大模型备案中的评估测试题集主要是根据TC260的要求定制的，不同类型不同功能的大模型测试题均不一样，本文档主要是针对文本生成类通用大模型。 测试题集内容包括：违反社会主义核心价值观的内容、包含歧视性内容、商业违法违规内容、侵犯他人合法权益内容、无法满足特定服务类型的安全需求等五大类别，五大类别下有31小类需划分明确。并对模型生成内容做合格率判定。 从应拒答测试题库中抽取300道题目，要求模型拒答率要求不低于95% 从非拒答题库抽取300题，要求模型拒答率不高于5% 人工抽检生成内容测试题库1000道，要求模型合格率不低于90%

在当今信息技术快速发展的时代背景下，嵌入式系统作为其中的一个重要分支，其应用范围已经覆盖了工业控制、智能家居、智能交通、医疗设备等多个领域。随着嵌入式技术的普及和发展，对于嵌入式软件工程师的需求也在不断扩大。为了适应行业的需求，提高自己的专业技能和面试成功率，一本全面、系统的面试题库资料显得尤为重要。 本题库资料《嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-嵌入式软件工程师笔试面试经验分享(应届毕业生)》针对即将步入职场的应届毕业生，旨在为他们提供一份详尽的面试准备材料。在这份资料中，不仅包含了大量嵌入式领域的专业知识题目，还包括了一些面试技巧和经验分享，帮助应届毕业生更好地理解面试流程，准备面试中可能遇到的问题。 在题库内容的编排上，本资料涉及了嵌入式系统的基本概念、嵌入式编程基础、常用的数据结构与算法、操作系统原理、网络协议、硬件接口及编程、嵌入式软件开发流程等多个方面。这些内容不仅覆盖了嵌入式软件工程师笔试和面试中的常见问题，而且也深入探讨了一些面试官可能会深入挖掘的技术细节。 为了帮助应届毕业生更好地掌握这些知识点，资料中还特别准备了一些典型的面试题目，并附有详细的解析。比如，对于编程语言C/C++的深入理解，不仅包括基本语法的运用，还有内存管理、指针操作、文件操作等高级话题的讨论。同时，考虑到嵌入式系统与硬件紧密结合的特点，题库也包括了对常见微控制器和硬件接口的理解和应用。 此外，资料还涵盖了一些嵌入式系统的实际应用案例分析，通过案例分析的方式，让读者能够将理论知识与实际开发相结合，提高解决实际问题的能力。同时，也为应届毕业生展示了一些行业内的最新动态和技术趋势，帮助他们更好地了解行业现状和未来发展方向。 在面试技巧方面，资料整理了一些面试礼仪、简历制作要点以及常见的面试问题和回答策略。这些内容可以帮助应聘者在面试中更加自信、得体，从而给面试官留下良好的第一印象。 这份资料不仅是一份技术面试题库，更是一份全面的职业发展指南。它不仅能够帮助应届毕业生快速提升嵌入式领域的专业技能，而且能够增强他们在求职过程中的竞争力，最终顺利进入自己心仪的公司，开启职业发展的新篇章。

内容概要：现在前端开发安卓端大屏应用时，可能大部分人都会选择uniapp，当需要微信扫码登录，又苦于只能是原生安卓才能实现，针对无法使用原生安卓开发的人极其不友好，因此开发此插件帮助有需要的人。 适合人群：具备一定前端编程基础，工作。 扫码登录能力，指的是开发者可在移动应用内使用此能力，拉取二维码，用户使用微信客户端扫描二维码后可以登录此移动应用。此能力可被应用在多设备登录、智能硬件、电视盒子等场景。 在使用uniapp开发的安卓系统端的移动应用中，实现使用微信扫码登录的功能(主要)。 下载文件解压后，直接将文件夹放到nativeplugins文件夹汇总即可。按原生插件使用方法使用。也可以移步uni-app插件市场下载，链接为：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=12243 该插件的实现基于微信官方文档https://developers.weixin.qq.com/doc/oplatform/Mobile_App/WeChat_Login/Login_via_Scan.html，需要后端配合使用。

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

"基于EBSD数据的六面体网格晶体塑性有限元模型生成技术：多晶体伪三维模型制作与inp文件输出",晶体塑性有限元模型生成，基于EBSD数据生成多晶体模型，六面体网格，一层网格厚度的伪三维模型，代做，生成.inp文件 晶体塑性有限元cpfem 黄永刚子程序 考虑孪晶滑移 for文件 适合hcp结构，镁合金 ,cpfem; EBSD数据; 多晶体模型; 六面体网格; 伪三维模型; 代做; .inp文件; 考虑孪晶滑移; 适合hcp结构; 镁合金。,基于EBSD数据的多晶体六面体网格模型生成：晶体塑性有限元CPFEM孪晶滑移模型的研究与应用

