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让AI更了解你:掌握提示词与上下文工程的核心策略
提示词(Prompt)是你与AI交互的指令,决定了回答的质量和方向。提示词工程则是一门优化提示词的艺术与科学,通过特定方法(如角色扮演、思维链等)提升输出准确性和适用性。上下文工程进一步管理多轮对话,维持会话连贯与深度。掌握这三者,才能充分发挥大语言模型的能力。
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19小时前
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基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究(Matlab代码实现)
基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究(Matlab代码实现)
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19小时前
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来自: 云原生
基于vue3.5+vite7+element-plus网页聊天系统
最新版vite7.1+vue3.5+element-plus仿微信web网页版聊天vite7-webchat。
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1天前
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专刊征稿——促进健康与福祉的城市空间规划
我们诚邀专家学者投稿至Land期刊专刊“Urban Spatial Planning for Health and Well-being”,聚焦城市空间规划如何促进健康与福祉。内容涵盖城市建成环境、地理人工智能、健康影响评估等交叉领域,截止时间2026年2月21日。
如何让AI更懂你?掌握提示词与上下文工程的核心思维
本文深入解析与大型语言模型交互的核心技巧,涵盖提示词(Prompt)、提示词工程与上下文工程三大关键概念,助你从AI用户进阶为高效引导者,全面提升AI应用能力。
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2天前
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DINOv3上手指南:改变视觉模型使用方式,一个模型搞定分割、检测、深度估计
DINOv3是Meta推出的自监督视觉模型,支持冻结主干、仅训练轻量任务头即可在分割、深度估计等任务上达到SOTA,极大降低训练成本。其密集特征质量优异,适用于遥感、工业检测等多领域,真正实现“一个模型走天下”。
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2天前
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【IMU数据与GPS融合的预积分方法】基于流形的IMU预积分,用于高效的视觉惯性最大后验估计、SE3姿势区分为IMU(Matlab代码实现)
【IMU数据与GPS融合的预积分方法】基于流形的IMU预积分,用于高效的视觉惯性最大后验估计、SE3姿势区分为IMU(Matlab代码实现)
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2天前
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【节点边际电价】机组运行约束对机组节点边际电价的影响分析(Matlab代码实现)
【节点边际电价】机组运行约束对机组节点边际电价的影响分析(Matlab代码实现)
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2天前
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来自: 通义灵码
最佳实践1:通义灵码智能体与高德 MCP 2.0 制作假期旅行攻略
本文介绍如何使用通义灵码智能体与高德MCP 2.0制作三天假期旅行攻略页面,并将攻略导入高德地图APP,实现探店、导航、打车、购票等出行需求。
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