2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来，全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及市场的主要发展动态和关键技术创新。报告指出，2017-2018年为大模型的诞生阶段，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年为探索阶段，基于人类反馈的强化学习、代码预训练、指令微调等技术开始涌现；2022-2023年大模型进入爆发阶段，大数据、大算力和大算法的结合，使得大模型具备了多模态神经网络架构，从而提升了技术性能。报告还列举了在不同时间点主要科技公司推出的一系列重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT、GPT系列等。 报告重点分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和规范AI大模型产业的发展，强化行业安全和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任，而上海市和北京市的相关措施则分别推动了大模型创新和应用的发展，建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”也成为了报告关注的焦点。在这一时期内，多家科技公司发布了各自的开源大模型，例如360的智脑大模型4.0、阿里云的Qwen-7B、百度川的Baichuan-7B等，这些模型在性能和应用场景上均有所突破。 报告还提到了一些具体的行业应用案例和未来发展趋势，如人工智能在人形机器人方面的应用，以及利用大数据和人工智能基础设施建设来满足大模型应用的需求。报告提到了一系列长远的指导方针和计划，如《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，旨在进一步支持大模型开发和应用。 通过对这些关键信息的汇总和分析，报告为理解当前大语言模型技术的发展态势提供了全面的视角，同时，它也强调了在未来几年内，随着政策的引导和科技的创新，大语言模型将在多个领域发挥重要的作用。

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易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简单、易学易用，旨在降低编程入门的难度。本教程将详细讲解如何在易语言中实现文件的读取和写入操作，并将数据转化为字节集的形式，这对于处理二进制数据或在网络上传输数据时非常有用。 我们要理解什么是字节集。字节集是易语言中用来存储二进制数据的数据类型，它可以包含任意字节序列。在进行文件操作时，如果文件内容是二进制格式（如图片、音频、视频等），通常会将其转换为字节集进行处理。 读取文件到字节集的操作主要包括以下步骤： 1. **打开文件**：使用“打开文件”命令来指定要读取的文件路径，可以设置文件模式为“读取”，确保文件能够正确被打开用于读取。 2. **获取文件大小**：使用“文件信息”命令获取文件的大小，这将用于创建足够大的字节集来存储文件内容。 3. **创建字节集**：根据文件大小创建一个字节集，使用“创建字节集”命令，参数为文件大小。 4. **读取文件内容**：调用“读取文件到字节集”命令，将文件内容一次性读取到字节集中。这个命令会返回读取的实际字节数，确保与预期一致。 5. **关闭文件**：读取完成后，记得使用“关闭文件”命令关闭文件，释放系统资源。 写入文件从字节集的过程类似，但方向相反： 1. **打开文件**：这次使用“打开文件”命令，但需要设置文件模式为“写入”或“追加”。 2. **写入字节集**：调用“写入字节集到文件”命令，将字节集中的数据写入到文件。这个过程需要注意字节集的大小和文件的剩余空间。 3. **关闭文件**：同样，写入完成后使用“关闭文件”命令关闭文件。 易语言提供的这些基础命令使得开发者能够轻松地进行文件的读写操作，同时字节集的使用也使得处理二进制数据变得更加方便。在实际编程中，可能还需要添加错误处理代码，比如检查文件是否存在，打开文件失败时的处理等。 在提供的压缩包文件“读写文件到字节集.e”中，包含了实现上述功能的源代码。通过学习并理解这段代码，你可以更深入地了解易语言中的文件操作和字节集的应用。这是一个非常适合初学者的实践项目，有助于巩固基础知识，提高编程技能。在实践中不断探索和学习，你会发现易语言不仅易于上手，而且功能强大，能够满足多种编程需求。

网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐 权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复 标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐 区域推荐进行IP区域确定，匹配区域性文章进行推荐 热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间 涉及框架：Django、jieba、selenium、BeautifulSoup、vue.js