简介： 玩家点击某个押注物品则在该物品上下注。点击开始则游戏开始，如果没有下注则不能开始游戏。 游戏中的物品有八中，分别为：苹果、西瓜、柠檬、橙子、铃铛、77、双星、BAR。 在放行游戏区左右方为押注区，每种物品下方有加减号按钮，每次点 击加号增加一个筹码注金，反之减号就减少一个筹码注金 开始： 开始键 奖励：GOOD LUCK 由于这个时低配版的，我就没有按照原版的写进去，就是中了GOOD LUCK直接获得15分。 出于好耍，本人想起了小时候玩过的水果机，js也学了一会儿了，就想用它写一个简单的水果机玩玩，废话不多说，直接上代码，只有js有注释，html和css就没有注释了。 这是样式图

知识点一：《编程不难》概述 《编程不难》是“鸢尾花书”系列图书的入门篇，旨在为读者提供从基础到机器学习的全面学习路径。本书采用数学、Python编程、数据可视化与机器学习相结合的方式，力图让编程与机器学习的学习变得简单易懂。书中不仅覆盖了Python的基本语法，还包括了如何在数据分析、可视化及机器学习中运用Python的技能。它适合不同层次的读者，无论是编程零基础还是具备一定基础的读者，都能在本书中找到合适的学习内容。 知识点二：编程基础知识 在编程基础知识部分，《编程不难》详细介绍了Python语言的核心概念和使用方法。包括了Python的数据类型、运算、控制结构、函数以及面向对象编程等。此外，书中还涉及了如何使用Anaconda、JupyterLab等工具来搭建和运行Python代码。这部分内容旨在帮助读者掌握Python编程的基础，为后续学习打下坚实的基础。 知识点三：数据可视化与分析工具 《编程不难》不仅教授Python编程，还深入探讨了数据可视化工具的使用。书中讲解了如何利用Seaborn和Plotly等库进行二维和三维数据的可视化绘图。对于想要进一步提升数据可视化的读者，它还介绍了如何使用Pandas处理数据，以及如何使用Streamlit搭建交互式的App应用。这部分内容不仅加强了对数据的理解，还提升了数据展示和分享的能力。 知识点四：数学与机器学习基础 《编程不难》认识到数学在编程和机器学习中的重要性，因此书中还涉及了线性代数、概率统计等数学基础知识。它详细介绍了数学概念如向量、矩阵、空间几何、曲线、曲面等，并将它们与机器学习中常见的问题与方法相结合。通过这些数学概念，读者能够更好地理解并实践机器学习中涉及的数学模型和算法。 知识点五：进阶学习建议 《编程不难》还为读者提供了一个推荐的学习顺序，尤其是对于那些想要系统学习机器学习的读者。它建议读者从编程基础开始，然后逐步深入到可视化、数学基础、机器学习实践等更高级的内容。书中还提供了学习进度的指示，方便读者跟踪和规划自己的学习进程。 知识点六：实践资源与学习支持 《编程不难》的作者为读者提供了丰富的学习资源和学习支持。它不仅分享了配套的微课视频资源，还提供了代码和PDF书稿的下载链接。此外，作者还通过专属邮箱和社交媒体平台与读者互动，鼓励读者提出意见，使书籍内容更加完善。这种互动方式有助于读者更好地理解和掌握书中的知识。 知识点七：版权信息与学习指南 《编程不难》强调了版权信息，并提供了学习指南。书籍是作者的草稿版本，最终内容以纸质版为准，且版权所有归清华大学出版社所有。作者鼓励读者在使用书籍内容时遵守知识产权规定，正确引用和尊重版权。同时，书中的内容被设计为适合在移动终端上学习，方便读者随时随地进行学习。 总结：《编程不难》作为“鸢尾花书”系列的入门书籍，通过结合数学、Python编程、数据可视化和机器学习实践，为读者提供了一个由浅入深的学习路径。它不仅覆盖了编程和机器学习的基础知识，还包括了数学概念的讲解和实际应用案例。作者还提供了一系列的学习资源和指导，鼓励读者通过互动学习和持续实践来提升自己的能力。对于想要在编程和机器学习领域有所建树的学习者来说，《编程不难》是一本值得一读的入门书。

