面向Prompt编程

Prompt

就像和一个人对话，你说一句，ta 回一句，你再说一句，ta 再回一句……

  • Prompt 就是你发给大模型的指令，比如「讲个笑话」、「用 Python 编个贪吃蛇游戏」、「给男/女朋友写封情书」等

  • 貌似简单，但意义非凡

    • 「Prompt」 是 AGI 时代的「编程语言」

    • 「Prompt 工程」是 AGI 时代的「软件工程」

    • 「提示工程师」是 AGI 时代的「程序员」

  • 学会提示工程，就像学用鼠标、键盘一样，是 AGI 时代的基本技能

  • 提示工程「门槛低，天花板高」，所以有人戏称 prompt 为「咒语」

Prompt门槛低到什么程度呢？任何一个人，给他看一眼他就会了，天花板高到什么程度呢？想要一个语义非常精确的，所有大模型都能理解的Prompt太难了，经常会出现，少说一句话大模型返回的数据就不能被我们的代码解析。

下面是一个简单的例子来带我们了解Prompt：

推荐流量包的智能客服

某运营商的流量包产品：

名称流量（G/月）价格（元/月）适用人群
经济套餐1050无限制
劲爽套餐100180无限制
无限套餐1000300无限制
校园套餐200150在校生

需求：智能客服根据用户的咨询，推荐最适合的流量包。

对话系统的基本模块和思路

对话流程举例：

对话轮次用户提问NLUDSTPolicyNLG
1流量大的套餐有什么sort_descend=datasort_descend=datainform(name=无限套餐)我们现有无限套餐，流量不限量，每月 300 元
2月费 200 以下的有什么price<200sort_descend=data price<200inform(name=劲爽套餐)推荐劲爽套餐，流量 100G，月费 180 元
3算了，要最便宜的sort_ascend=pricesort_ascend=priceinform(name=经济套餐)最便宜的是经济套餐，每月 50 元，10G 流量
4有什么优惠吗request(discount)request(discount)confirm(status=优惠大)您是在找优惠吗

解释：

NLU：代表自然语言理解（Natural Language Understanding），在人机对话系统（例如聊天机器人、语音助手）中，NLU 是捕获用户意图和提取相关信息（例如实体、上下文）的关键组件。

DST：对话状态追踪 (Dialogue State Tracking)，在对话系统（尤其是计算机辅助的对话）中，它是一个跟踪用户意向和对话上下文（如用户提到的关键信息）的机制。对话状态追踪帮助系统保持对用户意图的连贯理解，即便在多轮对话中。

Policy：对话管理策略（Dialogue Management Policy），它是决定系统如何响应用户输入的一套规则或策略。对话管理策略的目的是根据当前对话的状态以及用户的意图和提供的信息来决定下一步该如何有效地进行对话。 NLG：代表自然语言生成（Natural Language Generation），在对话系统中，NLG的角色是根据系统的内部表示或意图来生成自然、流畅且准确的语句或语音输出，与用户进行有效沟通。

核心思路：

  1. 把输入的自然语言对话，转成结构化的表示

  2. 从结构化的表示，生成策略

  3. 把策略转成自然语言输出

初始化OpenAI Client

import json
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

_ = load_dotenv(find_dotenv())
# OPENAI_BASE_URL="https://api.fe8.cn/v1"
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
)


def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response1 = client.chat.completions.create(
        model=model,
#        response_format={ "type": "json_object" },
        messages=messages,
        temperature=0,
    )
    return response1.choices[0].message.content

注册openai请求密钥 DevAGI

简单的prompt

# 任务描述
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称，月费价格，月流量。
根据用户输入，识别用户在上述三种属性上的倾向。
"""

# 用户输入
input_text = """
办个10G的套餐。
"""

# prompt 模版。instruction 和 input_text 会被替换为上面的内容
prompt = f"""
{instruction}

用户输入：
{input_text}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

要求以json格式输出

# 用户输入
input_text = """
有没有流量大，又便宜的套餐
"""
# 以json格式输出
output_text = """
以 JSON 格式输出
"""
prompt = f"""
{instruction}

{output_text}

用户输入：
{input_text}
"""

# 调用大模型
response = get_completion(prompt)
print(response)

大模型是懂 JSON 的，但需要对 JSON 结构做严格定义。

把输出格式定义的更精细

# 任务描述增加了字段的英文标识符
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称(name)，月费价格(price)，月流量(data)。
根据用户输入，识别用户在上述三种属性上的倾向。
请说出你的思考逻辑
"""

