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写一篇1到100的随机数,用python

Answer

好的,以下是根据你的需求为你生成的文章:

生成 1 到 100 的随机数的 Python 代码

我们可以使用 Python 标准库中的 random 模块来生成随机数。以下是一个简单的例子,它将生成一个包含 1 到 100 之间的随机整数的列表:

import random

# 生成 1 到 100 之间的随机整数的列表
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range(100)]

# 打印随机整数的列表
print(random_list)

这段代码使用了列表推导式,它会生成一个长度为 100 的列表,其中每个元素都是 1 到 100 之间的随机整数。random.randint(1, 100) 会返回一个随机的整数,范围在 1 到 100 之间,包括 1 和 100。

希望这段代码能够满足你的需求!如果你还有其他问题,请随时提问。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

训练Midjourney的prompt

--seed <integer between 0–4294967295> The Midjourney bot uses a seed number to create a field of visual noise,like television static,as a starting point to generate the initial image grids.Seed numbers are generated randomly for each image but can be specified with the --seed or --sameseed parameter.Using the same seed number and prompt will produce similar ending images.Stop--stop <integer between 10–100> Use the --stop parameter to finish a Job partway through the process.Stopping a Job at an earlier percentage can create blurrier,less detailed results.Style--style <4a,4b or 4c> Switch between versions of the Midjourney Model Version 4Stylize--stylize <number>,or --s <number> parameter influences how strongly Midjourney's default aesthetic style is applied to Jobs.Uplight--uplight Use an alternative"light"upscaler when selecting the U buttons.The results are closer to the original grid image.The upscaled image is less detailed and smoother.Upbeta--upbeta Use an alternative beta upscaler when selecting the U buttons.The results are closer to the original grid image.The upscaled image has significantly fewer added details.Default Values(Model Version 5)Aspect Ratio Chaos Quality Seed Stop StylizeDefault Value1:1 0 1 Random 100 100Rangeany 0–100.25.5,or 1 whole numbers 0–4294967295 10–100 0–1000Aspect ratios greater than 2:1 are experimental and may produce unpredicatble results.CompatibilityModel Version & Parameter CompatabilityAffects initial generation Affects variations + remix Version 5 Version 4 Version 3 Test / Testp NijiMax Aspect Ratio ✓ ✓ any 1:2 or 2:1 5:2 or 2:5 3:2 or 2:3 1:2 or 2:1Chaos ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓Image Weight ✓ ✓ ✓ ✓

?训练Midjourney的prompt(可举一反三)

--quality <.25,.5,1,or 2>,or --q <.25,.5,1,or 2> How much rendering quality time you want to spend.The default value is 1.Higher values cost more and lower values cost less.Seed--seed <integer between 0–4294967295> The Midjourney bot uses a seed number to create a field of visual noise,like television static,as a starting point to generate the initial image grids.Seed numbers are generated randomly for each image but can be specified with the --seed or --sameseed parameter.Using the same seed number and prompt will produce similar ending images.Stop--stop <integer between 10–100> Use the --stop parameter to finish a Job partway through the process.Stopping a Job at an earlier percentage can create blurrier,less detailed results.Style--style <4a,4b or 4c> Switch between versions of the Midjourney Model Version 4Stylize--stylize <number>,or --s <number> parameter influences how strongly Midjourney's default aesthetic style is applied to Jobs.Uplight--uplight Use an alternative"light"upscaler when selecting the U buttons.The results are closer to the original grid image.The upscaled image is less detailed and smoother.Upbeta--upbeta Use an alternative beta upscaler when selecting the U buttons.The results are closer to the original grid image.The upscaled image has significantly fewer added details.Default Values(Model Version 5)Aspect Ratio Chaos Quality Seed Stop StylizeDefault Value1:1 0 1 Random 100 100Rangeany 0–100.25.5,or 1 whole numbers 0–4294967295 10–100 0–1000Aspect ratios greater than 2:1 are experimental and may produce unpredicatble results.CompatibilityModel Version & Parameter CompatabilityAffects initial generation Affects variations + remix Version 5 Version 4 Version 3 Test / Testp Niji

