AI比人脑更强,因为被植入思维模型【52】福格行为模型
giszz的理解:重要公式,是B=MAT,行为=动机+能力+触发点。也许是乘以。这个挺深刻的,在产品设计中,界面交互,都可以用到这样的思维模型。
一、定义
福格行为模型(Fogg Behavior Model)是由美国斯坦福大学教授BJ·福格(BJ Fogg)提出的一种用于解释和预测人类行为的理论模型。该模型认为,行为的发生需要同时满足三个要素:动机(Motivation)、能力(Ability)和触发(Trigger),用公式表示为B = MAP,其中B代表行为(Behavior),M代表动机(Motivation),A代表能力(Ability),P代表触发(Prompt)。只有当这三个要素同时具备且相互作用时,特定的行为才会发生。
二、由来
福格行为模型源于福格教授对人类行为改变的研究。在20世纪末21世纪初,随着互联网和移动技术的快速发展,人们面临着越来越多的行为选择和挑战,如何有效地促进人们的行为改变成为了一个重要的研究课题。福格教授通过对大量实验和案例的研究,总结出了这一简洁而实用的行为模型,旨在帮助人们理解行为的产生机制,从而更有效地设计和引导行为改变。
三、发展
- 理论完善与应用拓展
福格行为模型最初主要应用于行为心理学和教育领域,用于解释和预测个体的学习、健康行为等方面的改变。随着研究的深入,该模型逐渐被拓展到其他领域,如市场营销、用户体验设计、产品设计等。例如,在市场营销中,企业可以利用福格行为模型来设计更有效的广告和促销活动,激发消费者的购买动机,提高产品的易用性,通过合适的触发机制促使消费者购买产品。 - 与技术的融合与发展
随着科技的不断进步,尤其是人工智能和大数据技术的发展,福格行为模型得到了进一步的发展和应用。例如,在智能推荐系统中,系统可以根据用户的行为数据和偏好,分析用户的动机和能力,通过精准的触发机制为用户推荐个性化的内容和服务,提高用户的参与度和满意度。此外,在移动应用设计中,开发者也可以运用福格行为模型来优化应用的界面设计、功能布局和交互流程,降低用户的使用门槛,激发用户的使用动机,通过合适的触发提示引导用户完成特定的行为。
四、应用领域
(一)教育领域
在教育教学中,福格行为模型可以帮助教师更好地理解学生的学习行为,设计更有效的教学策略。例如,教师可以通过激发学生的学习动机,如设置有趣的学习目标、提供及时的反馈和奖励等,提高学生的学习积极性;同时,教师还可以关注学生的学习能力,根据学生的实际情况调整教学内容和难度,确保学生具备完成任务的能力;此外,教师还可以通过巧妙的触发机制,如布置有趣的作业、组织小组讨论等,引导学生积极参与学习。
(二)市场营销领域
在市场营销中,福格行为模型可以帮助企业制定更有效的营销策略。例如,企业可以通过市场调研了解消费者的动机和需求,设计具有吸引力的产品和服务,满足消费者的动机;同时,企业还可以优化产品的设计和用户体验,降低消费者的购买门槛,提高消费者的购买能力;最后,企业可以通过各种营销渠道和手段,如广告、促销活动等,触发消费者的购买行为。
(三)产品设计领域
在产品设计中,福格行为模型可以帮助设计师更好地理解用户的行为和需求,设计出更符合用户习惯和期望的产品。例如,在设计一款移动应用时,设计师可以通过用户调研了解用户的使用动机和行为习惯,优化应用的界面设计和功能布局,提高用户的操作便利性和使用能力;同时,设计师还可以通过设置合适的触发机制,如推送通知、提醒功能等,引导用户频繁使用应用。
(四)AI大模型推理中