C语言读程序写结果练习题 本文档提供了七个C语言编程练习题，涵盖了数组、指针、字符串等多个知识点。每个题目都提供了完整的代码和输出结果，旨在帮助读者更好地理解和掌握C语言编程的基础知识。 一、数组 第一个练习题中，作者使用了一个整型数组a，大小为8，初始值为｛1,0,1,0,1,0,1,0｝。然后，作者使用了一个for循环，遍历数组a，并将每个元素的值加上前两个元素的和。作者使用printf函数打印出数组a的所有元素的值。 第二个练习题中，作者使用了一个浮点型数组b，大小为6，初始值为｛1.1,2.2,3.3,4.4,5.5,6.6｝。然后，作者使用了一个for循环，遍历数组b，并将每个元素的值赋值给下一个元素。作者使用printf函数打印出数组b的所有元素的值。 第三个练习题中，作者使用了一个整型数组p，大小为7，初始值为｛11,13,14,15,16,17,18｝。然后，作者使用了一个while循环，遍历数组p，并将每个元素的值累加到变量k中。作者使用printf函数打印出变量k的值。 第四个练习题中，作者使用了一个二维整型数组a，大小为3x3，初始值为｛1,3,5,7,9,11,13,15,17｝。然后，作者使用了两个for循环，遍历数组a，并将每个元素的值赋值给变量sum。作者使用printf函数打印出变量sum的值。 第五个练习题中，作者使用了一个二维整型数组a，大小为4x4。然后，作者使用了两个for循环，遍历数组a，并将每个元素的值赋值给变量a[i][j]。作者使用printf函数打印出数组a的所有元素的值。 第六个练习题中，作者使用了两个字符串s1和s2。然后，作者使用了gets函数读取用户输入，并将其存储到字符串s1和s2中。作者使用printf函数打印出字符串s1和s2的比较结果。 二、指针 第七个练习题中，作者使用了一个字符数组ch，大小为3x5，初始值为｛"AAAA","BBB","CCC"｝。然后，作者使用了一个printf函数，打印出数组ch的第二个元素的值。 第八个练习题中，作者使用了一个字符数组s，初始值为"ABC+abc=defDEF"。然后，作者定义了一个函数cchar，用于将大写字母转换为小写字母。作者使用printf函数打印出字符串s的转换结果。 本文档提供了七个C语言编程练习题，涵盖了数组、指针、字符串等多个知识点。每个题目都提供了完整的代码和输出结果，旨在帮助读者更好地理解和掌握C语言编程的基础知识。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语法，降低了编程的门槛，使得更多的人能够参与到程序开发中来。本压缩包包含的“易语言A星算法源码”是一项针对易语言的高级教程源码，旨在帮助开发者理解和实现A*（A Star）寻路算法。 A*算法是一种在图形搜索中非常有效的路径查找算法，常用于游戏开发、地图导航等领域。它的主要目的是在有向图或网格中找到从起点到终点的最短路径。A*算法结合了Dijkstra算法的全局最优性和贪婪最佳优先搜索的效率，通过引入启发式函数来预估从当前节点到目标节点的代价，从而减少搜索空间，提高效率。 在易语言中实现A*算法，首先需要理解以下几个关键概念： 1. **节点（Node）**：表示路径上的每个位置，每个节点都包含其坐标、成本（g值）和估计成本（f值）。 2. **开放列表（Open List）**：存放待处理的节点，按照f值排序，优先处理f值最小的节点。 3. **关闭列表（Closed List）**：存放已经处理过的节点，避免重复搜索。 4. **启发式函数（Heuristic Function）**：通常是曼哈顿距离或欧几里得距离，用于估算从当前节点到目标节点的代价。 5. **代价函数（G Function）**：表示从起点到当前节点的实际代价。 6. **f值（F Function）**：等于g值与启发式函数的和，用于评估节点的优先级。 在实现过程中，你需要编写以下核心部分： - **初始化**：设置起点和终点，清空开放列表和关闭列表。 - **主循环**：当开放列表不为空时，取出f值最小的节点，将其移到关闭列表，并更新相邻节点的g值和f值。 - **节点扩展**：对于当前节点的每一个邻居，计算新的g值和f值，如果邻居在关闭列表中或者新g值更高，则忽略；否则，将邻居添加到开放列表。 - **结束条件**：当找到目标节点或者开放列表为空时，算法结束。如果找到目标节点，可以回溯路径；否则，表示没有找到路径。 压缩包中的“A星.e”文件很可能是易语言编写的A*算法源代码文件，你可以通过阅读和分析这个文件来学习如何在易语言环境下实现这个算法。理解并掌握A*算法的实现，不仅可以提升你的编程能力，还能让你在游戏开发或其他需要路径规划的项目中游刃有余。在实践中，你可能还需要考虑如何优化算法性能，例如使用优先队列、数据结构的优化以及合理选择启发式函数等。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它的目标是让编程变得简单易学。"易语言文本分页显示源码" 是一个针对易语言开发的特定功能模块，主要用于处理大量文本并实现分页显示。在许多应用程序中，尤其是阅读器或文档查看器，这种功能非常常见，因为它可以有效地管理和展示大量文本，避免一次性加载所有内容导致的性能问题。 易语言的源码通常由一系列的语句、函数和结构组成，通过易语言的语法进行编写。"文本分页显示" 的源码可能包含以下几个关键知识点： 1. **字符串处理**：在处理文本时，需要对字符串进行分割，通常根据页面设定的字符数或行数来确定分页位置。易语言提供了丰富的字符串操作函数，如字符串截取、查找、替换等，用于处理这一过程。 2. **缓冲区管理**：为了提高效率，文本数据可能被存储在内存缓冲区中，每次只加载一页的内容到视图上，这涉及到内存分配和释放的知识。 3. **界面设计**：源码可能包括创建用户界面元素，如滚动条、页码显示区域等，这些元素需要与后台的文本处理逻辑进行交互。 4. **事件驱动编程**：易语言采用事件驱动模型，用户操作如翻页、滚动等会触发特定事件，源码中会包含相应的事件处理函数。 5. **算法实现**：计算文本分页涉及算法，如找到最佳的分页位置，确保段落完整性，避免内容割裂在两页之间。 6. **文件操作**：如果文本是从文件读取，那么源码还需要包含读取文件的代码，可能涉及到二进制或文本模式的文件打开、读取、关闭等操作。 7. **错误处理**：良好的源码应该包含错误处理机制，以应对可能出现的问题，如文件不存在、内存不足等。 8. **用户交互**：提供给用户操作的接口，如翻页按钮、跳转至指定页的功能，以及可能的搜索和复制文本功能。 9. **优化技巧**：为了提升用户体验，可能需要考虑一些性能优化，比如预加载下一页、异步加载等。 学习和理解"易语言文本分页显示源码"，可以帮助开发者深入掌握易语言的编程技巧，提高处理大量文本数据的能力，并了解如何构建高效、用户友好的界面。同时，这也是一个很好的实践案例，展示了如何在易语言中实现复杂的业务逻辑。通过分析和研究这个源码，开发者能够提升自己的编程水平，为后续的项目开发积累经验。