Claude官方提示词工程最佳实践s (2).pdf

响应中注入的随机性数量●默认为1,范围从0到1●温度设定为0的时候,通常能在多次使用相同提示的实验中产生更加一致的结果对于分析性任务/有很多选项的任务,使用接近0的温度;对于创造性和生成性任务,使用接近1的温度Guide to API parametersLengthRandomness & diversitytemperature● Amount of randomness injected into the response● Defaults to 1,ranges from 0 to 1● Temperature 0 will generally yield much more consistent results over repeated trialsusing the same promptUse temp closer to 0 for analytical / multiple choice tasks,andcloser to 1 for creative and generative tasksAPI参数指南长度随机性与多样性top_p●使用nucleus sampling:●对每个后续token的所有选项以递减概率顺序计算累积分布,一旦达到由top_p指定的特定概率就切断top_k●对于每个要接龙的token,仅从前K个选项中进行采样●用于消除“长尾”低概率响应。在这里了解更多最好是调整温度或top_p中的一个,而不是同时把这两个都调了(建议多用温度,少用top_p)@未来力场总结注释(欢迎指正):Top_p和Top_k都是用于控制文本生成的采样策略,可以生成更加连贯和可读的文本。Top p通过设置累积概率阈值来采样高概率词汇,去除低概率的“长尾部”。Top K直接仅从前K个最可能的词中采样,也可以起到消除低概率词的作用。

