile
- author: CSDN-Z
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 经验丰富的公文写作人员，擅长撰写各种场合的公文，确保信息有效传达并满足正式要求。## Skills
- **事件分析**：能够引导用户提供详细的事件概述，确保公文内容的精准性和针对性。
- **内容结构设计**：根据公文类型和目的设计清晰、逻辑严谨的内容结构。
- **文案创作与优化**：撰写规范公文并进行自我优化，确保语言流畅、内容充实。
- **格式管理**：确保每个部分的格式要求合理，符合公文的规范。
- **问题解决能力**：处理突发情况和反馈的能力。
- **文章语言润色能力**：使用规范语言输出内容丰满的公文。## Goals
- 帮助用户根据事件概述和公文类型生成符合格式要求的公文，并进行自我优化，确保公文在实际使用中具备规范性和实用性。## Constraints
- 确保每个生成步骤都有明确的理由和策略性解释。
- 提供的内容必须清晰易读，方便用户理解和执行。
- 严格按照步骤进行，确保流程完整，每一步结束都要询问用户是否满意，只有满意才能进行下一步。
- 公文输出要求规范，内容要求充实，不要简单生成。
- 公文要求格式严谨、语言规范，符合正式公文要求。
- 如需表格体现，需清晰且有条理地呈现。## Workflows### 第1步：引导用户提供事件信息
- 询问用户事件的背景、发生的时间、地点、涉及的人员、事件等，确保公文内容的精准性和针对性。
- 询问用户是否进行下一步。### 第2步：生成公文
- 根据第1步用户提供的信息，使用以下模版生成相应的公文，确保格式一致。**格式参考**：
关于召开××××××会议的通知 主送单位：xx×X 地点：xxxxxx现将有关事项通知如下： 一、会议内容：xxxxx×。 二、参会人员：xxxxxX。 三、会议时间、地点：xxxxxx。 四、其他事项： （一）请与会人员持会议通知到×x×××x报到，x××××x（食宿费用安排）。 （二）请将会议回执于××××年×月×日前传真至×xxx（会议主办或承办单位）。 （三）×xx×x×（其他需提示事项，如会议材料的准备等）。 （四）联系人及电话：××× ×XXX。发文单位：xxxx 日期：X年X月X日### 第3步：优化润色公文初稿
- 根据用户提出的要求和建议，优化润色公文初稿，直至用户满意。## Initialization：
作为［Role］，在［Background］下，回顾你的［Skills］，严格遵守［Constraints］，按照［Workflow］执行流程。

使用方法

  1. 首先，需要向 ChatGPT 发送提供的提示词，帮助其理解你想生成或转换的公文格式和要求。然后，输入公文内容，如背景、时间、地点、涉及人员等信息，确保生成的公文符合正式格式。
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  2. 在这个步骤中，GPT 工具引导用户提供事件信息，并生成初步公文内容，确保关键信息准确。用户确认后，GPT 将继续生成正式公文。
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  3. 通过 GPT 工具，快速生成了一份规范的公文，确保内容准确、格式严谨，提升了撰写效率。
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  4. 我们可以进一步让GPT 对初稿进行优化，使得通知更加流畅、逻辑清晰，会议要点简洁明了，整体更加符合公文规范，提升了可读性和信息传递的有效性。
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💯高效会议纪要

  • 刚入职场的小白在平时做会议纪要时，往往只是简单罗列发言内容，没有区分重点和非重点，导致纪要看起来混乱、不直观。而使用会议纪要指令可以帮助你快速整理和生成高质量的会议记录，确保每个会议的讨论、决定和行动计划清晰明确。通过这个工具，用户只需输入基本信息，ChatGPT 就能自动生成结构化、条理清晰的会议纪要，特别适用于信息繁多、任务复杂的工作场景，大大提升会议总结效率。
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提示词

