人工智能
【深度评测】2025年五款AI PPT生成工具横向对比：功能亮点与应用场景详解
随着生成式AI技术持续突破，PPT自动化生成作为办公提效的重要方向，已成为众多开发者、职场人、产品经理的高频使用工具。2025年，市面上AI PPT工具层出不穷，但功能差异较大、体验参差不齐。本文将基于功能实测和使用体验分析，对当前主流的五款AI PPT工具进行横向评测，帮助开发者和办公人群根据使用场景选择最适合的
kotlin<第十一篇>：Channel-通道
（1）基本用法
Channel实际上是一个并发安全的队列，它可以用来连接协程，实现不同协程的通信。
生产者/消费者模式 （send - channel - receive）
Channel的基本用法如下：
runBlocking {
val channel = Channel<Int>()
// 生产者
val producer = GlobalScope.l
【人工智能】提示词入门工具推荐：新手友好的辅助生成平台
提示词入门工具推荐：新手友好的辅助生成平台**1. 前言提示词是和 AI 工具沟通的关键。好的提示词能让 AI 生成更符合需求的内容。对于新手来说，选对工具能快速上手提示词创作。下面推荐几款适合新手的提示词辅助生成平台，它们操作简单，功能实用。2. 基础型提示词生成工具2.1 PromptBase2.1.1 核心功能它是一个在线提示词模板库。
为什么人工智能用Python？
Python 作为脚本语言，运行速度没有 Java、C++ 快。Python 到底有什么优势？那时候我还是个小年轻，在组里吭哧吭哧用 C++ 写特征工程，看隔壁组的“科学家”们几行 Python代码一跑，图都画出来了，心里那叫一个不平衡啊：凭啥啊
AI大模型入门指南（7）：参数量、Token、上下文窗口、上下文长度、温度
“使用大模型时，我们经常会看到诸如“参数量”、“Token”、“上下文窗口”、“上下文长度”和“温度”等术语，这些术语代表着什么意思？它们对AI大模型有什么作用？”参数量：模型的复杂度和性能指标现在的大模型基本上都是基于Transformer神经网络架构，大模型的“大”也正是基于其参数量（Parame
一题说加减乘除中的凑整
经典例题
72÷8x305-56×125+75×101
分析与解答
四则混合运算时，运算顺序应是先算乘除后算加减。因此上述算式中分三块分析：
①前一部分注意到72÷8=9，改写305=300+5；
②中间部分注意到56=7x8，和8x125=1000（这个是要记住的）
③后一部分注意到101=100+1
所以，
72÷8x305-56×125+75×101
=9
土壤水分特征参数估计（soil water characteristic）
引言
土壤水分特征是水文学研究的重点，在作物模型中也是计算土壤水平衡不可或缺的参数。研究中一般用水分特征曲线来反映土壤的持水特征，渗透特征曲线可以反映土壤渗透特征。
这里面有几个主要的参数
永久萎蔫点（土壤水势约为-1500kp）
最大田间持水量（土壤水势约为-33kp）
饱和含水量（土壤水势为0kp）
饱和渗透率（mm/h）
美国农业局研发的软件 soil water characteris
