automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成 符 合 自 中记录有文件的信息， 在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是：让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依 赖文件有了改变，编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时，而重新编译相应的模块。 Makefile 的基本结构不是很复杂，但当一个程序开发人员开始写 Makefile 时，经常会怀疑 自己写的是否符合惯例，而且自己写的 Makefile 经常和自己的开发环境相关联，当系统环 automake，程序开发人员只需要写一些简单的含有预定义宏的文件，由 autoconf 根 据一个宏文件生成 configure，由 automake 根据另一个宏文件生成 Makefile.in，再使用 configure 依据 Makefile.in 来生成一个符合惯例的 Makefile。下面我们将详细介绍 Makefile 的 automake 生成方法。 二、使用的环境 本文所提到的程序是基于 Linux 发行版本：Fedora

为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易（getting started quick and easy） • 扩展为复杂应用（scale • 起步非常快 • 非常容易 • 对新手非常友好 工作原理 导入模块 枚举函数 获取元信息 前端渲染 用户提交 类型转换 调用函数 返回结果 前端展示 3.6 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：远程控制饮水机 接下来： • 支持更多的数据类型 • 类型对应的控件可配置 大胆的想法： • 直接使用 Function 构建小型应用的管理后台？ •

基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“ ”任务 • 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“ ”任务 • 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 两种模型对比（5R） 维度 V3模型 R1模型 （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令） • 深 经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task（任务） 具体任务描述： 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告 （XX活动/事件相关背景信息如下……） Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消 费……通过该报告为相关企业管理 者提供……策略支撑 Objective（操作要 求） 字数要求、段落结构、用词风格、

Deepseek 和 AI 资料，欢迎关注微信公众号【星禾光年 AI】，回复【deepseek】获取 1. 万能提示词生成模版：根据用户需求，帮助生成高质量提示词 SYSTEM 你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成， 要求： 1. 以 Markdown 格式输出 2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备 3. USER “ 请帮我生成一个 Linux ” 助手 的提示词 2. 文案大纲生成：根据用户提供的主题，来生成文案大纲 SYSTEM 你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的 主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大 纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分： 引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。 主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。 第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。 第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。 结论：总

Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ https://chat.deepseek.com 如何从入门到精通？

Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 网页端：https://chat.deepseek.com APP：DeepSeek

DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” Open AI o3mini 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 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

节点的过滤维度信息：城市、版本、平台、渠道等。 3. 节点其他信息：角标，如外卖节点，其有一个下午茶这样的角标。值得注意的是，像下午茶这样的角标，除去文案、 文案颜色这些基本信息之外，我们也可以按城市、平台、进行过滤（不周的城市对应的文案可能不一样，如上海 为“下午茶”，北京因为嘉年华活动可以改成“嘉年华”）。 上面这个运营场景算是非常经典、复杂的一个运营场景了，如果这个问题解决了，其他问题自然就会迎刃 对于一些跨周期非常长，存储非常大的数据，我们采用了Lambda架构，既保证了数据的完备性又做到了 数据的时效性。其中Batch Layer为批处理层，会有固定的计算视图，对历史数据进行预计算，生成离线 结果；Speed Layer为实时计算层，对实时数据进行计算，生成增量的结果，最终Server Layer合并两个 视图的数据集，从而来提供服务。 可用性 可用性 数据可用性 数据可用性 前面提到了我们采用Lambda架 index文件，存储的是经过lzo压缩的Binlog数据。 Merge Merge Binlog成功入仓后，下一步要做的就是基于Binlog对MySQL数据进行还原。Merge流程做了两件事，首 先把当天生成的Binlog数据存放到Delta表中，然后和已有的存量数据做一个基于主键的Merge。Delta表 中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的

是指使用人工智能模型生成内容的技术。这些内容可以包括图像、音频、 文本、视频、3D 模型等。具体来说，AIGC 技术可以生成如下类型的内容： • 图像：如照片、原创艺术作品 • 音频：如视频游戏中的配音、音乐 • 文本：如代码、广告文案、小说 • 3D 模型：如角色、场景 目前，AIGC 技术处于早期阶段，最常见的产品形态是基于文本的，通过用 户输入来控制内容的生成。用户输入文本描述所需的内容，然后模型输出与描 kens”（标记）来表示，每个标记可以是一个单词、子词或单个字符，具体取决 于编码方式。 上下文窗口大小决定了模型在回答问题或生成文本时可以利用的上下文范 围。窗口越大，模型就能处理越长的上下文，对理解长文本内容非常重要。 较大的窗口允许模型处理更长的文本片段，从而提高在长文本任务中的表 现，如长篇对话、文档生成和分析等。 1.4.2 单位 B 和 T 在 AI 大模型中，常用的两个单位是 B 和 T。 B（十亿，Billion）：在英文里是 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 6 Figure 3: AI 问答工具 ChatGPT 经过特别训练，可以理解和生成人类语言，从而在多种应用场景中提 供辅助，包括聊天机器人、写作辅助、信息查询等。 2.1.2 Claude Claude 是 Anthropic

普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 生活太累？DeepSeek帮你“减负”到家！ 社交障碍？DeepSeek教你“高情商”破局！ t v B 4 G 0 G p y 8 U I q e T 9 M 6 Deepseek的能力图谱 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议