# 输出格式增加了各种定义、约束
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型，取值必须为以下之一：经济套餐、劲爽套餐、无限套餐、校园套餐 或 null；

2. price字段的取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型或string类型，string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序，以sort字段标识，取值为一个结构体：
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序，以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序，以"value"字段存储待排序的字段

只输出中只包含用户提及的字段，不要猜测任何用户未直接提及的字段，不输出值为null的字段。
"""

#input_text = "办个100G以上的套餐"
#input_text = "我要无限量套餐"
#input_text = "流量比较大的有哪些套餐"
input_text = "便宜的套餐"

prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

用户输入：
{input_text}
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

添加例子

可以让输出更稳定。

# 添加例子
examples = """
便宜的套餐：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}
有没有不限流量的：{"data":{"operator":"==","value":"无上限"}}
流量大的：{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"}}
100G以上流量的套餐最便宜的是哪个：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"},"data":{"operator":">=","value":100}}
月费不超过200的：{"price":{"operator":"<=","value":200}}
就要月费180那个套餐：{"price":{"operator":"==","value":180}}
经济套餐：{"name":"经济套餐"}
"""

#input_text = "有没有便宜的套餐"
# input_text = "有没有土豪套餐"
# input_text = "办个200G的套餐"
# input_text = "有没有流量大的套餐"
input_text = "200元以下，流量大的套餐有啥"
# input_text = "你说那个10G的套餐，叫啥名字"

# 有了例子
prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

例如：
{examples}

用户输入：
{input_text}

"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

划重点：「给例子」很常用，效果特别好

支持多轮对话 DST

在 Prompt 中加入上下文

# 多轮对话的例子
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称(name)，月费价格(price)，月流量(data)。
根据对话上下文，识别用户在上述属性上的倾向。识别结果要包含整个对话的信息。
"""

# 输出描述
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型，取值必须为以下之一：经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null；

2. price字段的取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型或string类型，string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序，以sort字段标识，取值为一个结构体：
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序，以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序，以"value"字段存储待排序的字段

只输出中只包含用户提及的字段，不要猜测任何用户未直接提及的字段。不要输出值为null的字段。
"""

# 多轮对话的例子
examples = """
客服：有什么可以帮您
用户：100G套餐有什么

{"data":{"operator":">=","value":100}}

客服：有什么可以帮您
用户：100G套餐有什么
客服：我们现在有无限套餐，不限流量，月费300元
用户：太贵了，有200元以内的不

{"data":{"operator":">=","value":100},"price":{"operator":"<=","value":200}}

客服：有什么可以帮您
用户：便宜的套餐有什么
客服：我们现在有经济套餐，每月50元，10G流量
用户：100G以上的有什么

{"data":{"operator":">=","value":100},"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}

客服：有什么可以帮您
用户：100G以上的套餐有什么
客服：我们现在有畅游套餐，流量100G，月费180元
用户：流量最多的呢

{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"},"data":{"operator":">=","value":100}}
"""

input_text = "流量最多的呢"
#input_text = "无限量哪个多少钱"
#input_text = "流量最大的多少钱"

# 多轮对话上下文
context = f"""
客服：有什么可以帮您
用户：有什么100G以上的套餐推荐
客服：我们有畅游套餐和无限套餐，您有什么价格倾向吗
用户：{input_text}
"""

prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

{examples}

{context}
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

  1. Prompt 的典型构成

  • 角色：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」

  • 指示：对任务进行描述

  • 上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）

  • 例子：必要时给出举例，学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning；实践证明其对输出正确性有很大帮助

  • 输入：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入

  • 输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）

  1. 实现对话策略和 NLG

把刚才的能力串起来，构建一个「简单」的客服机器人

import json
import copy
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

_ = load_dotenv(find_dotenv())

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
)

instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称(name)，月费价格(price)，月流量(data)。
根据用户输入，识别用户在上述三种属性上的倾向。
"""

# 输出格式
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型，取值必须为以下之一：经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null；

2. price字段的取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型或string类型，string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序，以sort字段标识，取值为一个结构体：
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序，以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序，以"value"字段存储待排序的字段

