发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。

码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。3.当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分 比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 一些教学提示和指导方针 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 课程结构 . . . . 的步 骤进行示范。 • 复习题:提问应贯穿在每节课的过程中，以确保学生能够理解关键的概念。 • 上机练习:每隔一段时间，应让学生亲自动手做一些练习来模拟现实生活中可能会遇 到的情况。 一些教学提示和指导方针 • 使用较为直白的语言讲解，能让学生听起来更加自然舒服，且更有助于其理解相关 内容。 • 保持环境舒适和轻松。 • 请尽快回答学生的疑问。如果有不确定的问题，应向学生说明情况并争取在隔天给 Copyleft 的概念。他是很多 Copyleft 许可证的主要作者，包括使用最广泛的自由软件许可证—— GNU 通用公共 许可证(GNU General Public License, GPL)。 小提示 更 多 关 于 Richard Stallman 和 GNU 项 目 的 内 容 ， 请 访 问：http://en.wikipedia.org/wiki/Richard_stallman Copyleft

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 DELETE DELETE 或 或 INSERT INSERT 语句 语句  批量提交 批量提交 SQL SQL 语句 语句 MySQL MySQL 技巧分 技巧分 享 享 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 常用技巧 常用技巧  使用 使用 Explain/ DESC Explain/ DESC 来分析 来分析 SQL SQL 的执行情况 的执行情况  使用 使用 Tbl 在 在 InnoDB InnoDB 中将会扫描全 中将会扫描全 表 表 MyISAM MyISAM 中则效率很高 中则效率很高 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Explain Explain 使用 使用  语法： 语法： EXPLAIN SELECT EXPLAIN SELECT select_options select_options

Transparent,PingFang SC,20,&&H00FFFFFF, H00FFFFFF,&&H000000FF, H000000FF,&&HB HB 获取 48 常⻅问题 当导⼊视频时会提示：载⼊视频的分辨率与当前 脚本指定的分辨率不匹配 不要⽤默认选择：直接设为视频分辨率 会导致预览看到的视频很⼩，字幕很⼩ 后续调整字幕的⼤⼩后，预览中视频⾥的字幕仍旧很⼩，导 致字幕字体⼤⼩⽆法⽣效 fatal error warning info verbose debug ffmpeg强制覆盖输出⽂件 ffmpeg强制覆盖输出⽂件 = 不需要当每次检测到已存在⽂件再提示你是否 要覆盖 ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle.com/ffmpeg/ ffmpeg version 4.2-static https://johnvansickle 100 获取 62 ⽤ffmpeg时，如果输出⽂件已存在，默认不会覆盖，会提示你： File xxx.mp4 already exists. Overwrite ? File xxx.mp4 already exists. Overwrite ? [[y/N y/N]] 要输⼊y，才可以继续： 如果不想要提示，⽽是强制覆盖源⽂件，则可以加上参数： -y 相关参数含义： # ffmpeg

正则表达式括号的作用 不管哪门语言中都有括号。正则表达式也是一门语言，而括号的存在使这门语言更为强大。 对括号的使用是否得心应手，是衡量对正则的掌握水平的一个侧面标准。 括号的作用，其实三言两语就能说明白，括号提供了分组，便于我们引用它。 引用某个分组，会有两种情形：在 JavaScript 里引用它，在正则表达式里引用它。 本章内容虽相对简单，但我也要写长点。 内容包括： • 分组和分支结构 以目标为导向的做中学，是比较有效的学习手段。本书是用 Asciidoc 写成的。它类似于 Markdown，但在 此书之前本人都没有用过。以需求为驱动，逐步百度检索，自己才逐渐把书整理好了。其中遇到了很多与语 法无关的问题，比如转换 pdf 的过程中用的工具运行不起来，自己寻找原因，凭着感觉修改版本号等。又 比如导出的 pdf 有缺字的问题，百度明白后才发现跟字体有关。边干边学，每解决掉一个问题，都挺有满

com 下下来的虽然名字是 index.html，但其实是脚本文件，所以我们 chmod +x index.html 这样我们就可以执行这个文件： sudo ./index.html 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 对于 Centos6,首先要把企业常用软件包的软件源安装上

正则表达式括号的作用 不管哪门语言中都有括号。正则表达式也是一门语言，而括号的存在使这门语言更为强大。 对括号的使用是否得心应手，是衡量对正则的掌握水平的一个侧面标准。 括号的作用，其实三言两语就能说明白，括号提供了分组，便于我们引用它。 引用某个分组，会有两种情形：在 JavaScript 里引用它，在正则表达式里引用它。 本章内容虽相对简单，但我也要写长点。 内容包括： • 分组和分支结构