【Python学习篇】Python基础入门学习——你好Python(一)

Python 是一种代表简单主义思想的语言。吉多·罗萨姆对 Python 的定位是“优雅,明确,简单”。Python 拒绝了“花俏”的语法,而选择明确的没有或者很少有歧义的语法,着重解决问题。

【LeetCode例232】【C语言】用栈实现队列~动画超详细解读!

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作**(push、pop、peek、empty)**:void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾int pop() 从队列的开头移除并返回元素int peek() 返回队列开头的元素boolean empty() 如

【C++核心编程-11】----C++之文件操作实战

在C++中,文件操作是一种重要的功能,它使程序能够读取和写入外部文件,从而实现数据的持久化存储和共享。

C++初阶学习第三弹——类与对象(上)——初始类与对象

C++类与对象部分超详解!!!(新手可入)(上)

【C++】string模拟实现

本篇博客主要内容:实现string类的基本功能。string使用很快就讲完了,但是光会用string还不够,在面试中,面试官总喜欢让我们自己来模拟实现string类,包括string类的构造、拷贝构造、赋值运算符重载以及析构函数等等内容。所以,我认为string类的自实现还是有必要讲一下的。本篇博客

【C语言】插入排序

详细讲解了直接插入排序和希尔排序的具体流程

[JAVASE] 类和对象(五) -- 抽象类和接口

本篇 介绍了 java 中的 抽象类和接口, 具体 描述了 他们的定义, 实现, 作用以及 注意事项. (抽象类和接口的注意事项是重点!)欢迎分享, 感谢阅读!

【C++初阶】—— 类和对象 (上)

本章是类和对象的第一课,我们来简单了解了类的基本概念和特性和`this`指针,`this`指针对后面用处很大,类在C++是很重要的,希望大家能打好基础!让我们愉快的学习吧!

【C++】智能指针

C++中的智能指针是一种用于管理动态分配的内存的机制,它们可以自动地处理内存的分配和释放,从而减少内存泄漏的风险。智能指针提供了一种安全而方便的方式来管理动态分配的内存,而不需要手动调用 new 和 delete 操作符。

【文末附gpt升级秘笈】GPT-4级别AI系统的主要应用场景

GPT-4级别的AI系统安全性保障是一个复杂且多层面的任务,涉及到数据隐私、模型输出控制、恶意利用防范以及伦理规范等多个方面。以下是对GPT-4级别AI系统安全性保障的详细分析和建议:一、数据隐私保护二、模型输出控制三、恶意利用防范四、伦理规范与监管综上所述,GPT-4级别的AI系统安全性保障需要从

【GPT-4o】令人瞩目的GPT-4o:预见性AI的新时代

GPT-4o是OpenAI最新的旗舰语言模型,结合了多模态处理能力和显著改进的语言生成和理解技术。与之前的版本相比,GPT-4o不仅可以处理文本,还能处理音频、图像和视频输入,使其在复杂的多任务环境中表现出色。

AI 写 SQL 真的靠谱吗?腾讯游戏在 AI+ 湖仓一体的实践

作者:腾讯游戏数据技术负责人 刘岩腾讯游戏是全球领先的游戏开发和运营商,其数据团队拥有十余年、700+ 款大型游戏的数据工作沉淀。复杂的业务环境下,腾讯游戏数据团队每年需要处理超过 3 万个数据提取需求,SQL 编写需要耗费大量时间和精力,如何提升效率成为了一个关键问题。本文介绍了腾讯游戏数据团队如

微信公众号订阅号(未认证)接入chatgpt最新gpt-4o模型实现AI聊天详细教程(免费体验)

众说周知,微信未经过认证的订阅号在接口权限上面有非常大的限制,例如:只能回复用户消息而不能主动推送;回复消息只能在三次微信推送的15秒内;回复用户消息有字符限制等等。这里主要是为了平衡国内调用openai接口的速度和微信公众号限制。可关注公众号体验微信公众号订阅号(未认证)接入gpt-4o模型实现A

AI生成PPT用什么软件?告别PPT熬夜,9款工具让你效率翻倍

而现在这篇文章就为大家带来一个全新的解决方案,想了解的小可爱可以看看这些AI生成PPT的免费软件,让你们的工作变得轻而易举。正如其名,它以快速制作PPT为特色,提供AI智能生成PPT功能,输入主题即可迅速生成大纲,支持多种排版思路。【迅捷PPT】内置丰富模板,支持软件内编辑,轻松修改文字、图表和图片

【人工智能】第一部分:ChatGPT的基本概念和技术背景

ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构的对话生成模型。GPT系列模型的核心是Transformer,它是一种专门用于处理序列数据(如自然语言)的深度学习模型。通过自注意力机制,Transformer能够有效捕捉和

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人工智能部分分为声音模型和AI换脸,在火眼中如果找到对应路径,在虚拟机中可以较容易找到答案,主要考察信息检索能力。难点在于第五题的逆向分析,要考虑如何还原换脸视频。这题感觉和ctf比赛的逆向题目流程一模一样——反编译,反混淆,修改文件头进行修复……IPA部分IPA这些题目和手机取证差不多,都是在数据

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