使用版本: x264-cvs-2004-05-11 这次的分析基本上已经将代码中最难理解的部分做了阐释,对代码的主线也做了剖析,如果这个主线理解了,就容易设置几个区间,进行分工阅读,将各个区间击破了.

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。 研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。 提示工程不仅仅是设计和开发提示。它包含了对与LLM交互和开发有用的广泛技能和技术。这是接口、构建和理解llm功能的一项重要技能。您可以使用prompt engineering来提高llm的安全性并构建新的功能，例如用领域知识和外部工具增强LLM。

重载的CDialog类，可以把图片当成对话框背景，能平铺、拉伸、居中。

基于OpenAI接口做的微信公众号自动回复，弱化版ChatGPT 介绍 能干什么？ 通过调用OpenAI的接口智能回答问题。(API调用 或 用作公众号自动回复) 是ChatGPT吗？ 不是。ChatGPT基于GPT-3.5，本项目是调用GPT-3，有很大差距。现在ChatGPT还没开放接口，安全限制很高，现有市面基本都是此类冒充的。 有什么不足？ 回复内容准确度仅供参考，更适合开放性问题。 不支持上下文。 速度和回复长度很难兼得。微信限制，最久15s做出回复，回复可能超时或者是截断的。(做了缓存优化，可稍等再次提问直接获得答案) 内容安全。我做了敏感词检测

深度学习课程 我在研究生深度学习课程中所做的实际作业和项目。 课程连结： :

delphi做的贪吃蛇，完全用画布绘制。

前端-做个简单的象棋游戏

matlab五子棋代码大学_项目 我在大学里做过的一系列项目 FFA报告中的飞机野生动植物罢工分类：通过使用降维和PCA分析等技术准备数据集而贡献。 为8个ML模型创建了测试环境和编码方法，并在性能最佳的模型上调整了超参数。 使用卷积神经网络对DIDSON声纳图像进行分类：该小组项目是通过实施VGG16的扭曲版本进行的，以识别使用MATLAB软件收集的声纳图像中的不同鱼类。 GOMOKU：使用Java进行Gomoku的基本娱乐活动，使用客户端和服务器线程在两个用户之间通信游戏。要运行该文件夹，请转到src目录，然后运行Server.java并为其提供端口号，然后打开运行两个Client.java文件并给出它们为您提供了与服务器相同的端口号，它们各自还具有用户名选项。两个客户端从那里在彼此之间来回移动。 文件中包含代码文档。 BITMAP：用C创建的位图编辑器。使用这些文件中的位数据，并允许在图像中进行编辑。 还返回有关其标题，颜色表和像素数据的信息。您可以更改图像的RGB值，还可以选择反转图像的颜色。 它适用于8bpp和24bpp文件。 用法：./bmp.c -h这将为您提供有关超代码

资源名称：js数据集-电影评分数据-movieles-可用于做毕设实验.zip 内容概要：是一款数据集，电影评分数据，已经做好了分类和数据说明。特别简单易用。 关键信息：可以用于数据分析，大数据，推荐系统的学习和实验，数据成熟适合学生党，考研党使用。 适用人群：学生，前端工程师，项目经理，软件公司，软件教师，计算机学生 使用场景：学习，研究生学习，算法工程师，学生，毕业设计，课堂作业，个人练习，css练习，二次开发

Microsoft Visual Studio 2010做的C#图片缩放实例，主要代码： Image imageSource = bitmapSource; ImageFormat sourceFormat = imageSource.RawFormat; int iSourceWidth = imageSource.Width; int iSourceHeight = imageSource.Height; decimal decTargetWidth = iSourceWidth*decTimes; decTargetWidth = Math.Round(decTargetWidth, 0); string sTargetWidth = decTargetWidth.ToString( ); int iTargetWidth = Int32.Parse(sTargetWidth); decimal decTargetHeight = iSourceHeight * decTimes; decTargetHeight = Math.Round(decTargetHeight, 0); string sTargetHeight = decTargetHeight.ToString(); int iTargetHeight = Int32.Parse(sTargetHeight); Bitmap bitmapTarget = new Bitmap(iTargetWidth, iTargetHeight); Graphics gTarget = Graphics.FromImage(bitmapTarget); gTarget.Clear(Color.Transparent); // 设置画布的描绘质量 gTarget.CompositingQuality = CompositingQuality.HighQuality; gTarget.SmoothingMode = SmoothingMode.HighQuality; gTarget.InterpolationMode = InterpolationMode.HighQualityBicubic; gTarget.DrawImage(imageSource, new Rectangle(0, 0, iTargetWidth, iTargetHeight), 0, 0, imageSource.Width, imageSource.Height, GraphicsUnit.Pixel); gTarget.Dispose(); // 以下代码为保存图片时，设置压缩质量 EncoderParameters encoderParams = new EncoderParameters(); long[] lQualityS = new long[1]; lQualityS[0] = 100; EncoderParameter EncoderParameterVar = new EncoderParameter(System.Drawing.Imaging.Encoder.Quality, lQualityS); encoderParams.Param[0] = EncoderParameterVar; imageSource.Dispose();