摘要 本文以“在線圖書借閲平台”為案例,通過飛算JavaAI的【智能引導】功能實現代碼高效生成,並針對複雜業務邏輯(如多維度圖書借閲生命週期管理)進行深度優化。 前言 飛算Java AI圍繞與AI協同開發,提供多維度功能助力高效開發:左側智能會話含編程智能體自動執行編程任務、智能問答實時答疑、Java Chat做工程分析與代碼優化;中間引導式生成完整項目,先拆解
賽道 A:基於計算機視覺的集裝箱智能破損檢測 賽道 B:物流理賠風險識別及服務升級問題 咱們先把這兩個賽道的核心區別拎清楚——賽道A是純純“看圖片幹活”,專門找集裝箱上的破損;賽道B是“扒表格算賬”,琢磨物流理賠的風險,倆方向完全不搭邊,咱們逐個賽道、逐個問題掰開揉碎了説,都用大白話,不整那些生僻術語。 先看賽道A,集裝箱破損檢測這塊,適合的學生得是玩過圖片識別
提示詞是什麼? “Prompt”(中文常説“提示詞”或“提示語”)在 AI 和大模型應用中,是你給模型的輸入,用來指導模型生成你想要的輸出。簡單來説,它就是你和 AI 之間溝通的“指令”或“問題描述”。 寫提示詞的技巧 用 Markdown 格式來編寫提示詞是比較好的 寫提示詞時要有層級關係和邏輯思路 核
你是否在維護SocketRocket項目中的TestChat模塊時遇到過ViewController代碼臃腫、業務邏輯與UI強耦合的問題?本文將以TestChat模塊為例,詳細講解如何通過MVVM架構遷移解決這些痛點,使代碼更易維護和擴展。 重構前MVC架構分析 TestChat模塊原採用MVC架構,核心代碼集中在TCViewController.m中。該文件存在以下