抢答器实现的功能是： 1、四人通过按键抢答，最先按下按键的人抢答成功，此后其他人抢答无效。 2、每次只有一人可获得抢答资格，一次抢答完后主持人通过复位按键复位，选手再从新抢答。 3、有从新开始游戏按键，游戏从新开始时每位选手有5分的初始分，答对加1分，答错扣1分，最高分不能超过9分，当选手得分减为0时取消该选手抢答资格。 4、选手抢答成功时其对应的分数闪烁。

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一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/135632280 **大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重、数据排序和信息挖掘。 **一、MapReduce编程基础** MapReduce的核心在于两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分解成键值对，然后并行处理这些对。Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合，生成最终的输出结果。 **1. 文件合并与去重** 在Map阶段，我们读取输入文件A和B，对每一行数据进行处理，生成形如`(key, value)`的键值对，其中`key`是行内容，`value`可以是一个标记，表明该行来自于哪个文件。在Reduce阶段，我们检查`value`的集合，如果存在相同的`key`但`value`不同的情况，说明这是来自不同文件的重复数据，我们只需要保留一份即可。 **2. 数据排序** 针对多个输入文件的整数排序问题，Map阶段同样生成`(key, value)`对，这里`key`是待排序的整数，`value`是排序标识。Reduce阶段根据`key`进行排序，并输出排序后的结果，同时在输出文件中，将排序索引作为新的`key`，原整数作为`value`。 **二、信息挖掘** 对于给定的父子辈关系表，我们需要找出祖孙辈关系。Map阶段，我们将每一行的父子关系转换成`(child, parent)`和`(parent, child)`两对键值对。Reduce阶段，通过检查`child`是否出现在其他键值对的`parent`位置，来发现祖孙关系，输出`(grandchild, grandparent)`对。 **三、MapReduce优化与改进** 在实现上述功能时，可以考虑以下优化： - **分区策略**：根据输入数据的特性调整分区策略，使得相同`key`的数据尽可能在同一台机器上处理，减少网络传输。 - **Combiner函数**：在Reduce前，先在Map节点上进行局部聚合，减少网络传输的数据量。 - **缓存中间结果**：对频繁出现的`key`，可以在内存中缓存，提高效率。 - **负载均衡**：确保集群中的任务分配均匀，避免单个节点过载。 在面对大量数据时，优化MapReduce程序至关重要，它可以显著提升处理速度和资源利用率。通过不断的实践和优化，我们可以更好地驾驭MapReduce，解决更复杂的大数据处理问题。