以下是一些科技对社会发展的影响的例子：\n[/INST] 一、通讯技术的进步\n[/INST] 通讯技术的进步极大地改变了人们的交流方式。以前人们的交流方式主要是通过书信、电话和面对面交流。但是，随着通讯技术的进步，人们可以通过电子邮件、短信、即时通讯软件等方式进行交流。这些通讯方式不仅更快捷、方便，而且更加经济实惠。此外，随着移动设备的普及，人们可以随时随地通过手机进行交流。

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在这个例子中，我们可能还不清楚使用它是否有用，我们会在之后的示例中进一步讨论这一点。 现在假设我们感觉模型给了太多的信息，想要进一步提炼它。我们可以这样做： 神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANN）是一种模仿生物神经网络运作的数学模型。神经网络由许多被称为神经元的计算机构成，它们相互连接，形成了一个复杂的网络。每个神经元接收输入信号，并通过计算得出输出信号。

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还是上面下雨的例子，假如本来有4次应该要下雨，你抓住了其中的3次，那召回率就是3/4=75%。 F1-score： 是精确率和召回率的调和平均值，兼顾了精确率和召回率的关系。F1-score 提供了一个同时考虑精确率和召回率的简洁度量方法。 是精确率和召回率的平衡，可以看作他们的“平均值”。一个好的模型需要两者都高，而F1-score能够给出一个整体评价。类似于考试期间总分和平均分。

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3.输出的链接必须是实际存在的，例子链接可以不显示。 4.在标题段落前增加markdown表情，提高体验度，表情可以根据对应内容显示，比如：❤️ ✨⭐ ❗❓❕❔ ✊✌️ ✋✋ ☝️。 5.链接若存在，则直接显示链接标题。 6.最新一条资讯，元芳您怎么看？，用户输入这句话需要执行组件。 7.严格根据格式输出。

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在这个例子中，我们可以借助预训练的CNN模型，并在其基础上添加一些自定义的层，以使其适应我们的猫狗分类任务。定义损失函数（比如交叉熵损失）和优化器（例如随机梯度下降SGD）是训练的基础。 接着将整个数据集分成训练集和验证集，训练集用于更新模型的参数，验证集用于评估模型的性能。通过将训练集输入到模型中，进行前向传播和反向传播，不断地更新模型参数以提高性能。

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举个例子： 要你家孩子算算小明，小红有重，每小时要走多少公里，常常会出现父慈子孝的名场面。 但你问他接下来6级盲僧QWER，一套技能打在对面诺手身上斩杀线是多少，他们真的可以不厌其烦的算着。 所以这里有趣的体验来增加他们学习的兴趣，是我们的重中之重，各位家长有需要的话，我强烈建议他喜欢什么，就把什么内容在这里放在主题，比如你可以在资料库里在上传上几本漫画小说，作为素材创作的工具。

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请通过以下三个例子理解此概念： 假设您是台灯厂商，需要定制一个台灯控制技能，创建技能时需选择“单模块”即可，无需将台灯细分为更小的零部件模块。终端用户通常只会说“台灯打开”，而不会说“台灯按钮打开”，所以在配置技能模块时，“台灯”本身作为一个模块即可。 假设您是全屋控制方案商，需要定制一个全屋控制技能。

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业务编排 业务编排是一种可视化后端逻辑的能力，不少低代码产品使用的方式是基于图及连线的方式来编辑，比如下面是某个开源编排的截图： 使用图连接的方式虽然看起来漂亮，但实际使用体验不好，尤其是业务复杂的时候，连线会很乱，比如下面是一个复杂点的例子，可以发现这时已经很难看出执行逻辑了： 因此爱速搭选择了开发人员更为熟悉的树形结构来进行业务编排： 使用这种方式有如下优点： 开发人员容易理解和看懂，它和写代码的思路是一样的

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