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FML是一款基于Java开发的维度建模语言SDK，设计灵感来源于Kimball建模范式以及阿里内部的OneData体系，旨在通过一套标准化语法来表达数据模型，服务于数据建模与数据开发人员。该语言支持将统一的模型定义高效转换为多种数据库引擎的DDL语句，显著提升模型发布效率。目前支持的目标引擎涵盖：Hive、Hologres、MySQL、Spark、StarRocks、Doris、PostgreSQL、ADBMySQL、ADBPostgreSQL和Flink等主流系统。选择J
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Pictory能将文字自动转为视频，适合制作讲解型网课，节省成本且操作简单，但对文稿质量要求高，个性化有限，适合内容为王、需快速产出的课程创作者。
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明确任务目标并采用结构化提示可提升模型回答质量，需定义领域、设定要求，使用“角色+任务+要求”框架，拆分复杂请求，补充上下文信息，迭代优化提示词，避免模糊表达与多任务混杂，确保输入具体清晰。
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使用DeepSeekOCR可高效提取发票信息，首先准备清晰发票图像并保存为JPG或PNG格式；接着登录开发者平台获取API密钥，通过HTTPPOST请求将base64编码的图像数据发送至DeepSeekOCR接口，指定识别模式为“invoice”；接收返回的JSON数据后，解析text_region字段，结合正则表达式提取发票代码、号码、金额等关键字段，并映射到结构化数据模型；对于非编程用户，可使用DeepSeekOCRDesktop客户端批量导入发票图片，选择专用模板进行自动识别，支持导出为Excel或
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感谢网友啊俊、若怡提供线索！12月4日消息，央视新闻报道，市场监管总局最新披露：自本月起，所有在市场销售的电动自行车产品，必须严格满足新版《电动自行车安全技术规范》（GB17761—2024）强制性国家标准，并取得有效的3C认证。为强化质量监管，总局已明确将依据新国标对在售电动自行车开展专项监督抽查，并正式拟将其列入2026年度国家监督抽查计划。本次抽查重点涵盖防火阻燃性能、制动可靠性、车速限制功能、电路短路防护等关键安全指标。对抽检中发现的不合格产品及其生产、销售主体，将依法依规予以严查重
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文心一言官方网页端由百度研发，用户可通过浏览器访问官网或搜索“文心一言官网”进入，支持AI对话、文本生成、代码编写、图像创作等功能，登录后可使用历史记录、文件解析等完整服务，新用户享免费体验额度。
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利用免费AI工具生成民间故事图片可行且效果惊艳，关键在于精准设计提示词，融入传统元素如风格、服饰、意象，并通过迭代优化、负面提示与局部重绘提升质量，同时AI还能辅助故事创作、多语言传播及多媒体呈现。
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通过导出对话、复制精选内容、截图标注和建立知识库四种方式，可实现团队内高效共享豆包AI成果。一、使用“导出对话”功能保存为PDF或TXT文件，上传至共享网盘并通知成员；二、复制核心内容粘贴至飞书文档等协作平台，标注来源并@责任人；三、对含逻辑推理的对话截图，用编辑工具标注重点后发送群组并附说明；四、在知识库创建“AI辅助成果”目录，按“日期_主题”命名归档，确保全员可查。
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首先生成作品分享链接并设置访问权限，再通过内置社交图标或手动粘贴方式将链接发布至社交平台进行传播。
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豆包AI可通过热点追踪功能快速生成快讯，用户可选用内置热榜或自定义关键词获取最新资讯，结合多平台数据交叉验证后生成并校对内容，确保时效性与准确性。
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要生成流程图需先启用支持绘图的插件，进入插件市场搜索“流程图”或“Diagram”，选择支持Mermaid等语法的高分插件并安装授权；接着输入符合Mermaid语法的流程描述，如以graphTD开头定义节点与连接；也可用自然语言指令如“【生成流程图】提交申请→主管审核→通过则归档否则退回”让插件自动转换；生成后可右键保存图片或复制到文档，并保留原始文本以便修改重生成。
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一项最新研究指出，当大语言模型（LLM）长期暴露于低质量数据中时，可能会出现类似人类“脑损伤”的现象，导致其推理与记忆功能明显退化。研究人员发现，当模型以高传播度但信息价值较低的社交媒体内容（如Twitter帖子）作为训练数据时，其逻辑推理能力下降了23%，在处理长文本上下文时的记忆表现更是下滑了30%。更严重的是，这种性能衰退具有不可逆性——即便后续使用优质数据进行再训练，模型也无法完全恢复原有的认知水平。该研究由一支AI科研团队主导，他们明确界定了“低质量数据”的特征，并与高质量语料进行了系统
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OpenAI虽未推出官方客服模板，但可通过设计包含角色定义、语气要求、问题分类等要素的提示词模板，结合API与业务系统集成，实现高效智能客服应答。
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讯飞火星AI可通过智能对话模拟提升外语口语能力。首先在应用中选择目标语言并启用对话模式，确保语音识别准确；接着使用情景对话模板进行角色扮演，如餐厅点餐、机场安检等真实场景练习表达；随后切换至自由对话模式，设定难度等级并与AI围绕开放话题轮番发言，锻炼即兴交流能力；每次练习后可回放双语对话记录，分析语法错误与词汇使用问题，并将典型错误加入个人词汇本巩固学习；最后结合语音评分功能，通过发音打分与声学对比优化发音准确性，逐步提升整体口语水平。
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想用豆包AI生成Python推荐系统代码，关键在于明确需求并精准提示。1.首先确定推荐系统类型，如基于内容、协同过滤或深度学习推荐；2.提供清晰具体的提示词，包括数据集和功能要求，例如“基于用户评分的协同过滤+MovieLens数据集”；3.审核生成代码的可用性，检查路径、依赖导入及推荐逻辑是否正确；4.可结合Surprise、Flask等框架优化代码，提升其稳定性和实用性。只要注意这些要点，即可高效生成并运行推荐系统代码。