只输出中只包含用户提及的字段，不要猜测任何用户未直接提及的字段。
不要携带markdown的标签
DO NOT OUTPUT NULL-VALUED FIELD! 确保输出能被json.loads加载。
"""

examples = """
便宜的套餐：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}
有没有不限流量的：{"data":{"operator":"==","value":"无上限"}}
流量大的：{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"}}
100G以上流量的套餐最便宜的是哪个：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"},"data":{"operator":">=","value":100}}
月费不超过200的：{"price":{"operator":"<=","value":200}}
就要月费180那个套餐：{"price":{"operator":"==","value":180}}
经济套餐：{"name":"经济套餐"}
"""


class NLU:
    def __init__(self):
        self.prompt_template = f"{instruction}\n\n{output_format}\n\n{examples}\n\n用户输入：\n__INPUT__"

    def _get_completion(self, prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0,  # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小
        )
        print(response)
        semantics = json.loads(response.choices[0].message.content)
        return {k: v for k, v in semantics.items() if v}

    def parse(self, user_input):
        prompt = self.prompt_template.replace("__INPUT__", user_input)
        return self._get_completion(prompt)


class DST:
    def __init__(self):
        pass

    def update(self, state, nlu_semantics):
        if "name" in nlu_semantics:
            state.clear()
        if "sort" in nlu_semantics:
            slot = nlu_semantics["sort"]["value"]
            if slot in state and state[slot]["operator"] == "==":
                del state[slot]
        for k, v in nlu_semantics.items():
            state[k] = v
        return state


class MockedDB:
    def __init__(self):
        self.data = [
            {"name": "经济套餐", "price": 50, "data": 10, "requirement": None},
            {"name": "畅游套餐", "price": 180, "data": 100, "requirement": None},
            {"name": "无限套餐", "price": 300, "data": 1000, "requirement": None},
            {"name": "校园套餐", "price": 150, "data": 200, "requirement": "在校生"},
        ]

    def retrieve(self, **kwargs):
        records = []
        for r in self.data:
            select = True
            if r["requirement"]:
                if "status" not in kwargs or kwargs["status"] != r["requirement"]:
                    continue
            for k, v in kwargs.items():
                if k == "sort":
                    continue
                if k == "data" and v["value"] == "无上限":
                    if r[k] != 1000:
                        select = False
                        break
                if "operator" in v:
                    if not eval(str(r[k])+v["operator"]+str(v["value"])):
                        select = False
                        break
                elif str(r[k]) != str(v):
                    select = False
                    break
            if select:
                records.append(r)
        if len(records) <= 1:
            return records
        key = "price"
        reverse = False
        if "sort" in kwargs:
            key = kwargs["sort"]["value"]
            reverse = kwargs["sort"]["ordering"] == "descend"
        return sorted(records, key=lambda x: x[key], reverse=reverse)


class DialogManager:
    def __init__(self, prompt_templates):
        self.state = {}
        self.session = [
            {
                "role": "system",
                "content": "你是一个手机流量套餐的客服代表，你叫小瓜。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。"
            }
        ]
        self.nlu = NLU()
        self.dst = DST()
        self.db = MockedDB()
        self.prompt_templates = prompt_templates

    def _wrap(self, user_input, records):
        if records:
            prompt = self.prompt_templates["recommend"].replace(
                "__INPUT__", user_input)
            r = records[0]
            for k, v in r.items():
                prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__", str(v))
        else:
            prompt = self.prompt_templates["not_found"].replace(
                "__INPUT__", user_input)
            for k, v in self.state.items():
                if "operator" in v:
                    prompt = prompt.replace(
                        f"__{k.upper()}__", v["operator"]+str(v["value"]))
                else:
                    prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__", str(v))
        return prompt

    def _call_chatgpt(self, prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
        session = copy.deepcopy(self.session)
        session.append({"role": "user", "content": prompt})
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=session,
            temperature=0,
        )
        return response.choices[0].message.content

    def run(self, user_input):
        # 调用NLU获得语义解析
        semantics = self.nlu.parse(user_input)
        print("===semantics===")
        print(semantics)

        # 调用DST更新多轮状态
        self.state = self.dst.update(self.state, semantics)
        print("===state===")
        print(self.state)

        # 根据状态检索DB，获得满足条件的候选
        records = self.db.retrieve(**self.state)

        # 拼装prompt调用chatgpt
        prompt_for_chatgpt = self._wrap(user_input, records)
        print("===gpt-prompt===")
        print(prompt_for_chatgpt)

        # 调用chatgpt获得回复
        response = self._call_chatgpt(prompt_for_chatgpt)

        # 将当前用户输入和系统回复维护入chatgpt的session
        self.session.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.session.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response

prompt_templates = {
    "recommend": "用户说：__INPUT__ \n\n向用户介绍如下产品：__NAME__，月费__PRICE__元，每月流量__DATA__G。",
    "not_found": "用户说：__INPUT__ \n\n没有找到满足__PRICE__元价位__DATA__G流量的产品，询问用户是否有其他选择倾向。"
}

dm = DialogManager(prompt_templates)
response = dm.run("200元以内的套餐有什么")
response = dm.run("流量大的")
print("===response===")
print(response)