在AI大模型推理中,虽然没有明确表明提前植入了福格行为模型,但一些相关的机制和方法体现了这种思维方式。例如,在对话式AI系统中,系统会根据用户的历史对话记录和行为数据,分析用户的动机和需求,通过自然流畅的语言表达和互动方式,激发用户的参与度和兴趣(动机);同时,系统会尽量使用简单易懂的语言和表达方式,降低用户的理解难度,提高用户与系统交互的能力;此外,系统还会根据用户的当前情境和行为状态,适时地提供相关的提示和建议,触发用户的进一步操作。
(五)健康行为促进领域
在健康行为促进中,福格行为模型可以帮助设计有效的干预措施,促进人们养成健康的生活习惯。例如,在戒烟干预项目中,可以通过宣传教育等方式提高吸烟者对吸烟危害的认识,增强他们的戒烟动机;同时,提供戒烟辅助工具和方法,如尼古丁替代疗法、心理咨询等,帮助吸烟者提高戒烟的能力;此外,通过定期随访、提醒等方式,触发吸烟者在关键时刻坚持戒烟的行为。
(六)个人成长与发展领域
在个人成长和发展中,福格行为模型可以帮助我们更好地理解自己的行为模式,制定更有效的自我提升计划。例如,当我们想要培养阅读习惯时,首先要明确自己阅读的动机,是为了获取知识、放松身心还是其他原因;然后,我们要根据自己的实际情况选择适合自己的书籍和阅读方式,确保自己具备阅读的能力;最后,我们可以通过设置每天固定的阅读时间、加入读书俱乐部等方式,触发自己坚持阅读的行为。
五、重要方面及经典例子
(一)明确动机是行为的基础
- 含义:动机是行为发生的内在驱动力,只有当个体具有足够的动机时,才有可能采取相应的行为。
- 例子:以减肥为例,很多人都有减肥的想法,但真正能够坚持下来的人却不多。这是因为他们的减肥动机不够强烈。比如,有些人只是因为别人说自己胖而想要减肥,这种外部的、表面的动机很容易在遇到困难时消失。而那些真正为了自己的健康、为了能够穿上漂亮的衣服或者为了提高生活质量而减肥的人,他们的动机更加内在和持久。例如,小李因为体检时发现自己患上了轻度脂肪肝,医生告诉他如果不减肥可能会引发更严重的健康问题。这个消息让小李深刻认识到减肥的重要性,他为了自己的健康,制定了详细的减肥计划,并坚持不懈地执行,最终成功减肥。
(二)提升能力是行为的关键
- 含义:能力是指个体完成某一行为所具备的知识、技能和资源等条件。如果个体缺乏完成行为的能力,即使有强烈的动机,行为也难以发生。
- 例子:在学习编程的过程中,很多初学者都充满了学习的热情和动机,但由于编程需要一定的数学基础、逻辑思维能力和计算机基础知识等,如果他们不具备这些基础能力,学习起来就会非常困难,很容易产生挫败感,从而放弃学习。比如,小张对编程很感兴趣,他买了很多编程书籍,报名参加了线上课程,但由于他没有数学基础,在理解一些算法和数据结构时遇到了很大的困难,最终不得不放弃了学习。相反,如果小张在开始学习编程之前,先补充了相关的数学知识和计算机基础知识,提高了自己的编程能力,那么他在学习编程的过程中就会更加顺利,也更容易坚持下去。
(三)巧妙的触发是行为的催化剂
- 含义:触发是指引发行为的外部信号或提示,它能够提醒个体采取相应的行为。一个巧妙的触发可以让个体在合适的时机更容易做出预期的行为。
- 例子:很多人都有健身的想法,但由于工作繁忙等原因,往往很难坚持下去。这时候,一个巧妙的触发就显得尤为重要。比如,小王想要养成每天早上跑步的习惯,他发现自己在早上起床后很容易因为赖床而错过跑步时间。于是,他在手机上设置了多个定时闹钟,并将闹钟铃声设置为激昂的音乐,同时还在床头贴了一张写着“今天你跑步了吗?”的纸条。这些触发机制让他在早上起床时能够及时被提醒,从而更容易坚持每天早上跑步。
(四)三者协同作用实现行为改变
- 含义:动机、能力和触发这三个要素相互关联、相互作用,只有当它们协同作用时,才能真正实现行为的改变和持续。
- 例子:以学习英语为例,小赵想要提高自己的英语水平,这是他的动机。他报名参加了英语培训课程,每天坚持背诵单词、练习听力、阅读英语文章等,通过不断地学习和练习,他的英语能力得到了逐步提高。同时,他还设置了每天晚上8点到9点的英语学习时间,并将自己的手机设置为在这个时间段自动弹出学习提醒,这个触发机制让他能够更加规律地学习英语。在动机、能力和触发的共同作用下,小赵的英语水平得到了显著提高。
