张士玉小黑屋

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阿里大语言模型通义千问API使用新手教程最近需要用到大模型，了解到目前国产大模型中，阿里的通义千问有比较详细的SDK文档可进行二次开发,目前通义千问的API文档其实是可以进行精简然后学习的,也就是说，是可以通过简单的API调用在自己网页或者软件中接入一个大语言模型，但是似乎并没有人愿意花费时间经历写一个新手友好的教程，为此处于对知识的梳理，和对技术的热爱，我尽我的最大的努力来做这件事，如果帮到了各位同学，或者老师们，可以点赞或者关注支持一下，后续更新基于本地知识库的详细教程。如果有什么写的不对的或者可以补充完善的，欢迎交流。使用LangChain和通义千问自建知识库对于有基础的开发技术人员请直接根据目录跳到代码部分综合查看官方文档和代码即可对于想充实自己毕业设计或者软件但对自然语言处理

生成式AI的应用将推动软件开发行业的进步和发展。开发者能够更专注于创造性的工作，提升软件质量，加速产品上线，从而更好地满足用户需求。在未来，生成式AI有望成为软件开发的标配，为开发者提供更强大的工具和支持。然而，也需要注意在使用过程中合理权衡自动化和人工干预，以确保生成的代码和决策符合业务需求和质量标准。通过充分利用生成式AI的潜力，软件开发者将迎来更具创新性和高效性的开发模式，助力软件开发行业不断迈向新的高峰。这股潮流不仅是一场技术的变革，更是软件开发方式的全面升级。1.发展历程生成式AI作为人工智能领域的重要分支，其发展历程饱含着科技进步和创新的印记。早期，基于规则的方法主导，但随着深度学习的兴起，生成式AI获得了前所未有的发展机遇。深度学习模型如Transformer等

✨个人主页：熬夜学编程的小林?系列专栏：【C语言详解】【数据结构详解】printf和scanf详解1、printf和scanf详解介绍1.1printf1.1.1基本用法1.1.2占位符1.1.3占位符列举1.1.4输出格式1.1.4.1限定宽度1.1.4.2总是显示正负号1.1.4.3限定小数位数1.1.4.4输出部分字符串1.2scanf1.2.1基本用法1.2.2scanf的返回值1.2.3占位符1.2.4赋值忽略符总结1、printf和scanf详解介绍1.1printfprintf函数为库函数，给uu们两个查看库函数的方式，第一个下载msdn软件进行查找相关库函数知识，第二个用cplusplus网

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0.指针&指针变量32位平台，指针变量是4个字节（32bit/8=4)--------x8664位平台，指针变量是8个字节（64bit/8=8)--------x64编号=指针=地址；我们平常讲的p是指针就是说p是一个指针变量；************只要是指针变量，在一个平台上，大小都是一样的，为什么要区分不同的类型呢？因为不同类型的指针，决定了对指针进行解引用操作的时候可以访问的字节数------指针的权限；同时也决定了指针向前向后走一步有多大-------步长；1.野指针局部变量不进行初始化时侯，是随机值；野指针---------------指针变量不进行初始化，默认随机值，但对其进行赋值；或者是越界访问；1.类型（1）未初始化（2）越界访问（3）指

目录一、游戏说明​编辑二、地图坐标​​编辑三、头文件四、蛇身和食物​五、数据结构设计​蛇节点结构如下：封装一个Snake的结构来维护整条贪吃蛇：​蛇的方向，可以一一列举，使用枚举：游戏状态，可以一一列举，使用枚举：六、Snake.c5.1、游戏开始函数定位控制台的光标位置欢迎来到贪吃蛇游戏创建一个地图初始化创建蛇身的节点创建第一个食物​5.2、游戏运行函数检测按键状态，我们封装了一个宏打印帮助信息暂停函数下一个是否是食物下一步要走的位置处就是食物，就吃掉食物如果下一步不是食物检测是否撞墙检测是否撞自己蛇移动的函数七、游戏结束的资源释放八、Test.c一、游戏说明贪吃蛇地图绘制蛇吃食物的功能（上、下、左、右方向键控制蛇的动作

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介绍一下ChatGPTAI大数据模型技术在Cat2Bug-Platform系统中自动创建测试用例的应用如今比较火的ChatGPT等人工智大数据模型技术确实给人们的生活带来了质的改变，它在自然语义理解、图像生成方面有着突出的表现，因此我们也在Cat2Bug-Platform0.1.1版本中尝试将其引入到测试工作中。首先考虑的就是将它做为测试用例的生成助手，因为就在2023年的10月初，我所在的公司接到一个棘手的项目，由于项目交付周期短，甲方验收标准比较严苛，加之系统功能比较多，公司安排了5个人十一休假期间持续加班来编写项目的测试用例，以便消除任何影响交付的问题，那种持续的工作强度我想只有现场的同事才能体会到。因此，通过AI帮我们自动生成测试用例，是测试工作中的首要目标，也是一个基本需

Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文试图解决的问题是：AI助手（基于大型语言模型LLMs）在面对知识密集型任务时，如何能够识别并表达它们不知道的问题。具体来说，论文探讨了以下几个关键点：AI助手的局限性：尽管大型语言模型（LLMs）拥有丰富的世界知识，但在处理某些知识密集型任务（如开放域问答）时，它们仍然可能产生事实错误。减少幻觉：这些不真实的回答可能会在实际应用中带来重大风险。论文认为，AI助手能够拒绝回答它不知道的问题是减少幻觉和提高助手真实性的关键方法。知识识别：论文提出了一个问题：“AI助手能否知道它们不知道什么，并通过自然语言表达出来？”为了回答这个问题，作者构建了一个模型特定的“Idon'tknow”（Idk）数据集，包含了助手已知和未知的问题。模