MFC下通过分隔符分割CString

最新推荐文章于 2025-05-07 12:58:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/darkread/article/details/2456443
本文介绍了一个用于将字符串根据特定标志符进行拆分的C++函数实现。该函数名为Slipt，接受三个参数：一个输出参数用于存放拆分后的字符串列表、一个输入字符串以及一个作为拆分依据的标志字符串。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

void Slipt(CStringArray StringList,const CString & sSrc,const CString & sFlag)
{
    LPCSTR pSrc = (LPCSTR) sSrc;
    int pp = 0,ps = 0 ,pe=0;
    for(pp=0;pp < sSrc.GetLength();pp++){
        if(pSrc[pp] == ((LPCSTR)(sFlag))[0]){
            CString sTemp;
            StringList.Add(sSrc.Mid(ps,pp - ps));
            ps = pp +1;
        }
    }
}
大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用
herosunly的博客
07-24 21万+
本文主要介绍了专栏《大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用》的核心内容，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 专栏亮点 3. 你的收获 4. 详细目录
把李继刚老师的Claude Prompt：逻辑之刃改成了ChatGPT可用的格式原创 安安说 AI使用技巧 2024年11月03日 23:26 湖南在上一篇文章中，把李继刚老师的[Claude
强化学习曾小健
11-09 1481
磁性笔由多个磁力小部件组成，依靠强大的磁性可任意变换出不同的造型，颇具娱乐性。磁性笔商家称，磁性笔能开发智力，寓教于乐，让孩子爱上写字，学龄以上孩子都可以安全使用。LoT方法通过将逻辑推理的步骤明确地融入模型的思考过程中，使其在解答复杂问题时更接近人类的思维方式。这项研究表明，通过引入更接近人类思维的逻辑推理方式，人工智能模型在处理复杂问题时的能力得到了显著增强，为未来的智能应用带来了新的可能性。多试试，你就会发现好玩的地方了。B：某调查发现，初三的大部分学生认为磁性笔很无聊，是给小孩子玩的。
‌System Prompt VS User Prompt
cancer_s的博客
12-09 3434
用户提示词是用户与AI互动的直接方式，通过提问、请求或命令来引导对话的方向，确保AI能够理解并生成合适的回复‌。内容可以非常具体，如指定AI应该遵守的规则，也可以较为宽泛，如定义AI的性格特质‌1。它通常在对话开始前设置，对整个对话过程都有效，但不会直接与用户互动‌。：系统提示词是指向AI提供的一组初始指令或背景信息，用于指导AI的行为方式和响应模式。，内容多样，可以是询问、陈述、命令等形式。它是触发AI产生回复或执行操作的直接原因‌。等，确保AI能够按照预期的方式与用户互动‌。
你敢信，我用一句话就套出了Kimi官方所有智能体的提示词！(附提示词)
zzling2024的博客
11-04 2115
我用一句话就套出了Kimi官方所有智能体的提示词！(附提示词)
GLM4 开源了！！！
东方佑
06-05 1286
GLM-4的All Tools能力（即Agent智能体能力）也是全新发布的，这使得GLM-4能够根据用户意图自动理解、规划复杂指令，并自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型CogView3以完成复杂任务。智谱AI还将发起一个大模型开源基金，这个计划包括三个“1000”：为开源社区提供1000张卡助力开源开发，提供1000万元现金支持与大模型相关的开源项目，以及为优秀开源开发者提供1000亿免费API tokens。
【劲爆消息】GLM4 开源了！！！人工智能大模型又一大进步
AI大模型的博客
06-05 2019
在人工智能领域，开源项目总是能够激发社区的创新活力。今天，我们要分享一个令人震撼的消息：智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本——GLM-4-9B，现已全面开源！GLM-4-9B 不仅仅是一个模型，它是智谱 AI 对深度学习和自然语言处理能力的一次全新探索。在语义理解、数学推理、代码执行等多个领域，GLM-4-9B 展现出了超越 Llama-3-8B 的卓越性能。
智谱AI发布国产最强大模型GLM4，理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4，编程能力超过Gemini-pro，还有对标GPTs商店的GLMs
DataLearnerAI
01-16 8146
这是在智谱AI开发者大会上推出的新一代基座大语言模型，GLM4相比较此前最大的特点是三个变化：性能全面提升、上下文长度更长、支持更强的多模态能力。GLM4（GLM4）详细信息 | 名称、简介、使用方法，开源情况，商用授权信息 | 数据学习 (DataLearner)
