内容概要：本文档《Goolge AI 提示工程指南（中文版）》详细介绍了提示工程的基础概念与高级技巧。提示工程是通过编写高质量的文本提示，指导大型语言模型（LLM）生成准确、有用的输出的过程。文档涵盖了提示工程的核心要素，如零样本、少样本提示、系统提示、角色提示、情境提示等基本提示技术，以及更高级的技术如退步提示、思维链（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）、ReAct（推理&行动）等。此外，还讨论了代码提示、多模态提示、自动提示工程等内容。文档不仅解释了这些技术的原理，还提供了实际应用中的示例和最佳实践，帮助读者理解如何优化提示以获得更好的模型输出。 适用人群：适用于希望提升提示工程技能的数据科学家、机器学习工程师、软件开发者以及任何对大型语言模型感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：①帮助用户掌握提示工程的基本原理和技术；②指导用户如何编写高效的提示，以获得更准确的模型输出；③介绍如何通过提示工程解决实际问题，如代码生成、文本摘要、信息提取、问答系统等；④提供调试和优化提示的具体方法，以应对提示不足带来的挑战。 其他说明：文档强调了提示工程的迭代性质，建议读者不断试验、记录和优化提示。同时，文档提供了多个实用的提示模板和示例，帮助读者快速上手。对于复杂任务，文档推荐结合多种提示技术和模型配置，以实现最佳效果。此外，文档还提及了一些外部资源和进一步学习的途径，以支持读者深入研究提示工程。

AI智能体与Coze工作流实践在小红书平台的应用展现了智能技术在内容推荐和管理中的实际效能。在小红书的实践中，关键词集采技术被充分利用，通过精准的关键词捕捉，AI智能体能高效地搜集与分析用户在平台上的活跃度、偏好以及内容趋势。这种智能化的数据处理方式不仅加快了信息的流通效率，而且显著提升了用户内容体验。 在小红书的内容采集过程中，关键词集采作为Coze工作流中的关键步骤，其具体作用体现在多个层面。关键词的精确采集与分析能够帮助平台深入了解用户的实际需求，从而进行更精细化的内容分发。通过关键词集采，小红书能够对大量内容进行自动分类和标签化，方便用户快速检索到感兴趣的领域和话题。此外，关键词集采还能为小红书提供市场趋势分析，对产品开发和营销策略的制定具有指导意义。 在Coze工作流的实施过程中，AI智能体扮演了核心角色。这些智能体运用机器学习和自然语言处理等先进技术，能够实时监控和分析用户的行为数据，并据此对内容进行智能筛选和优化。由于关键词集采的介入，智能体能够更智能地识别和跟踪热点话题，推动内容的及时更新和创新。 关键词集采还涉及到对用户生成内容的深度挖掘。小红书上的大量UGC（User Generated Content）是平台内容丰富性的来源。AI智能体通过关键词集采可以有效地识别出高质量的用户内容，并将其推荐给更多用户，从而提高优质内容的可见度和影响力。在用户隐私保护的前提下，Coze工作流确保了关键词的采集和使用严格遵守相关法律法规，保障了用户信息安全。 此外，小红书通过Coze工作流的实践，还在提升用户体验和互动性方面取得了显著成效。通过关键词集采技术，平台能够即时推送用户感兴趣的内容，加强用户与内容、用户与用户之间的互动连接。AI智能体的精准推荐，使得用户不仅能够浏览到与自己兴趣相关的内容，而且能够与同好进行有效互动，形成良好的社区氛围。 技术的持续迭代更新也是Coze工作流成功实践的关键因素之一。随着小红书平台的不断成长和变化，关键词集采与AI智能体的功能也在持续进化。Coze工作流的灵活性和扩展性保证了它能够适应不同的市场和技术环境，持续为用户提供价值。 小红书通过关键词集采与Coze工作流的实践，证明了人工智能技术在新媒体内容管理和服务中的强大潜力。在未来的应用中，我们有理由相信，AI智能体和工作流将会继续在小红书乃至更多平台中发挥重要作用，为用户创造更加智能、个性化的体验。

明细如下： 1、源程序； 2、原理图； 3、Protues仿真； 4、视频讲解； 5、PCB文件； 6、硬件制作详解； 7、芯片资料； 8、软硬件设计流程； 9、参考论文； 10、C语言教程、单片机教程 11、Altium Desiger培训资料