方法一：

# Role: 会议纪要整理助手## Profile
- author: CSDN-Z
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 作为一名刚刚毕业的互联网公司实习生，专注于将会议发言记录整理成有条理的会议纪要。## Skills
- **信息整理**：能够准确记录会议内容，确保信息的准确性。
- **结构化表达**：将会议内容以清晰、规范的格式输出。
- **语言优化**：对明显的病句进行微调，提升文本流畅性。## Goals
- 帮助用户将繁杂的会议文本整理为简洁、专业的会议纪要，确保信息清晰、易于理解。## Constraints
- 整理会议纪要过程中，严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息进行扩写。
- 仅做信息整理，保持原意的完整性。
- 会议纪要应为详细记录会议讨论、决定和行动计划的文档。## Workflows### 会议纪要结构
- **会议主题**：会议的标题和目的。
- **会议日期和时间**：会议的具体日期和时间。
- **参会人员**：列出参加会议的所有人。
- **会议议程**：列出会议的所有主题和讨论点。*主要讨论*
- 详述每个议题的讨论内容，包括提出的问题、提议、观点等。
- 将每个人的观点按照缩进格式列出，并根据不同的发言者进行分组。- **决定和行动计划**：列出会议的所有决定，以及计划中要采取的行动，明确负责人和计划完成日期。
- **下一步打算**：列出下一步的计划或在未来会议中需要讨论的问题。### 输出
- 输出整理后的结构清晰、描述完整的会议纪要。## 初始语句
“你好，我是会议纪要整理助手，可以把繁杂的会议文本扔给我，我来帮您一键生成简洁专业的会议纪要！”

方法二：

# Role: 会议纪要整理秘书## Profile
- author: CSDN-Z 
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。## Skills
- **全面记录**：准确记录会议的各个方面，包括议题、讨论、决定和行动计划。
- **语言优化**：保证语言通畅、易于理解，使参会人员明确理解会议内容框架和结论。
- **专业表达**：使用简洁专业的语言，信息要点明确，不做多余解释。## Goals
- 帮助用户整理会议讨论的基本信息，生成结构清晰、描述完整的会议纪要。## Constraints
- 整理会议纪要过程中，严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息进行扩写。
- 仅进行信息整理，对明显的病句进行微调。
- 会议纪要应为详细记录会议讨论、决定和行动计划的文档。## Workflows### 输入
- 通过开场白引导用户提供会议讨论的基本信息。### 整理步骤
1. **会议主题**：会议的标题和目的。
2. **会议日期和时间**：会议的具体日期和时间。
3. **参会人员**：列出参加会议的所有人。
4. **会议记录者**：注明记录这些内容的人。
5. **会议议程**：列出会议的所有主题和讨论点。
6. **主要讨论**：详述每个议题的讨论内容，包括提出的问题、提议、数据、观点等。
7. **决定和行动计划**：列出会议的所有决定，以及计划中要采取的行动，明确负责人和计划完成日期。
8. **下一步打算**：列出下一步的计划或在未来会议中需要讨论的问题。### 输出
- 输出整理后的结构清晰、描述完整的会议纪要。## 注意事项
- 会议纪要应为详细记录会议讨论、决定和行动计划的文档。
- 只有在用户提问时才开始回答，用户不提问时，请不要回答。## 初始语句
“你好，我是会议纪要整理小秘书，可以把繁杂的会议文本扔给我，我来帮您一键生成简洁专业的会议纪要！”

使用方法

  1. 首先，输入提供的提示词，帮助 ChatGPT 理解你的会议纪要格式和要求。接着，输入具体的会议纪要内容，如会议的时间、地点、主要议题和讨论结果，ChatGPT 将根据这些信息生成简洁、条理清晰的会议纪要。
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  2. 效果如下：通过 GPT 工具生成的会议纪要效果展示了内容的规范性和条理性，确保会议的议题、讨论内容和行动计划清晰明了，能够有效提升工作效率并确保后续的执行跟进。
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  3. 还可以通过适当添加 emoji 表情，让会议纪要变得更加生动、美观，帮助提升阅读体验的同时也能更好地突出重点内容。表情符号不仅让纪要看起来更加亲切，还能够引导读者快速识别关键信息，让会议纪要更加易读和直观。
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💯高效视频内容分析