六、深刻总结
福格行为模型思维模型的意义在于它为我们提供了一个理解人类行为的系统框架,帮助我们认识到行为的产生不仅仅取决于单一因素,而是动机、能力和触发这三个要素相互作用的结果。这与毛泽东选集中的思想有着深刻的契合之处。
毛泽东同志在领导中国革命和建设的过程中,非常注重调动人民群众的积极性和主动性,激发他们的革命动机。例如,在抗日战争时期,毛泽东提出了“持久战”的战略思想,通过宣传教育等方式,让广大人民群众认识到抗日战争的重要性和必要性,激发了他们的爱国热情和革命动机。同时,毛泽东同志也非常重视提高人民群众的革命能力,通过组织培训、开展群众运动等方式,让人民群众掌握了一定的斗争技能和方法,提高了他们的革命能力。此外,毛泽东同志还善于运用各种触发机制,如发布动员令、组织宣传队等,及时提醒和引导人民群众参与到革命斗争中来。正是因为毛泽东同志充分考虑了动机、能力和触发这三个要素,才使得广大人民群众能够积极投身到革命事业中,最终取得了抗日战争的胜利。
在日常生活和工作中,我们也应该学会运用福格行为模型思维模型来指导自己的行为。当我们想要改变某种行为或者培养新的习惯时,首先要明确自己的动机,找到自己内心真正的需求和动力;其次,要关注自己的能力提升,通过学习和实践不断积累知识和技能;最后,要设置巧妙的触发机制,让自己在合适的时机能够更容易地采取行动。只有这样,我们才能更加有效地实现行为的改变和成长,达成自己的目标。
相关文章:
AI比人脑更强,因为被植入思维模型【52】福格行为模型
giszz的理解:重要公式,是BMAT,行为动机能力触发点。也许是乘以。这个挺深刻的,在产品设计中,界面交互,都可以用到这样的思维模型。 一、定义 福格行为模型(Fogg Behavior Model)是由…...
DocLayout-YOLO:通过多样化合成数据与全局-局部感知实现文档布局分析突破
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2410.12628 目录 一、论文概览:当YOLO遇见文档分析 二、创新点解析:两大核心技术 创新点1:Mesh-candidate BestFit合成算法 创新点2:全局-局部可控感知模块(GL-CRM) 三、实验结果:全面超越SOTA 主要指标对比(D4LA数据集) 消融…...
栈(算法)
在 C 里,栈是一种遵循后进先出(LIFO)原则的数据结构。下面从多个方面为你介绍 C 栈: 1. 使用标准库中的std::stack C 标准库提供了std::stack容器适配器,能方便地实现栈的功能。以下是简单示例: cpp #in…...
leetcode每日一题:子数组异或查询
引言 今天的每日一题原题是3375. 使数组的值全部为 K 的最少操作次数,比较水,可以分成2种情况: 存在比k更小的数,由于每次操作只能使得部分数变小,但是不能把任何数变大,所以肯定无法达成 不存在比k更小的…...
openEuler-22.03-LTS-SP3-x86_64 离线编译安装 nginx 1.20.1
openEuler-22.03-LTS-SP3-x86_64 离线编译安装 nginx 1.20.1 一、概述二、安装依赖1、安装 pcre、pcre-devel2、安装 zlib、zlib-devel3、安装 make、gcc、gcc-c3、编译 openssl5、安装 libtool6、编译 pcre-8.45 三、下载编译 nginx四、运行 nginx 一、概述 本文档适用于无法…...