内容概要：本文设计并实现了一种基于LoRa协议的物联网智能水表系统，旨在解决传统水表抄表效率低、实时性差的问题。系统由终端水表节点、LoRa无线通信网络和云端管理平台三部分组成。终端节点集成流量计量模块、LoRa通信模块和微控制器，实现用水量采集和无线传输；网关设备负责协议转换和数据汇聚；云端平台提供数据存储、分析和可视化功能。测试结果显示，系统在市区环境下通信距离可达3-5公里，电池寿命超过5年，抄表成功率达98%以上，具有较高的实用价值和推广前景。 适合人群：对物联网技术、LoRa协议及智能水表感兴趣的科研人员、水务管理从业者以及相关专业的高校学生。 使用场景及目标：①适用于城市水务管理部门，提升抄表效率和实时性；②研究LoRa技术在低功耗广域网中的应用特点；③为智慧水务全流程管理、漏损检测与定位、大数据分析与用水预测提供技术支持。 其他说明：本文不仅涵盖物联网系统的典型要素（感知层、网络层和应用层），还突出了LoRa技术的应用特点，包含完整的系统设计文档和技术实现细节，并提供了充分的测试数据和对比分析。符合计算机专业毕业设计要求，涉及嵌入式开发、无线通信、云计算等多项技术。

人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

基于PLC技术的智能家居监控系统设计的知识点涵盖了系统设计的多个方面，包括智能家居设备的介绍、监控系统的组成、方案选择、系统硬件设计、控制系统主程序设计以及软件程序等。智能家居的概念以及设备简述为整个系统的设计和应用提供了理论基础。然后，智能家居监控系统的工作运行情况和系统组成是理解整个监控系统如何工作的重要部分。系统组成包括了结构概图和原理图，它们详细描述了系统内部各个组件的工作方式和相互关系。 在方案选择方面，控制方式的讨论和系统各部分的选型是实现系统功能的关键步骤。方案的确定涉及到如何结合实际需求，选择合适的技术和组件来构建系统。硬件设计是系统实施的基础，控制系统结构框图、电机和无线收发套件的选择、湿度传感器以及可燃性气体和烟雾检测传感器的选择，再到可编程控制器（PLC）的选择，都对系统的性能有着直接的影响。 控制系统主程序设计部分详细描述了智能家居系统控制要求、PLC I/O端口的分配以及系统程序流程图。这些内容对于理解如何通过PLC来控制整个系统的流程和逻辑至关重要。软件程序部分则是实现系统功能的具体代码实现，包括智能窗户程序、智能室内系统程序、安防系统程序、点动程序等。 主要功能模块设计环节详细介绍了光敏电阻、温度时间、声控开门、红外线以及可燃性气体检测等各个模块的设计和仿接线图，这些模块是实现智能家居各项智能功能的基础。例如，声控开门接线图描述了如何实现通过声音指令来控制门的开关，而红外线接线图则描述了利用红外线传感器来检测人体活动或物体移动的原理。 结论部分总结了整个智能家居监控系统设计的实现情况，以及其在实际应用中的效果和可能的改进空间。参考文献部分列出了设计过程中所依据的资料和研究成果，为系统的构建和进一步研究提供了理论支持。 总体来说，基于PLC的智能家居监控系统设计是一个集成了电子信息技术和控制技术的综合应用实例，它通过使用PLC和传感器等组件，使得家居环境能够更加智能化、自动化和安全舒适。

　随着人类对身体健康日益关注，而在高原地区生活工作的人由于高原缺氧引发的健康问题尤为明显。比如说：高原性失眠症、高原性心脏病症，也称为急性高原反应，严重影响身体健康。本项目针对我国高原地区普遍缺氧的情况 《基于STC15F2K61S2的高原室内制氧机智能控制系统》 在当前社会，人们对健康的关注度日益提升，特别是在高原地区生活和工作的人群，他们常常受到高原缺氧带来的健康困扰，例如高原性失眠症、高原性心脏病等急性高原反应。为了解决这一问题，本文介绍了一款基于STC15F2K61S2单片机的高原室内制氧机智能控制系统。这款系统旨在改善高原地区的缺氧环境，不仅对在高原工作和生活的人员提供健康保障，还对高原地区的心血管疾病患者和儿童成长有积极影响，同时也对吸引和留住人才，以及促进旅游业发展起到重要作用。 该系统的结构主要包括氧气传感器采集模块、液晶显示模块和制氧模块。系统通过氧气传感器实时监测室内氧气浓度，由STC15F2K61S2单片机进行数据处理和判断，根据设定的标准决定是否启动制氧机制氧。同时，系统还会通过液晶显示器显示当前的氧气浓度和温度，以便用户随时了解环境状况。 系统具备两大主要功能。智能制氧功能，它能够模拟室内环境，当检测到氧气浓度低于预设值时，自动启动制氧，确保室内氧气供应充足。系统集成了温度检测功能，采用DS18B20数字温度传感器，能精确测量环境温度并显示在屏幕上，提供实时的环境信息。 该系统的特点体现在其先进性、实用性和创新性。先进性表现在其能精确、实时控制制氧，自动化程度高，同时显示温度，方便用户。实用性则体现在自动制氧和断电功能，无需用户手动操作，大大提升了用户体验。创新性在于这是专为高原地区设计的智能制氧控制系统，实现了全自动化，无需人工干预，且采用了先进的检测设备，确保了氧气含量的精确监控。 在硬件选型上，项目选用了ITAT大赛指定的STC15F2K61S2单片机，这是一款高速、高可靠、低功耗、抗干扰性强的新型单片机，代码兼容8051系列，简化了硬件设计。复位电路采用了按键复位方式，而DS18B20数字温度传感器则通过单线接口实现温度测量，精度高达±0.5℃。液晶显示模块选择了12864液晶，其显示内容丰富，功耗低，非常适合于系统的需求。 基于STC15F2K61S2的高原室内制氧机智能控制系统是针对高原地区特定环境需求设计的创新解决方案，通过集成化的智能控制，为改善高原生活和工作环境，保障人民健康，推动高原地区社会经济发展做出了重要贡献。