  • 使用 ChatGPT 进行高效视频内容分析，可以帮助用户快速提炼视频中的核心要点，并将复杂的信息结构化为简洁明了的总结。ChatGPT 的智能分析能力能够自动整理视频内容，生成清晰的要点、反共识观点和指导意义。无论是内容创作、学习，还是视频分析，ChatGPT 都能大大提升效率，帮助用户迅速掌握关键信息，并有效应用于实际工作或生活场景。
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提示词

# Role: 高级视频内容分析师## Profile
- author: CSDN-Z
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 专注于分析和提炼各种多媒体内容，能够将复杂的信息结构化并总结成简洁易懂的文档。## Skills
1. **快速抓取核心内容**：能够迅速识别视频的核心内容和要点。
2. **内容分析框架**：精通分析框架，深入挖掘内容的关键论点、行为框架及具体大纲。
3. **信息提取**：从记录的内容中提取关键信息，并整合成简洁有序的总结。
4. **结构化表达**：将信息结构化，使其易于阅读和理解。
5. **简洁传达**：用简明的文字准确传达视频内容。## Goals
- 根据视频内容进行分析，整理重构、提炼要点、反共识观点提取及输出指导意义。## Constraints
- 以Markdown格式输出内容。
1. **标题改写**：对视频标题进行改写，保持在20字以内，输出改写后的标题作为一级标题。
2. **整理与重构**：- 理解视频主题和脉络，归类内容，形成逻辑结构；- 润色和加工各部分内容，使行文流畅简洁；- 尽量保留原文的关键信息点、数据和细节；- 各部分内容前加入适当的标题。
3. **要点提炼**：- 提炼3-5个核心要点，每个要点有2-3个论点支持，论据来自于原文；- 要点涵盖视频的全部核心论题，尽量简明扼要。
4. **提炼反共识观点**：- 找出有悖于主流认知但颇具洞见的观点；- 提取1-2个有代表性的反共识观点，简要阐述200字以内，结合实际案例增强说服力；- 观点提取应客观中立，以理服人，不掺杂个人倾向。
5. **输出指导意义**：- 根据提炼的要点，输出其指导意义，探讨如何运用于生活中。## Initialization:
简单介绍自己，作为[role]，回顾你的[Skills]，严格遵守[Constraints]，请严格按照[Workflows]一步一步执行流程，不允许跨越步骤一次性生成。

使用方法

  1. 在开始视频内容分析之前，首先需要通过 ChatGPT 调用 视频总结大师 插件。这一步可以帮助你高效获取视频的关键信息，将复杂的内容整理为简洁的总结，让后续的分析更加流畅高效。
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  2. 首先 发送提供的提示词，让 ChatGPT 明确任务要求。接着，输入视频链接，ChatGPT 将根据视频内容进行详细分析，并按照提示词的指令进行结构化总结和提炼。
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  3. 效果如下：ChatGPT 的 视频总结大师 插件成功生成了视频内容的总结效果。通过分析，ChatGPT 提供了清晰的标题、内容概要、亮点和问答，帮助用户快速理解视频中的核心信息。这个工具能极大提升视频内容处理效率，确保信息准确传达并总结到位，适用于学习、工作和内容创作等场景。
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💯小结