使用Alamofire下载网站首页内容
用Alamofire库写一个下载网站首页内容的Swift代码。首先,我需要确认用户的需求。他们可能是在开发一个iOS应用,需要从某个网站获取首页的数据,比如HTML内容或者API数据。Alamofire是一个常用的Swift网络库,基于URLSession…...
服务器DNS失效
服务器异常 xx.t.RequestException: java.net.UnknownHostException: test.ac.xxxx.cn现象分析 本地测试正常,说明域名本身无问题。服务器 DNS 解析异常,导致 UnknownHostException。**服务器可正常解析 ****baidu.com**,说明网络正常&#…...
#无类域间路由(快速复习版)
判断两个无类(CIDR)地址是否属于同一个子网 🎯 问题本质: 判断两个 IP 地址是否属于同一个子网,其实就是 对比它们的“网络地址”是否相同。 🔍 原理步骤(通用方法) 我们按步骤来判…...
【Linux】jumpserver开源堡垒机部署
JumpServer 安装部署指南 本文档详细记录了 JumpServer 安装部署的过程、核心脚本功能说明以及后续管理使用提示,方便运维人员快速查阅和二次安装。 1. 前提条件 操作系统要求: 仅支持 Linux 系统,不支持 Darwin(macOS࿰…...
Memcached缓存系统:从部署到实战应用指南
#作者:猎人 文章目录 一、安装libevent二、安装配置memcached三、安装Memcache的PHP扩展四、使用libmemcached的客户端工具五、Nginx整合memcached:六、php将会话保存至memcached Memcached是一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,可应用各种需要缓…...
【rdma tx data flow问题】
rdma data flow问题 1 SQ_doorbell如何产生? --RDMA网卡doorbell寄存器触发;2 CPU如何访问网卡的Doorbell寄存器?3 为什么需要roce_qid_convert把local_qid转换成global_qid;4.WQE的format是什么?5.WQE在网卡硬件中的处理流程&…...
Vue 框架组件间通信方式
组件间通信方式 不管是 vue2 还是 vue3,组件通信方式很重要,以下是常见的几种通信方式: props:可以实现父子组件、子父组件、甚至兄弟组件通信自定义事件:可以实现子父组件通信全局事件总线 $bus:可以实现…...
React 第三十节 使用 useState 和 useEffect Hook实现购物车
不使用 redux 实现 购物车案例 使用 React 自带的 useState 和 useEffect Hook 即可实现购物车 export default function ShoppingCar() {// 要结算的商品 总数 以及总价const [totalNum, setTotalNum] useState(0)const [totalPerice, setTotalPerice] useState(0)// 商品…...
卷积神经网络CNN
目录 一、图像基础知识 图像基本概念 图像的加载 二、CNN概述 CNN概述 三、卷积层 卷积计算 Padding Stride 多通道卷积计算 PyTorch卷积层API 四、池化层 池化层计算 Stride Padding 多通道池化层计算 PyTorch 池化 API 五、图像分类案例 CIFAR10 数据集 …...
【大数据生态】Hive的metadata服务未开启
解决办法 进入到Hive的bin目录下,键入命令: #启动元服务 [atguiguhadoop102 bin]$ pwd /opt/module/hive-3.1.2/bin [atguiguhadoop102 bin]$ ./hive --service metastore & #启动hive [atguiguhadoop102 hive-3.1.2]$ pwd /opt/module/hive-3.1.2 [atguiguhadoop102 hiv…...