最新LangChain+GLM4开发AI应用程序系列（一）：快速入门篇
悠杨的专栏
02-18 1万+
本文是最新版LangChain使用智谱AI的GLM-4大模型开发AI应用程序系列的第一篇文章-快速入门篇。 首先对LangChain做了介绍，LangChain是哈里森·蔡斯 (Harrison Chase) 于2022年10月创建的，对于AI应用程序开发来说，它的地位就相当于Java界的Spring。LangChain的整体架构分为六层，它的核心概念就是链，链接外部一切能链接的东西赋予LLM力量。 然后从零基础开始介绍了LangChain环境的安装和配置，包括Conda、Jupyter Noteboo
使用 Ollama 本地运行各种 LLM
python123456_的博客
05-31 1266
今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单，只需从官网（https://ollama.com/download）下载后解压缩，并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3，虽然在运行时占用了大量电脑资源，使得其他应用运行变慢，但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型（https://ollama.com/library）。
ChatGLM4重磅开源! 连忙实操测试一波，效果惊艳，真的好用！
2401_84206094的博客
06-24 1800
GLM-4-9B是智谱AI在24年6月5日推出的开源预训练模型，属于GLM-4系列。之前已开源chatglm1~chatglm3等多个版本。GLM4在语义理解、数学、推理、编程和知识等领域的测试中表现优异。GLM-4-9B-Chat是其人类偏好对齐版本，支持多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用(function call)以及长文本推理（最大128K上下文）。该系列模型还支持26种语言，包括日语、韩语和德语，并推出了支持1M上下文长度（约200万中文字符）的版本。GLM-4-9B 系列模型主要包含:
大模型提问中包括时间的实战方案
热门推荐
herosunly的博客
07-04 21万+
本文主要介绍了大模型提问中包括时间的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战方案
不同大模型对提示词和问题的符号标识
ZJQ的博客
05-07 172
花括号{}的定位：是编程和数据格式的通用符号，非大模型提示词的标准分隔符。核心建议简单任务：用自然语言+换行即可。复杂任务：根据模型特性选择符号（Claude用XML，GPT用###动态填充：用{}作为模板变量，但需在代码中预先格式化。通过合理选择符号并结合模型特性，可显著提升提示词的清晰度和模型响应的准确性。不存在绝对通用的格式，但可通过以下策略实现跨模型兼容基础结构：系统提示+用户输入，用分隔符（如###）分段。动态填充：代码中使用{}模板变量，预先格式化。示例引导。
智谱AI GLM4开源！快速上手体验
IT大头的博客
06-05 3738
GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出较高的性能。GLM-4-9B 模型具备了更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等突出能力。
LLM试用-让Kimi、智谱、阿里通义、腾讯元宝、字节豆包、讯飞星火输出system prompt
Jamence的博客
10-10 1327
做一个简单小实验，让一些商用的LLM输出自己的system prompt
GLM4实践-GLM4智能体的本地化实现及部署
YELLOWAUG的博客
04-03 7795
实现GLM4智能体的本地化部署及调用，本文较长，涉及的技术点也较多
LLMs之GLM-4：GLM-4的简介(全覆盖【对话版即ChatGLM4的+工具调用+多模态文生图】能力→Agent)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-16 1万+
​ LLMs之GLM-4：GLM-4的简介(全覆盖【对话版即ChatGLM4的+工具调用+多模态文生图】能力→Agent)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 GLM-4的简介 GLM-4的安装和使用方法 GLM-4的案例应用 GLM-4的简介 2024年01月16日，智谱AI在「智谱AI技术开放日(Zhipu DevDay)」推出新一代基座大模型GLM-4。智谱AI发布 All Tools、GLMs、MaaS API、大模型
探索ChatGLM4Tools：一款高效且灵活的聊天工具开发框架
gitblog_00010的博客
04-22 507
探索ChatGLM4Tools：一款高效且灵活的聊天工具开发框架 项目简介 是一个基于WebRTC和WebSocket技术的实时通信框架，专为构建高质量、可扩展的聊天应用而设计。该项目提供了一套完整的解决方案，涵盖了从基础的文本消息传输到音视频通话的多种功能，旨在帮助开发者快速搭建自己的在线聊天平台。 技术分析 核心技术栈： WebRTC: ChatGLM4Tools 使用WebRTC进行音频...