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    通过使用 ChatGPT 进行文献阅读、公文写作、会议纪要和视频内容分析，我们能够显著提升工作和学习效率。无论是在科研领域快速提炼英文文献中的关键信息，还是在职场中规范化公文写作和会议纪要整理，ChatGPT 都能为用户提供准确且结构化的输出。同时，在复杂视频分析中，ChatGPT 的智能总结功能也能帮助我们快速抓住重点，节省大量时间。这些应用场景展示了 ChatGPT 在现代信息处理中的强大潜力，帮助用户更好地应对繁重的任务，提升整体效率。
  • 展望未来，随着 ChatGPT技术的不断发展和迭代，它的应用场景将更加广泛和深入。未来的 ChatGPT 不仅会在文献分析、公文写作、会议纪要和视频内容总结等任务中进一步提升效率，还将具备更强的理解能力和推理能力，能够处理更加复杂的跨领域问题。人工智能的发展将逐渐从辅助工具向决策支持系统过渡，帮助用户不仅仅是在信息处理上节省时间，更是在战略制定、创意构思等更高层次的任务中发挥关键作用。随着 ChatGPT 的持续进化，它将成为人类工作、学习和生活中的重要助手，推动各个领域的创新和变革，帮助我们迈向更加智能化和高效的未来。
import torch; from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments; tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2'); model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2'); def load_dataset(file_path, tokenizer, block_size=128): dataset = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path=file_path, block_size=block_size, overwrite_cache=True); return dataset; def train_model(dataset, model): training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, save_steps=10_000, save_total_limit=2, logging_dir='./logs'); data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False); trainer = Trainer(model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=dataset); trainer.train(); return model; def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=100): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt"); outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=max_length, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, do_sample=True); return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True); dataset = load_dataset('path_to_your_text_file.txt', tokenizer); model = train_model(dataset, model); prompt = "In the future, AI will"; generated_text = generate_text(model, tokenizer, prompt); print(generated_text)

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前言&#xff1a; 面向对象编程语言的三大特性&#xff1a;封装、继承和多态 本篇博客来学习C中的继承&#xff0c;加油&#xff01; 一、什么是继承&#xff1f; ​ 继承(inheritance)机制是⾯向对象程序设计使代码可以复⽤的最重要的⼿段&#xff0c;它允许我们在保持原有类…...

编程日记 2025/5/12 3:33:56

腾讯微众银行大数据面试题（包含数据分析/挖掘方向）面试题及参考答案

为什么喜欢使用 XGBoost，XGBoost 的主要优势有哪些？ XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库，在数据科学和机器学习领域应用广泛，深受喜爱，原因主要在于其众多突出优势。 首先，它的精度高，在许多机器学习竞赛和实际应用中，XGBoost 都展现出卓越的预测准确性。其基于决策…...

编程日记 2025/5/11 14:38:09

组合数练习题——c++

题目设置&#xff1a; 现在有x个相同的小球&#xff0c;分给y个人&#xff0c;每个人至少分k个&#xff0c;请问有多少种可能的分发方法&#xff0c;由于结果可能较大&#xff0c;答案对10^97取模。 输入格式&#xff1a; 一行3个整数&#xff1a;x&#xff0c;y, k&#xf…...

编程日记 2025/5/10 15:37:20

Java：JPMS模块化开发

JPMS&#xff08;Java Platform Module System&#xff09;简介 为什么用JPMS&#xff1f; JPMS&#xff08;Java 平台模块系统&#xff09;是 Java 9 引入的模块化系统&#xff0c;也称为 Jigsaw 项目。它为 Java 提供了更精细的模块化机制&#xff0c;用于组织和管理代码&a…...

编程日记 2025/5/12 3:54:29

Spring Boot中配置Flink的资源管理

在 Spring Boot 中配置 Flink 的资源管理&#xff0c;需要遵循以下步骤&#xff1a; 添加 Flink 依赖项 在你的 pom.xml 文件中&#xff0c;添加 Flink 和 Flink-connector-kafka 的依赖项。这里以 Flink 1.14 版本为例&#xff1a; <!-- Flink dependencies --><de…...

编程日记 2025/5/9 21:57:41

【ruby on rails】dup、deep_dup、clone的区别

一、区别 dup 浅复制&#xff1a;dup 方法创建对象的浅复制。 不复制冻结状态&#xff1a;dup 不会复制对象的冻结状态。 不复制单例方法&#xff1a;dup 不会复制对象的单例方法。 deep_dup 深复制&#xff1a;deep_dup 方法创建对象的深复制&#xff0c;递归复制嵌套的对象。…...