【RabbitMQ】死信队列
1.概述 死信,顾名思义就是无法被消费的消息,也就是没有被传到消费者的消息,或者即使传到了也没有被消费。当然有死信就有死信队列。死信队列就是用来存储死信的。 它的应用场景就是保证订单业务的消息数据不丢失,当消息消费发 生…...
区间 dp 系列 题解
1.洛谷 P4342 IOI1998 Polygon 我的博客 2.洛谷 P4290 HAOI2008 玩具取名 题意 某人有一套玩具,并想法给玩具命名。首先他选择 W, I, N, G 四个字母中的任意一个字母作为玩具的基本名字。然后他会根据自己的喜好,将名字中任意一个字母用 W, I, N, G …...
Typora使用笔记
文章目录 主题自动编号字体设置两端对齐Step1Step 2 代码块显示行号设置快捷键参考文献 主题自动编号 typora-theme-auto-numbering 字体设置两端对齐 Step1 切记从typora的偏好设置中打开主题所在的文件夹,并修改对应的css文件。(以 github.css 为例…...
k8s部署grafana
先决条件 这里部署过程的前提是已经部署好storageclass,所以pv会根据pvc自动创建. 详情参考:k8s-StoargClass的使用-基于nfs_a volume that contains injected data from multiple-CSDN博客 直接开始: 部署pvc [rootmodule /zpf/grafana]$cat pvc.yml apiVersion: v1 kind…...
第三章:SQL 高级功能与性能优化
1. 窗口函数(Window Functions) 用于在结果集的“窗口”(指定行范围)内执行计算,保留原数据行的同时生成聚合或排序结果。 1.1 核心语法 SELECT column1,column2,[窗口函数] OVER (PARTITION BY 分组列…...
[ACM_3] n组数据 | getchar() | getline(cin,s)
目录 14. 第⼀⾏是⼀个整数n,表示⼀共有n组测试数据, 之后输⼊n⾏ 字符串 15. 第⼀⾏是⼀个整数n,然后是n组数据,每组数据2⾏,每⾏ 为⼀个字符串,为每组数据输出⼀个字符串,每组输出占⼀⾏ 16. 多组测试…...
富士相机照片 RAF 格式如何快速批量转为 JPG 格式教程
富士(Fujifilm)相机拍摄的 RAW 格式文件(RAF)因其高质量和丰富的图像信息而受到摄影师的喜爱。然而,RAF 文件通常体积较大且不易于分享或直接使用。为了方便处理,许多人选择将其转换为更通用的 JPG 格式。在…...
[特殊字符]【高并发实战】Java Socket + 线程池实现高性能文件上传服务器(附完整源码)[特殊字符]
大家好!今天给大家分享一个 Java Socket 线程池 实现的高性能文件上传服务器,支持 多客户端并发上传,代码可直接运行,适合 面试、项目实战、性能优化 学习! 📌 本文亮点: ✅ 完整可运行代码&a…...
2025 年天津消防设施操作员考试攻略:深挖地区特色考点
天津作为重要的港口城市与工业基地,消防安全形势复杂多样,其消防设施操作员考试也带有鲜明的地区特色。 地区特色考点解析:天津化工产业发达,涉及众多危化品场所。因此,危化品储存场所的消防设施配置与应急处置成为…...
chrome extension开发框架WXT之Browser.runtime
以下是对 Browser.runtime API 中主要方法的参数、返回值、作用及运用场景的详细解释: 1. 连接与通信方法 connect(connectInfo?: ConnectInfo) / connect(extensionId: string, connectInfo?: ConnectInfo) 参数: extensionId(可选):目标扩展的 ID,未指定时默认连接当…...
dav_1_MySQL数据库排查cpu消耗高的sql
CPU消耗高sql定位 以下从2个维度进行分析,一个是当前cpu高占用排查,一个是历史sql占用高排查 一.当前cpu占用高排查 1 从os资源消耗逐步到mysql查询 1.1 输入top 然后按大P 使之进程按照消耗cpu排序 比如3889为mysql进程ID,接下来再用它查…...