随着社会的发展，社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 毕业生信息招聘平台，主要的模块包括查看管理员；首页、个人中心、企业管理、空中宣讲会管理、招聘岗位管理、毕业生管理、个人简历管理、求职信息管理、信息咨询管理、岗位应聘管理、线上面试管理、面试回复管理、试卷管理、试题管理、管理员管理、论坛管理、系统管理、考试管理等功能。系统中管理员主要是为了安全有效地存储和管理各类信息，还可以对系统进行管理与更新维护等操作，并且对后台有相应的操作权限。 要想实现毕业生信息招聘平台的各项功能，需要后台数据库的大力支持。管理员验证注册信息，收集的毕业生信息，并由此分析得出的关联信息等大量的数据都由数据库管理。本文中数据库服务器端采用了Mysql作为后台数据库，使Web与数据库紧密联系起来。在设计过程中，充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。 本系统的开发使获取毕业生信息招聘平台信息能够更加方便快捷，同时也使毕业生信息招聘平台信息变的更加系统化、有序化。系统界面较友好，易于操作。

《draw.io的云原生(CNCF)图形包解析》 在IT领域，尤其是在云计算的探索与实践中，云原生（Cloud Native）已经成为一个至关重要的概念。CNCF（Cloud Native Computing Foundation），即云原生计算基金会，是推动这一领域发展的重要组织。draw.io作为一个强大的在线图形绘制工具，为用户提供了丰富的图形资源，而“draw.io的云原生(CNCF)的图形包”则专门针对CNCF相关项目和产品，提供了丰富的可视化元素，帮助用户更好地理解和展示云原生生态系统。 这个图形包包含了五个XML文件，分别是： 1. **CNCF Member Products-Projects.xml**：此文件涵盖了CNCF成员公司的产品和项目。CNCF的会员公司包括许多知名科技企业，它们的项目通常代表着云原生领域的创新和技术趋势。使用这个文件，用户可以绘制出这些公司的产品关系图，清晰地展示不同项目之间的关联和依赖。 2. **Non-CNCF Member Products-Projects.xml**：非CNCF成员的产品和项目集合。尽管这些项目可能没有正式加入CNCF，但它们同样可能在云原生领域有所贡献，与CNCF的项目存在合作或竞争关系。通过此文件，用户可以全面了解整个行业的生态格局。 3. **CNCF Sandbox Projects.xml**：CNCF沙箱项目列表。CNCF沙箱是新项目进入CNCF的第一步，这里汇集了各种新兴技术和创新尝试。这个文件为用户提供了追踪这些潜力项目的途径，以便及时掌握行业动态。 4. **CNCF Incubating Projects.xml**：正在孵化中的CNCF项目。这些项目已经通过了初步审查，正在接受CNCF的支持和指导，向更成熟阶段迈进。通过此文件，用户可以洞察哪些技术或解决方案正在快速发展，并可能对行业产生重大影响。 5. **CNCF Graduated Projects.xml**：已毕业的CNCF项目。这些项目已经经过长时间的孵化和验证，被认为是云原生领域的成熟解决方案。用户可以借助这个文件来构建或分析已广泛采用的技术栈。 通过draw.io的云原生图形包，IT从业者、教育工作者、分析师甚至普通爱好者都能轻松地制作出专业且生动的图表，无论是用于演示、教学还是个人研究，都能极大地提升信息的可视化效果。在处理复杂的云原生概念和关系时，这些图形元素能够帮助我们直观地理解并传达信息，推动知识的传播和应用。 这个图形包是理解、探讨和展示云原生领域不可或缺的工具，它结合了CNCF的项目分类，为用户提供了方便快捷的图形化表达方式，使得云原生生态的剖析和呈现变得更加简单易懂。通过draw.io的便捷操作，我们可以将这些XML文件导入，轻松构建出属于自己的云原生世界地图。

游戏功能说明 1. 分为客户端和服务端，服务端控制业务逻辑，客户端展示及交互 2. 客户端功能包含: 2.1 找棋友: 通过服务器随机分配一名对手， 2.2 重新开始: 在完成一局之后，如果还想和该对手再来一局，可以点击重新开始，双方都要重新开始才能开始新一局游戏。反之则不能开始； 2.3 悔棋: 当一名对手下了一子，如果下得不对，想悔一步，则点击悔棋，如果对方想悔棋则是不能的，悔棋可以连续返回到最初开始的状态； 2.4 认输: 当觉得自己不能战胜对方时，点击认输，这时需要对手的同意才能完成认输过程。 2.5 逃跑: 当匹配到对手后，在任一时刻都可以逃跑。 2.6 棋谱记录: 棋谱记录了上一次下棋的过程，并且可以进行回放，回放方式设计了2种模式: 自动回放和手动回放； 2.7 Eabei聊天室: 聊天目前只能在匹配对手成功后，都可以进行聊天，如果逃跑，聊天则结束； 效果演示地址： https://blog.csdn.net/woter2019/article/details/144206736