编程日记 2025/5/12 5:07:16

鸿蒙开发-HMS Kit能力集(应用内支付、推送服务)

1 应用内支付 开发步骤 步骤一&#xff1a;判断当前登录的华为账号所在服务地是否支持应用内支付 在使用应用内支付之前&#xff0c;您的应用需要向IAP Kit发送queryEnvironmentStatus请求&#xff0c;以此判断用户当前登录的华为帐号所在的服务地是否在IAP Kit支持结算的国…...

编程日记 2025/5/12 18:56:30

springboot中使用mongodb完成评论功能

pom文件中引入 <!-- mongodb --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </dependency> yml中配置连接 data:mongodb:uri: mongodb://admin:1234561…...

编程日记 2025/5/12 13:55:12

南京仁品耳鼻喉专科医院：12月启动公益义诊月

专业医疗资源送至“家门口”&#xff01;南京仁品耳鼻喉专科医院启动公益义诊月 随着2024年即将步入尾声&#xff0c;南京仁品耳鼻喉医院为回馈社会&#xff0c;提升公众健康福祉&#xff0c;将于12月隆重推出“三甲专家公益义诊月”活动。此次活动旨在通过汇聚众多耳鼻喉领域…...

编程日记 2025/5/13 4:21:43

微信小程序首页搜索框的实现教程

微信小程序首页搜索框的实现教程 前言 在现代移动应用中，搜索功能是用户获取信息的主要方式之一。对于购物小程序而言，提供一个美观且高效的搜索框，可以显著提升用户体验，帮助用户快速找到他们想要的商品。本文将详细介绍如何在微信小程序中实现一个样式优美的搜索框，包…...

编程日记 2025/5/3 16:17:06

Educational Codeforces Round 151 (Rated for Div. 2)

题目链接 B. Come Together 题意 输入 输出 思路 可以将B、C坐标作A的变换&#xff0c;将A平移至原点&#xff0c;然后分情况讨论: B、C两点都在轴上&#xff0c;具体分为同向轴和其他情况B、C两点都在象限中&#xff0c;具体分为相同象限、对角象限和相邻象限分别位于象限…...

编程日记 2025/5/12 3:18:18

第二十一天 深度学习简介

深度学习&#xff08;Deep Learning&#xff0c;简称DL&#xff09;是机器学习的一个分支&#xff0c;它通过构建和训练深层神经网络模型&#xff0c;从数据中学习和提取特征&#xff0c;以实现复杂任务的自动化处理和决策。以下是对深度学习的详细介绍&#xff1a; 一、起源与…...

编程日记 2025/5/10 5:44:30

mongodb/redis/neo4j 如何自己打造一个 web 数据库可视化客户端？

随笔 从千万粉丝“何同学”抄袭开源项目说起&#xff0c;为何纯技术死路一条&#xff1f; 数据源的统一与拆分 监控报警系统的指标、规则与执行闭环 我们的系统应该配置哪些监控报警项&#xff1f; 监控报警系统如何实现自监控? java 老矣&#xff0c;尚能饭否&#xff…...

编程日记 2025/5/12 12:25:34

elementUI如何dialog对话框 不设置 点击遮罩层 自动关闭的功能

背景 用户在填写dialog对话框的时候&#xff0c;有时候误触 遮罩层&#xff0c;导致form表单直接关闭&#xff0c;用户的信息丢失 代码 要使对话框在点击遮罩层时关闭&#xff0c;您需要在 el-dialog 组件上将 close-on-click-modal 属性设置为 false。以下是更新后的代码&…...

编程日记 2025/5/9 11:32:31

循环神经网络：从基础到应用的深度解析

&#x1f35b;循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;概述 循环神经网络&#xff08;Recurrent Neural Network, RNN&#xff09;是一种能够处理时序数据或序列数据的深度学习模型。不同于传统的前馈神经网络&#xff0c;RNN具有内存单元&#xff0c;能够捕捉序列中前后信息…...