  1. 纯prompt实现一个完整的客服系统例子 

def print_json(data):
    """
    打印参数。如果参数是有结构的（如字典或列表），则以格式化的 JSON 形式打印；
    否则，直接打印该值。
    """
    if hasattr(data, 'model_dump_json'):
        data = json.loads(data.model_dump_json())

    if (isinstance(data, (list, dict))):
        print(json.dumps(
            data,
            indent=4,
            ensure_ascii=False
        ))
    else:
        print(data)



# 定义消息历史。先加入 system 消息，里面放入对话内容以外的 prompt
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """
你是一个手机流量套餐的客服代表，你叫小瓜。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。可以选择的套餐包括：
经济套餐，月费50元，10G流量；
畅游套餐，月费180元，100G流量；
无限套餐，月费300元，1000G流量；
校园套餐，月费150元，200G流量，仅限在校生。
"""
    }
]

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):

    # 把用户输入加入消息历史
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,
    )
    msg = response.choices[0].message.content

    # 把模型生成的回复加入消息历史。很重要，否则下次调用模型时，模型不知道上下文
    messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
    return msg


get_completion("有没有土豪套餐？")
get_completion("多少钱？")
get_completion("给我办一个")
print_json(messages)

好了，到这里，一个简单的通过Prompt+OpenAI实现的人工智能客服就完成了。

这里面用的模型是gpt-3.5-turbo，当然也可以换成gpt-4，效果可能会更好。看到这里大家是不是觉得用Prompt+OpenAI实现一个简单的小工具非常简单呢？

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思科设备参考&#xff1a;路由引入实验&#xff08;思科&#xff09; 技术简介 路由引入技术在网络通信中起着重要的作用&#xff0c;能够实现不同路由协议之间的路由传递&#xff0c;并在路由引入时部署路由控制&#xff0c;实现路径或策略的控制 实验目的 不同的路由协议之…
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【全网最全】2024电工杯数学建模A题21页初步参考论文+py代码+保奖思路等（后续会更新）

【全网最全】2024电工杯数学建模A题21页初步参考论文+py代码+保奖思路等（后续会更新）

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力&#xff01; 一定要点击如下的卡片链接&#xff0c;那是获取资料的入口&#xff01; 【全网最全】2024电工杯数学建模A题21页初步参考论文py代码保奖思路等&#xff08;后续会更新成品论文&#xff09;「首先来看看目前已有的资料&#x…
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yolov8seg 瑞芯微RKNN、地平线Horizon芯片部署、TensorRT部署，部署工程难度小、模型推理速度快

yolov8seg 瑞芯微RKNN、地平线Horizon芯片部署、TensorRT部署，部署工程难度小、模型推理速度快

之前写过yolov8seg部署&#xff0c;但在实际项目中没有真正的用&#xff0c;最近在项目尝试使用yolov8seg&#xff0c;把之前的yolov8目标检测的优化给同步到yolov8seg中。 特别说明&#xff1a;如有侵权告知删除&#xff0c;谢谢。 模型和完整仿真测试代码&#xff0c;放在git…
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一套车间生产管理和调度执行MES系统源码，采用springboot + vue-element+uniapp+mysql技术开发，适合二次开发项目使用。

一套车间生产管理和调度执行MES系统源码，采用springboot + vue-element+uniapp+mysql技术开发，适合二次开发项目使用。

MES系统源码&#xff0c;车间生产管理系统源码&#xff0c;商业源码&#xff0c;适合上项目 MES系统是制造企业中用于管理和监控生产过程的关键系统&#xff0c;它的核心功能包括生产调度、数据管理、计划排产管理、库存管理、质量管理、设备管理、采购管理、成本管理、项目看板…
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《异常检测——从经典算法到深度学习》28 UNRAVEL ANOMALIES：基于周期与趋势分解的时间序列异常检测端到端方法

《异常检测——从经典算法到深度学习》28 UNRAVEL ANOMALIES：基于周期与趋势分解的时间序列异常检测端到端方法

《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: …
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TypeScript（持续更新中...）

TypeScript（持续更新中...）

1.TypeScript是什么&#xff1f; TypeScript是javaScript的超集。 2.使用TypeScript 1&#xff09;全局安装nodejs 2&#xff09;安装TypeScript编译器 npm i -g typescript 3.编译ts文件 //注意&#xff1a;需要在ts文件同级目录执行此命令&#xff0c;否则会报找不到…
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Go语言（Golang）的开发框架