现代智能家居安全系统是指利用现代科技手段，特别是电子信息技术、网络通信技术、自动化技术等，实现家居安全防范、环境监测、能源管理等功能的系统。它通过集成家庭中的各类设备和系统，以达到提高居住环境安全、便捷、舒适和节能的效果。一个典型的智能家居安全系统通常包含以下几个关键部分： 1. 温度检测模块：负责实时监测室内温度，并在温度超出正常范围时，通过单片机向其他模块发送信号，触发报警系统。 2. 声光报警模块：在检测到异常（如温度过高或有人非法入侵）时，启动声光报警，通过LED闪烁和蜂鸣器发出声音，提醒家中成员和邻居。 3. 红外探测模块：用于防止非法入侵，通常安装在门窗等关键位置。当红外探测器捕捉到人体红外信号时，将信号传给单片机进行处理。 4. 液晶显示模块：用于显示系统状态和实时信息，如室内温度、系统运行模式等，便于用户了解家庭环境状况。 5. 电源模块：为整个智能家居安全系统提供稳定的电源，确保系统稳定运行。 6. 输入模块：通常由一组按键组成，用户可以通过按键来设定和调整系统的工作模式和参数。 在系统设计上，现代智能家居安全系统采用了模块化设计，将不同功能划分为不同的模块，每个模块负责特定的功能，通过单片机来协调模块间的工作，保证系统的整体运行。这种模块化设计的好处在于系统具有较高的灵活性和可扩展性，也便于后期的维护和升级。 电路设计是智能家居安全系统的关键技术之一，涉及到温度传感器的选用、声光报警电路的设计、红外探测电路的搭建等。现代智能家居安全系统通常采用改进型智能温度传感器DS18B20，与传统热敏电阻相比，DS18B20具有结构简单、可靠性高、使用方便等优点。声光报警电路设计时，需注意驱动LED灯和蜂鸣器所需的电流较大，因此需要使用三极管等元件来提供足够的电流驱动能力。 程序设计是实现智能家居安全系统功能的核心。系统设计师需要编写代码，实现各个模块的功能，并确保系统稳定运行。此外，还需要进行实验和调试，包括下载调试、LCD调试、按键调试、电源模块调试、语音模块调试和LED及蜂鸣器调试等，以确保每个模块工作正常，整个系统能够协同高效地运作。 测试结果是智能家居安全系统设计与实现的重要环节。通过测试，可以验证系统是否能够满足设计要求，实现预定功能，如温度监测的准确度、声光报警的及时性、红外探测的准确性和可靠性等。测试结果有助于对系统进行评估和优化，确保系统的质量和性能。 智能家居安全系统是一个集成了多种技术的复杂系统。其设计和实现需要综合运用电子技术、通信技术、自动化技术等多方面知识。一个成功的智能家居安全系统不仅能够提升居住的便捷性、舒适性和安全性，还能够实现环保节能，为人们提供一个更加智慧和高效的生活环境。

notepad++ 是一款功能强大的文本编辑工具，支持很多类型的文件（包括文本和程序代码文件）不用再多说了，相信很多朋友用过了，这套源码向大家展示了notepad++在实现智能化文本管理，文件编码处理，智能编程语言检测等方面的一些端倪，希望对大家有所帮助

本文设计并实现了一种基于物联网技术的智能家居安全系统，通过网关板、节点模块和APP协同工作，实现远程监控与控制。系统采用LPC1769为主控芯片，结合WiFi和NB-IoT通信技术，支持温湿度监测及LED灯光控制。软件层面基于uC/OS-II实时操作系统，集成uIP协议栈与Web服务器功能，实现高效稳定的数据交互。用户可通过PC浏览器或移动端APP实时查看环境数据并发送控制指令，所有通信均经由网关中转，保障系统安全性与可靠性。该系统结构具备良好扩展性，为未来智能家居集成更多家电设备奠定基础，具有实际应用价值和发展潜力。