古诗选择难题

本文讲述了作者为了帮助孩子随机背诵《小学生必背古诗75首》中的古诗,开发了一个“诗盲盒”小程序,借助AI工具智谱清言进行古诗内容的数据格式化,以非人为方式减少选择分歧的过程。

跟小朋友约定,每隔几天就背诵一篇《小学生必背古诗75首》中的古诗,可是选择哪一首背诵却是一个难题,容易纠结或意见上会有分歧。这让我想起《非诚勿扰》剧中的一项发明“分歧终端机”,在公平和平的锤子剪子布中去解决人类分歧。
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接下来一个“古诗盲盒”的想法就此诞生,思路是通过拆盲盒的方式来随机选择一首古诗。这种非人为选择的方式可以避免分歧,同时有一定的趣味性,比较好接受。

于是就有了“诗盲盒”的小程序功能:
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功能简单,其中工作量最大的是将古诗内容进行数据格式化。寻求了AI工具智谱清言的帮助。

首先,将古诗的文章链接丢给智谱清言,如下图。

在这里插入图片描述
然后,告之想要的数据格式。

我:接下来请帮我将文章中的第1至5首古诗格式化成 js 对象数组,每个数组元素包括序号、标题、作者、朝代与内容。
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经过尝试不能一次性把 75 首的数据全部生成完,支持的上下文长度还不够,所以分组进行。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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