Others are asking
雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考日记了解学习路径。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:在半年多时间跨度中,有空时学习,并非每天依次进行。 学习状态:2024 年保持较好状态,不仅学 AI,还看了 33 本书。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式,但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信,写学习日记和感受已是分享,后续会有更多分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月,学完 100 天,仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
基于你的回答,对刚才所提到的三个部分再次展开详细叙述,要求每个部分的叙述字数不少于1000字
以下是对您提供的三个部分的详细叙述: 一、陶力文律师:拘灵遣将|不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事 在这部分内容中,重点强调了律师在运用 AI 时写好提示词的重要性以及相关的写作技巧和方法。 首先,结构化内容组织至关重要。通过使用编号、子标题和列表等方式,能够使文章的逻辑更加清晰,便于读者快速把握重点和理解内容。例如,在阐述具体的法律条款和案例分析时,可以将相关要点有条理地罗列出来,增强文章的可读性。 其次,规定概述内容解读结语的结构能够使文章围绕主题展开,有始有终。在开始时对相关规定进行简要概括,让读者对整体框架有初步了解;然后对具体内容进行深入解读,帮助读者理解规定的内涵和适用范围;最后以结语总结,强调重点或提出展望。 再者,案例和挑战的结合能够使文章更具说服力和实用性。通过引入实际案例,能够让抽象的法律规定和理论变得具体可感,读者可以更直观地理解其在实际操作中的应用。同时,分析潜在挑战并提供解决方案,能够帮助律师在面对复杂情况时做出更明智的决策。 此外,结合法规和实际操作也是必不可少的。法规为律师的工作提供了依据和准则,而实际操作案例则展示了法规在具体情境中的应用。通过两者的结合,能够为律师提供全面、准确的指导,使其在运用 AI 时更加得心应手。 最后,商业术语的使用能够体现文章的专业性和针对性。在餐饮行业相关的法律写作中,运用特定的商业术语,能够准确传达信息,避免歧义,使文章更符合行业特点和需求。 二、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 这部分内容主要围绕摄影构图和色彩在 AI 绘画中的应用展开。 在摄影构图方面,三角形构图法以其独特的稳定性能够让画面更加平衡美观。一张照片可以同时满足多种构图法,且构图并非一定要严谨,关键是要能够突出主体、叙事并留白,避免画面杂乱。同时,中国化美学构图具有极简且丰富、主次分明的特点,虽然欣赏门槛低,但掌握运用起来有一定难度。重复构图作为一种强大的视觉工具,能够增强信息的传递。 在色彩方面,色彩在 AI 绘画中具有重要地位,是拉开作品差距的关键因素。色彩部分涵盖了色彩心理学、色环、配色方案等内容。色彩心理学表明颜色能够影响人的情绪,在市场营销等多个领域都有着重要作用。例如,年度流行色会影响相关的营销活动。不同的颜色如红、黄、蓝等能够表现出多种不同甚至相反的情绪。 三、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 此部分主要涉及 AI 炼丹直播共学课的相关内容。 会议开场简单介绍了会议的背景和基本情况。 在直播共学课的介绍中,提到了课程由未推 AGI 麦乐园和摩哒社区共同举办,教授使用 Lora 或 AI 生图软件生图,并回顾了首节课内容及回放渠道。同时,讲解了 AI 梦一单一世界比赛的要求,包括使用特定平台和底模训练 Lora,提交六张以上含多样画面的作品等。 在作图创作思路方面,分为三步:第一步确定主题,可依据 Lora 风格或通过制造反差来确定方向;第二步确定主体,如人、动物、建筑等,并进行角色设定的联想;第三步增添叙事感,通过设置有反差、反逻辑的画面和多个元素,避免画面单调无趣。 在图片创作思路之后,还探讨了图片构成因素中的构图。
2025-03-25
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制?
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动(算下来 5 元有 100 万)。即日起至北京时间 20250218 23:59:59,所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同,例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token;ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,不是达到上限就停止对话,而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开,在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是,英文的 Token 占用相对于中文较少,这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
100天学ai
以下是关于 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考此日记了解如何入手。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习,并非依次每天进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,不必有压力,能学多少算多少。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 作者花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造。 作者认为若能量更足、更有勇气,可更早输出倒逼输入,但不要为难自己,写学习日记和感受已是分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,101 天后还需更好的正反馈方式。
2025-03-04
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
雪梅May的Ai 100天学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 AI 100 天学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间并非每天依次进行,有空就学,作者已进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,不仅学 AI 还看了 33 本书。 学习资源免费开源。 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式,养成问 AI 问题的习惯,参考。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站搜索对应关键词有课程资源,学习笔记,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,团队要写行业研究报告,尝试用 AI 帮忙。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): ,日记分三个阶段,学习路线图适合新人参考。 ,Yann LeCun 直指当前 AI 根本局限,阐述不同技术路径。 ,强调将 AI 视为方法,用哲学视角构建理解与方法论。
2025-02-25
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
从零开始学习python
以下是从零开始学习 Python 的相关指导: 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识,尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT,不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言,具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具(功能)的工具箱,能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单,下载两个软件,然后点点点就安装好了。 2. 语法简单,可读性强,是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛,可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年,Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发 Python。 2. 1991 年,Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布,标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年,Python 1.0 发布,这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年,Python 2.0 发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初,Python 社区开始迅速增长,Python 的流行度上升。 6. 