最新LangChain+GLM4开发AI应用程序系列（二）：Agent智能体篇
悠杨的专栏
02-24 7811
这篇文章是LangChain开发系列第二篇，Agent智能体篇。首先介绍了Agent是什么，以及Agent的核心思想。如果说LLM是大脑，那么Agent就是给大脑装上了手脚眼睛后的智能体。Agent的核心思想是使用LLM作为推理引擎，来动态的确定要采取哪些操作，使用哪些工具以及按什么顺序执行。然后通过一个使用六个工具的Agent智能体实战案例，分析了Agent的实现原理。希望能给大家起到一定的参考作用，同时也欢迎共同探讨。
prompt设计-创新实训
lionjumpma的博客
05-29 1236
prompt的出现当然是用于解决人机交互之间的缺陷的，它强依赖于llm本身的功能，假如llm本身的性能就很弱，即使你prompt设计的再好，也不如直接去问功能更强的llm模型，因此prompt工程的前提是llm本身已经足够好，用户限于资源或者其他因素不愿对于llm进行本地部署或是进一步微调，在这种情况下prompt可以明显提升模型回答的结果和水准。在进行提示词工程时，可以采用不同类型的提示词来服务于不同的目标，例如： 直接提示（Zero-shot）是最简单的提示类型，它不提供任何示例给模型，只提供指令。
system prompt 和 user prompt 怎样编写
最新发布
08-01
### **System Prompt 与 User Prompt 编写指南** #### **1. System Prompt（系统提示）** **作用**：定义AI的**角色、能力边界和响应规则**，确保生成内容符合预期。 **编写要点**： - **明确角色**：指定AI的身份（如客服、编程助手等）。 - **约束行为**：限制回答范围或格式（如“仅用中文回答”）。 - **流程控制**：定义多轮对话的逻辑（如“先确认用户需求再回答”）。 **示例**： ``` 你是一名专业的技术支持助手，负责解决用户IT系统问题。请遵守以下规则： 1. 仅回答与系统故障相关的问题，拒绝无关请求。 2. 先询问用户的操作系统和浏览器版本。 3. 输出格式为Markdown，包含步骤和代码块（如适用）。 ``` --- #### **2. User Prompt（用户提示）** **作用**：向AI提交**具体任务或问题**，引导生成目标响应。 **编写要点**： - **具体性**：避免模糊表述（如“帮我写代码” → “用Python生成快速排序函数”）。 - **上下文**：提供必要背景（如输入数据格式、预期输出）。 - **分步指令**：复杂任务需拆解步骤（如“1. 加载数据；2. 清洗空值”）。 **示例**： ``` 你是一个数据分析师，请完成以下任务： 1. 加载附件中的CSV文件（列：日期、销售额）。 2. 计算2023年每季度的平均销售额。 3. 输出结果为JSON格式：{"Q1": xxx, "Q2": xxx...} ``` --- ### **对比与协作** | 维度 | System Prompt | User Prompt | |---------------|----------------------------------------|--------------------------------------| | **目标** | 设定AI的长期行为模式 | 提出单次任务需求 | | **修改频率** | 低频（如角色变更时） | 高频（每次交互可调整） | | **示例** | “你是一个医学顾问，回答需引用权威文献” | “解释糖尿病患者的饮食建议，列出3条” | --- ### **最佳实践** 1. **System Prompt** 应简短且稳定，避免过度约束（如“仅回答是/否”会限制实用性）。 2. **User Prompt** 需迭代优化，通过测试调整表述（如添加示例减少歧义）。 3. **组合使用**： - System Prompt定义角色 → User Prompt指定任务细节。 - 例：System设定“你是一个律师”，User提问“起草一份租房合同，重点包含违约责任条款”。 --- ### **常见错误与修复** - **问题**：AI偏离主题。 **修复**：在System中强化约束，如“若问题超出范围，回答‘此问题不在服务范围内’”。 - **问题**：输出格式混乱。 **修复**：User Prompt明确要求，如“用表格对比A和B的优缺点”。
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