数据结构刷题之贪心算法
贪心算法(Greedy Algorithm) 是一种在每个步骤中都选择当前最优解的算法设计策略。它通常用于解决优化问题,例如最小化成本或最大化收益。贪心算法的核心思想是:在每一步选择中,都做出局部最优的选择,希望…...
每日一题(小白)暴力娱乐篇23
由题意得知给我们一串数字,我们每次交换两位,最少交换多少次成功得到有顺序的数组。我们以平常的思维去思考,加入给你一串数字获得最少的交换次数,意味着你的交换后续基本不会变,比如说2 1 3 5 4 中1与2交换后不变&…...
回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Attention霜冰优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Attention霜冰优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Attention霜冰优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现RIME…...
第1章 对大型语言模型的介绍
人类正处在一个关键转折点。自2012年起,基于深度神经网络的人工智能系统研发进入快速通道,将这一技术推向了新高度:至2019年底,首个能够撰写与人类文章真假难辨的软件系统问世,这个名为GPT-2(生成型预训练变…...
PGA 简介
PGA(Programmable Gain Amplifier,可编程增益放大器)是一种可以通过外部控制信号改变增益大小的放大器,常用于需要灵活调节信号放大倍数的应用中,比如在模拟信号采集、数据转换(如 ADC 之前)、传…...
2025年CCF-C NCA:导航变量多目标粒子群算法NMOPSO,深度解析+性能实测
目录 1.摘要2.运动学模型和约束3.路径规划目标函数3.多目标粒子群算法4.结果展示5.参考文献6.代码获取 1.摘要 路径规划是无人机(UAV)任务执行的核心,因为它决定了无人机完成任务所需的飞行路径。为了解决这一问题,本文提出了一种…...
FFMpeg音视频解码实战
音频解码 一、初始化阶段 avformat_open_input 打开输入媒体文件。avformat_find_stream_info 读取媒体流信息,查找音频流。avcodec_find_decoder 查找对应的解码器(如 AAC、MP3 解码器)。avcodec_alloc_context3 分配解码器上下文。avcodec…...
day25学习Pandas库
文章目录 三、Pandas库4.函数计算7.合并8.随机抽样9.空值处理9.1检测空值9.2填充空值9.3删除空值行/列 5.读取CSV文件5.1 to_csv()5.2 read_csv() 6.绘图 三、Pandas库 4.函数计算 7.合并 merge 函数用于将两个 DataFrame 对象根据一个或多个键进行合并 函数: …...
去除Mysql表中的空格、回车、换行符和特殊字符
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、示例1.sql层面2.java层面 前言 一、示例 1.sql层面 参考 ## 例子1 ## CHAR(10) 表示换行符 ## CHAR(13) 表示回车UPDATE 表名 SET 列名 REPLACE(REPLACE(列名, CHAR(10), ), CHAR(13), )## 例子2 ## 删除字段中的空格、换行符、…...
以普通用户身份启动pure-ftpd服务端
Pureftp的优点包括 : 高性能,适用于大容量数据传输。安全性强,通过SSL/TLS加密和身份验证机制保证文件传输安全。易用性高,具有直观的用户界面。灵活性强,支持多种文件存储方式。没有漏洞,便于维护 基于Centos 9的pu…...
国内下载不了镜像,可以用国外机器下载完成,打成tar文件,在国内机器上重新加载
可以在 已经拉取过镜像的机器上打包(导出)镜像文件,然后 拷贝到另一台机器上导入使用。这是离线部署 Docker 镜像的常用方法,非常适合网络受限的环境。 🛠️ 步骤如下: ✅ 1. 在已有镜像的机器上打包镜像 …...
【Java】Java 中不同类型的类详解
目录 Java 中不同类型的类详解一、基础类类型1. 普通类(Concrete Class)2. 抽象类(Abstract Class)3. 接口(Interface)4. 枚举类(Enum Class) 二、嵌套类与特殊类5. 内部类ÿ…...
