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【题解】CodeForces 686E Optimal Point
传送门：https://codeforces.com/contest/686/problem/E 前言：本题解来源于作者某天晚上和一位朋友的发电内容（没错，这个作者直接把自己和朋友发电时发的话用markdown排了一下，传上来了），当时本来就比较口语化，加上作者的做法又实在太过离谱，因此可能语言表述 ......
Awesome Security Prompts
一、网络安全 Prompts 使用技巧 您可以用这些 Prompts 技巧来获取有关网络安全的建议、解决方案或信息： 问题描述清晰明确，确保您的 Prompt 描述了一个清晰明确的问题或场景，以便 GPT 能更好地理解您的需求并提供相应的回答。例如： "如何保护 Web 应用程序免受 SQL 注入攻 ......
解密Prompt系列20. LLM Agent之再谈RAG的召回多样性优化
看完openai闭门会议对RAG又有些新的思考。这一章我们参考主流的搜索框架，结合新老论文，和langchain新功能聊聊RAG框架中召回多样性的优化方案，包括如何提高query多样性和索引多样性 ......
关于企业级 Web 应用搜索引擎优化(Search Engine Optimization)的一些工作经验分享
笔者之前的社区文章，分享了自己在日常工作中从事企业级 Web 应用开发的一些工作体会： 企业级 Web 应用里使用 CSS 调整应用外观的一些例子 谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍 所谓企业级前 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
快速上手Prompt，让你的LLMs更智能
在当前社会中，随着AIGC的盛行，使用好prompt可以让自己更上一层楼。今天，我将通过星火大模型重新认识prompt设计，并与大家分享一些使用技巧。如果你想体验星火大模型的强大魅力，请登录https://xinghuo.xfyun.cn/desk ，即可免费体验。星火大模型是由科大讯飞研发的一款大... ......
prompt2model笔记
title: prompt2model笔记 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/09/800e435b684f762691344e40a4f632dc.jpg index_img: https://cdn.studyinglover. ......
change windows cmd prompt 修改windows命令行提示符
通过修改环境变量控制 cmd 提示符。 ref cmd - How do I change the command-line prompt in Windows? - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/12028372/how-do ......
解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用：Data-Copilot & InsightPilot
这一章我们聊聊大模型在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，建模，数据洞察和可视化的步骤。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot 和 InsightPilot ......
Prompt Engineering & Prompt Injection 提示词工程
\(\quad\)提示词工程是通过使用提示词，挖掘大模型的潜力。只不过有人使用该方法做出一些违背开发者本意的事情。 \(\quad\)简单理解是，说明我是谁，我遇到了什么，我需要提供什么帮助。通过这些提示词，让大模型精确度理解我么得需求。但有时会遇到一些安全性问题（奶奶工具）。 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
Exploring Recursion in Convex Optimization
Recursion in optimization In this blog post, I aim to provide a overview of the various recursive methods I have seen in convex optimization. Optimiza ......
格局决定结局,进化还是毁灭,Prompt在其中扮演什么角色
Prompt 对知识体系、认知演化和应用生态的深度影响,将引领我们进入一个崭新的GPT时代。Prompt 驱动 ChatGPT 完成从“懵懂”到“开窍”的认知飞跃,让它明确自己的定位和责任。 ......
ScholarAI ChatGPT Plugin Tutorial, Use Cases & Prompts
https://roihacks.com/scholarai-chatgpt-plugin/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=scholarai-chatgpt-plugin ......
[论文阅读] EMO@ Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling
Pre title: EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling accepted: arXiv2023 paper: https://arxiv.org/abs/2310.04691 co ......
[翻译]——How the MySQL Optimizer Calculates the Cost of a Query (Doc ID 1327497.1)
本文是对这篇文章How the MySQL Optimizer Calculates the Cost of a Query (Doc ID 1327497.1)的翻译，翻译如有不当的地方，敬请谅解，请尊重原创和翻译劳动成果，转载的时候请注明出处。谢谢！ 适用于： MySQL 4.0 及后续更高的版 ......
ASP.NET Web Optimization Framework
ASP.NET Web Optimization Framework We can use patterns while searching files or subdirectories by using “*” wildcard character as follows: Include(“~/ ......
webpack4_CodeSplit——optimization.splitchunks
目录代码文档树webpack.config.js通过修改entry来达到分割打包文件的目的通过optimization.splitChunks来分离大文件以及重复文件修改entry为单文件，在test.js文件中引入jquery配置optimization.splitchunks多入口情况下的多份大 ......
AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解
AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解 Date 20231025：修复手滑公式 \(\min\)、\(\max\) 写反了。 动态规划。类似背包问题。 朴素算法 记 \((x,y)\) 表示使用 \(x\) 个 (1) 传感器、\(y\) 个 (2) ......
运用chatGPT生成E-R图的prompt
根据以上内容，让我们定义用例 让我们为用例定义一个数据模型 更详细地描述数据模型或使用 Markdown 的表格格式 这种模型可以根据具体的用例进行扩展和修改，以满足需求分析和设计过程中的实际需要。 为所有的数据模型定义关系，实体关系图 输出为PlantUML 将代码复制到：https://www. ......
English LLM prompt
你是中央处理调度员,你要调度的成员有文本格式转换器/英文词汇讲解大师/英语单词例句大师/英文写作大师，在执行每个步骤前要求你和所有调度成员深呼吸，深思慢想，一步步静默执行；你会有短暂的记忆缺失，执行完每个任务后重新记忆调度步骤，自动检测任务状况，确保每一个成员都完成对应的任务；第一步调度文本格式转换 ......
解密Prompt系列18. LLM Agent之只有智能体的世界
前四章不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互，更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界！分别基于源码介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文 ......
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB /
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB / clock site pair. The clock component <clk_IBUFG_BUFG> ......
Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead
使用情况： 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。 OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。 对于BDB表，OPTIMIZE TABLE目前被映射到ANALYZE TABLE上。 对于Inn ......
一文详解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）原理
参考资料： Expected Improvement formula for Bayesian Optimisation 通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 理解贝叶斯优化 A Tutorial on Bayesian Optimization 贝叶斯优化是一种求解函数最优值的算 ......
ChatGPT Prompts整理总结
最近一直在学习ChatGPT Prompt的编写技巧，做了一些验证和整理，分享给大家 Act as a Linux Terminal 英文Prompt I want you to act as a linux terminal. I will type commands and you will r ......
【Shell篇】关于如何在.cshrc中自动设置terminal中prompt提示符以及title？
废话不多说，直接上代码: set prompt = "%{\033]0;%n@%m:%/\007%}%n@%m: %/>" alias cd 'cd \!*; set prompt="%{\033]0;%n@%m:%/\007%}%n@%m: %/>"' 第一行代表当本.cshrc执行时会将prom ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
definition of the convex optimization
A convex optimization problem is one in which the objective and constraint functions are convex, which means they satisfy the inequality \(f_i(\alpha ......
linear optimization
\(\begin{array}{ll}\operatorname{minimize} & f_0(x) \\ \text { subject to } & f_i(x) \leq b_i, \quad i=1, \ldots, m .\end{array}\) As an important exa ......