2008 年,Python 3.0 发布,不完全向后兼容,引入新的语法特性和改进,以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日,Python 2 正式停止支持,社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年,Python 3.9 发布,引入了许多新特性,包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数,理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块,学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解类的定义和实例化。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写:学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作:处理文件路径,列举目录下的文件。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完,核对一下: 如果有的话,会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。 如果没有的话,需要进行安装。 4. 安装 Python: 对于 Windows 系统,可以点击以下链接下载安装包: (有小伙伴说下载不了,可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址:https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c) 对于 Mac 系统,可以点击以下链接下载安装包: 5. 安装注意: 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后,关闭窗口,再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas,juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下: 数据处理基础:pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中,如读取数据(pd.read_csv)等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境:Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境,非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码,方便查看中间结果,并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中,有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE(如 PyCharm、VS Code)中运行。 在一些实践项目中,如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等,都需要 Python 基础与环境配置,包括通过 pip 安装 pandas 库,以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路,您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先,您需要确定管理平台的功能需求,例如用户注册与登录、充电桩信息管理(包括位置、状态、充电功率等)、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面,您可以使用 Python 的 Web 框架,如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制,可以考虑使用物联网技术,通过传感器获取充电桩的实时状态,并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面,需要设计合理的计费规则和算法,并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助,祝您开发顺利!
2025-03-31
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
如何运用ai写作一篇行政管理专业本科毕业论文
以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法: 首先,您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令,例如:“根据以下关于我的信息,写一篇行政管理专业本科毕业论文:”。但需要注意的是,利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式,了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围,关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题,不在此详细讨论。另一方面,如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于此类情况,已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。
2025-04-14
有论文大纲怎么ai生成一篇完整的论文且文献要真实
利用 AI 生成一篇完整且文献真实的论文,您可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎(如 Semantic Scholar)和文献管理软件(如 Zotero)来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具(如 Quillbot)来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具(如 Google Colab、Knitro)来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具(如 Grammarly)来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具(如 Turnitin、Crossref Similarity Check)来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。 Quillbot:一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-04-13
帮我写一篇用步进电机实现分拣的有关论文
很抱歉,目前没有关于用步进电机实现分拣的相关论文内容供参考。但我可以为您提供一个论文大纲的示例,您可以根据这个大纲来撰写论文: 标题:基于步进电机的分拣系统设计与实现 摘要:简述研究背景、目的、方法和主要成果。 一、引言 1. 介绍分拣系统在工业中的重要性。 2. 阐述步进电机在分拣系统中的应用优势。 二、步进电机的工作原理与特点 1. 详细解释步进电机的工作原理。 2. 分析其特点,如精度、速度控制等。 三、分拣系统的总体设计 1. 描述系统的整体架构和工作流程。 2. 确定所需的硬件设备和软件控制。 四、硬件设计 1. 选择合适的步进电机型号。 2. 介绍相关的驱动电路和传感器。 五、软件控制算法 1. 阐述控制步进电机运动的算法。 2. 描述如何实现精确的分拣动作。 六、系统调试与优化 1. 介绍调试过程中遇到的问题及解决方法。 2. 说明如何对系统进行优化以提高性能。 七、实验结果与分析 1. 展示实验数据和结果。 2. 分析系统的性能指标,如分拣准确率、速度等。 八、结论 1. 总结研究成果。 2. 展望未来的改进方向和应用前景。 希望以上内容对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-11
如何用AI写出一篇完美的本科毕业论文且AI率低查重率低
目前依靠 AI 直接写出一篇完美的本科毕业论文且保证低 AI 率和低查重率是不可取的。撰写本科毕业论文需要您自己深入研究课题、收集资料、整理思路并进行独立创作。 虽然 AI 可以在一些方面提供帮助,比如语言润色、提供思路参考等,但不能完全依赖它来完成整篇论文。如果过度依赖 AI 生成的内容,可能会导致论文缺乏创新性和个人见解,并且存在较高的查重风险。 建议您在撰写论文时,首先明确研究课题和目标,通过图书馆、学术数据库等渠道收集相关的权威资料,整理自己的观点和论证逻辑,然后逐步撰写论文的各个部分。在写作过程中,可以适当使用 AI 工具来检查语法错误、优化表述,但务必对其提供的内容进行审慎评估和修改,确保论文的原创性和学术规范性。
2025-04-09
怎么使用AI根据一篇论文直接生成PPT
以下是使用 AI 根据一篇论文直接生成 PPT 的一些方法和步骤: 1. 利用 AI 摘要论文内容并生成大纲列表,或者让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。 2. 可以使用特定的 AI 工具,如 Claude 和 Gamma.app 。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,并找到适合的 PPT 制作工具及教会使用。 例如,通过与 Claude 对话解决学术网站的条件搜索问题,如“帮我搜索一下营销领域最权威的期刊是哪几本”等。 3. 给 AI 一段数据、描述信息媒介的进化史、总结文章全文等,让其进行可视化展示。 4. 模型选择方面,目前推荐 Claude 3.7 Sonnet ,可通过 POE 调用 Claude 等方式。 需要注意的是: 1. 别指望有一段提示词复制就能得到满意的结果,这是一个和 AI 互动的过程,需要反复尝试。 2. 使用 AI 生成“PPT”实际上是基于模型的 HTML 输出能力,并非真的 PPT 格式,目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。
2025-04-01