Go语言（Golang）的开发框架

在Go语言&#xff08;Golang&#xff09;的开发中&#xff0c;有多种开发框架可供选择&#xff0c;它们各自具有不同的特点和优势。以下是一些流行的Go语言开发框架&#xff0c;选择Go语言的开发框架时&#xff0c;需要考虑项目需求、团队熟悉度、社区支持、框架性能和可维护性…
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Java时间工具类（Date和LocalDateTime）

Java时间工具类（Date和LocalDateTime）

Date package com.qiangesoft.utils.date;import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date;/*** 日期工具类** author lq* date 2024-05-23*/ public class DateUtil {public static final String[] C…
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vue从入门到精通(四)：MVVM模型

vue从入门到精通(四)：MVVM模型

一,MVVM MVVM&#xff08;Model–view–viewmodel&#xff09;是一种软件架构模式。MVVM有助于将图形用户界面的开发与业务逻辑或后端逻辑&#xff08;数据模型&#xff09;的开发分离开来。详见MVVM 二,Vue中的MVVM Vue虽然没有完全遵循 MVVM 模型&#xff0c;但是 Vue 的设…
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nacos-opera（k8s）安装问题解决

nacos-opera（k8s）安装问题解决

整理一些关于k8s部署nacos出现的一些恶心的问题 网上说其他说的更改数据库连接都未解决。 在用nacos-opera想安装高可用nacos时连接mysql数据库报错: 报错具体项: No DataSource set 具体就是说没找到数据源。 第一个 检查一下nacos连接数据库配置 : 第二个 检查一下数据库…
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2024 电工杯高校数学建模竞赛（B题）| 平衡膳食食谱 |建模秘籍文章代码思路大全

2024 电工杯高校数学建模竞赛（B题）| 平衡膳食食谱 |建模秘籍文章代码思路大全

铛铛&#xff01;小秘籍来咯&#xff01; 小秘籍团队独辟蹊径&#xff0c;运用负载均衡&#xff0c;多目标规划等强大工具&#xff0c;构建了这一题的详细解答哦&#xff01; 为大家量身打造创新解决方案。小秘籍团队&#xff0c;始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍&am…
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【MySQL数据库】CRUD 增 删 改 查 超详解，有这一篇就够了！

【MySQL数据库】CRUD 增 删 改 查 超详解，有这一篇就够了！

​ ​ &#x1f525;个人主页&#xff1a; 中草药 &#x1f525;专栏&#xff1a;【MySQL】探秘&#xff1a;数据库世界的瑞士军刀 目录 ⚗️一.CRUD &#x1f9ea;二.新增&#xff08;Create&#xff09; &#x1f9eb;1.基本操作 &#x1f9ec;2.使用SELECT插入 &#x…
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169. Majority Element

169. Majority Element

文章目录 题目描述(简单难度)解法一解法二 位运算摩尔投票法参考文献 题目描述(简单难度) 给一个数组&#xff0c;存在一个数字超过了半数&#xff0c;找出这个数。 解法一 这种计数问题&#xff0c;直接就会想到 HashMap&#xff0c;遍历过程中统计每个数字出现的个数即可。…
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Python入门全系列教程（更新中……）

Python入门全系列教程（更新中……）

最近辞职了&#xff0c;有点时间&#xff0c;打算写一套Python入门的全系列教程&#xff0c;需要的人欢迎关注蹲守&#xff01;&#xff01;&#xff01; 【Python基础篇】&#xff1a;入门基础知识—轻松踏上编程巅峰&#xff01;" 【Python基础篇】—基本语句详解 【Py…
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jenkins插件之xunit

jenkins插件之xunit

分析测试工具执行的结果&#xff0c;并图形化&#xff0c;比如phpunit&#xff0c;phpstan,可分析junit格式的结果 安装jenkins插件 搜索xunit并安装 项目配置 配置 - Build Steps 您的项目 - 配置 - Build Steps, 新增 Run with timeout 超时时间根据实际情况配置 Build…
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unidbg入门笔记

unidbg入门笔记

一、unidbg 介绍 unidbg 是凯神 在 2019 年初开源的一个轻量级模拟器&#xff0c;一个基于Java的跨平台解密引擎&#xff0c;专门用于动态分析和逆向工程应用程序。它可以模拟不同CPU架构、操作系统和指令集&#xff0c;从而使用户能够在一个统一的环境中分析各种不同类型的二…
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