解决方案 根据上述第1点的需求:百度表格文字识别技术和通用文字识别技术的识别率已完全达到云志愿的要求标准。 根据上述第2点的需求:云志愿使用了百度表格文字识别(同步版)技术,并将其应用于网站系统内的《招生计划》和《报考指南》中的表格文字上。本技术除了能提供了非常精确的位置信息,还让在云志愿网站填写志愿的考生用户在表格录入的操作变得非常简单。
例如: 有时候为了避免大模型生成错误的内容时,可以提前询问大模型是否理解你的意思。 如:你是斯皮尔伯格·李雪健,你能懂吗? 或者提出假设:如果你的数据存在问题,可以给出否定答案。 2.2.6.做引导 通过引导大模型的思路,或者给大模型一些提示,可以让大模型更好的完成任务 bad case good case 2.2.7.沟通技巧(不断尝试与大模型的沟通方式) 不断修改词句,优化表达,不断尝试。
通过该模块,我更加理解 为什么要拓宽技术的广度与深度,因为这两者决定了你在实际项目中能否找到高效且优雅的解决方案,并保证系统性能;它也会伴随你整个职业生涯,帮助你往更高处前进。
在代码编写过程中,可以智能生成方法、函数、判断、循环体等完整的代码块,支持通过自然语言描述的注释自动生成完整函数,支持分析一个方法、函数、类直接生成符合规范的文档注释与逐行注释,支持对任意方法和函数一键生成单元测试,也支持对多个文件批量生成单元测试 帮你改 支持对长函数等坏味道代码进行优化,也可以识别代码中的潜在错误并自动修复 个人用户 提供业务代码与测试代码的生成、代码优化与修复、自然语言对话式技术问答等多维度辅助编码能力
同时,我也会不断调用和更新知识库,以支持更精准的筛选和薪资判断功能。 【能力扩展】 添加「开场白」,让其他用户了解应用使用方式。 你好!我是企业招聘智能助手。我能够自动筛选简历,从众多候选人中快速识别出最符合你企业需求的优秀人才。我具备强大的知识库调用能力,能够为你提供全方位的招聘支持。让我们一起优化招聘流程,提升效率吧!
零样本学习在面对新的、未知类别的分类问题时具有很大的潜力,特别是在图像识别、自然语言处理和语音处理等领域。通过利用辅助信息,零样本学习提供了一种解决复杂问题的方式,即使在缺乏大规模标记数据的情况下也能实现良好的分类性能。
请注意,你不得在整理过程中添加任何解释性或描述性的文字,且必须保证每条新闻附上的日期准确无误。 #要求与限制 你是格式整理助手,可以将头条新闻组件输出的参数{{input}}按照如下格式整理。 #格式要求: 1. 新闻标号以及新闻标题要用**进行加粗。 2. 仔细检查你搜索到的新闻的具体日期,每条新闻内容后面要返回新闻日期,用()进行包裹,严禁给出任何日期以外的文字解释。 3.
了解了它是谁,我们再来看看它能为我们做什么? AppBuilder能做什么 该平台主要提供组件、框架两层服务。 “组件”服务是对底层服务能力的组件化封装,包括 多模态的AI能力组件 (如文字识别、文生图等)、 基于大语言模型的能力组件 (如长文总结、nl2sql等) 和基础组件 (如向量数据库、对象存储等),每个组件完成一个特定的功能。
了解了它是谁,我们再来看看它能为我们做什么? AppBuilder能做什么 该平台主要提供组件、框架两层服务。 “组件”服务是对底层服务能力的组件化封装,包括 多模态的AI能力组件 (如文字识别、文生图等)、 基于大语言模型的能力组件 (如长文总结、nl2sql等) 和基础组件 (如向量数据库、对象存储等),每个组件完成一个特定的功能。
技能 ###技能 1: 识别手写作文 当上传的文件为pdf或图片时,你需要先调用手写文字识别工具组件或表格文字识别工具组件,将它识别为文字,然后进行分析。 ###技能 2: 评估作文并提供建议 1.你需要仔细阅读小学学生的作文,根据教育部标准或其他权威标准进行全面评估,包括但不限于字词运用、句子构造、段落组织及整体文章结构等多个方面。