Cadence学习笔记之---热风焊盘制作
目录 01 | 前 言 02 | 环境描述 03 | 热风焊盘 04 | 规则热风焊盘制作 05 | 不规则热风焊盘制作 06 | 总 结 01 | 前 言 在上一篇Cadence小记中讲述了如何制作贴片(SMD)焊盘、通孔焊盘、以及过孔;本篇关于Cadence的小记主要讲如何制作热风焊盘。 上篇小记&a…...
518. Coin Change II
这是完全背包问题。 由于求的是组合数,所以外层循环只能是对硬币遍历,内层循环只能是对总金额的遍历。 另外,虽然题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。但是第28个测试用例,dp[j]dp[j-conis[i]]中间结果会整数溢出,…...
GPIO子系统与Pinctrl子系统的交互
我们前面呢,已经讲过GPIO子系统的数据结构以及他的设备树信息是怎么转换成我们的C代码存储在结构体里面了,我们知道,如果想去使用一个GPIO,避免不了得把这个引脚复用成GPIO功能,那么就避不开Pinctrl子系统,…...
DeepSeek实用操作及行业应用系列2
DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来 DeepSeek之火,可以燎原 面向审计行业DeepSeek大模型操作指南v1.0 DeepSeek提示词设计、幻觉避免与应用(大数据百家讲坛) DeepSeek 搞钱教程(0基础入门) DeepSeek基础知识…...
面向数据库场景的大模型交互微调数据集
关键要点 研究表明,面向数据库场景的大模型交互微调数据集通常包括数据库模式、自然语言查询和对应的SQL查询。证据倾向于认为,数据集应以JSON格式组织,覆盖多种查询类型,并确保高质量和多样性。对于自定义数据库,建议…...
解锁ChatGPT-4o文生图潜力:精选提示词收集整理更新中
示例一:按元素和描述要求生成图片 示例二:“吉卜力”风格 示例三:3D Q版风格 示例四:生成指定布局和主题图片 具体的提示词参考,陆续更新中:https://blog.luler.top/d/25...
WHAT - React 进一步学习推荐
书籍 adevnadia 的《Advanced React》TejasKumar_ 的《Fluent React》addyosmani 和 djirdehh 的《Building Large Scale Web Apps》 面试准备 reactjs-interview-questions 文章:最佳实践 如果你想了解最佳实践并学习技巧,请务必关注以下专家&…...
有关串口的知识点
轻微了解 一般都是 前这俩01 Ren1才能接受 开局T1 R1要给0 所以就是0x50的起手 终端服务是接受的 ———————————————————————————— 进入实际引用 使用的时候1 初始化 2要给个500ms的延时函数即可...
无线插卡话机如何接入呼叫中心系统?
一、接入原理与技术架构 无线插卡话机通过内置SIM卡模块(支持GSM/CDMA/4G/5G等网络制式),将移动网络信号转化为语音通信信号,再通过SIP协议或专用网关与呼叫中心系统对接。其核心流程包括: 1、网络信号…...
prometheus有几种数据类型
Prometheus 数据类型主要有以下四种: Counter(计数器): 单调递增的数值,表示某个事件发生的次数。计数器的值只会增加,除非被重置为0(例如在系统重启时)。示例:HTTP 请求…...
C++设计模式+异常处理
#include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <unistd.h> #include <sstream> #include <vector> #include <memory> #include <stdexcept> // 包含异常类using namespace std;// 该作业要求各位写一…...
字符串替换 (模拟)神奇数 (数学)DNA序列 (固定长度的滑动窗口)
⭐️个人主页:小羊 ⭐️所属专栏:每日两三题 很荣幸您能阅读我的文章,诚请评论指点,欢迎欢迎 ~ 目录 字符串替换 (模拟)神奇数 (数学)DNA序列 (固定长度的滑动窗口&am…...