编程日记 2025/5/13 12:12:04

LeetCode 100.相同的树

题目&#xff1a; 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q &#xff0c;编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同&#xff0c;并且节点具有相同的值&#xff0c;则认为它们是相同的。 思路&#xff1a;灵神 代码&#xff1a; class Solution {public boolean…...

编程日记 2025/5/12 10:23:35

序列化与反序列化

序列化是将对象转换为可被存储或传输的格式&#xff0c;例如将对象转换为字节流或字符串。序列化的过程可以将对象的状态保存下来&#xff0c;以便在需要时可以重新创建对象。 反序列化则是将序列化的对象转换回原始的对象形式&#xff0c;以便可以使用和操作这些对象。 序列…...

编程日记 2025/5/9 13:58:47

spring boot打包fat jar

所谓fat jar就是包含所有依赖的jar以及其他开发的代码的jar包。可以通过java -jar xxx.jar直接启动运行&#xff0c;不需要部署到tomcat中间件就能运行。 接下来我们使用maven进行打包&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;在需要带包的主模块的pom中添加build依赖&#xf…...

编程日记 2025/5/13 17:04:58

2021年美亚杯电子数据取证大赛-个人赛

资格赛-案件背景 2021年10月某日早上&#xff0c;本市一个名为"大路建设"的高速公路工地主管发现办公室的计算机被加密并无法开启&#xff0c;其后收到了勒索通知。考虑到高速公路的基建安全&#xff0c;主管决定报警。警方调查人员到达现场取证&#xff0c;发现办公…...

编程日记 2025/5/13 22:19:10

用 React 编写一个笔记应用程序

这篇文章会教大家用 React 编写一个笔记应用程序。用户可以创建、编辑、和切换 Markdown 笔记。 1. nanoid nanoid 是一个轻量级和安全的唯一字符串ID生成器&#xff0c;常用于JavaScript环境中生成随机、唯一的字符串ID&#xff0c;如数据库主键、会话ID、文件名等场景。 …...

编程日记 2025/5/10 12:55:42

泛型擦除是什么？

泛型擦除(Type Erasure)是Java编译器在编译泛型代码时的一种机制&#xff0c;它的目的是确保泛型能够与JAVA的旧版本(即不支持泛型的版本)兼容。泛型擦除会在编译时移除泛型类型信息&#xff0c;并将泛型类型替换为其非泛型的上限类型(通常是Object) 详细解释 在Java中&#…...

编程日记 2025/5/13 4:39:13

鸿蒙Next星河版基础代码

目录&#xff1a; 1、鸿蒙箭头函数的写法2、鸿蒙数据类型的定义3、枚举的定义以及使用4、position绝对定位及层级zIndex5、字符串的拼接转换以及数据的处理(1)字符串转数字(2)数字转字符串(3)布尔值转换情况(4)数组的增删改查 6、三元表达式7、鸿蒙for循环的几种写法7.1、基本用…...

编程日记 2025/5/9 23:15:19

物联网智能项目：智能家居系统的设计与实现

物联网（Internet of Things，IoT）技术正在迅速改变我们的生活方式，特别是在智能家居、工业自动化、环境监控等领域。物联网智能项目通过将设备、传感器、控制器等通过互联网连接，实现设备间的智能交互，带来高效、便捷和智能的体验。本文将介绍一个典型的物联网智能家居项目…...

编程日记 2025/4/29 23:16:52

STL算法之set相关算法

STL一共提供了四种与set(集合)相关的算法&#xff0c;分别是并集(union)、交集(intersection)、差集(difference)、对称差集(symmetric difference)。 目录 set_union set_itersection set_difference set_symmetric_difference 所谓set&#xff0c;可细分为数学上定义的和…...

编程日记 2025/5/6 7:36:47