1.微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
2.大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
3.Java开发者必备的问答10大学习网站，送给入门学习java的库源你，请收下！码问
4.C语言编程学习必备的答库一些网站，干货收藏！软件
5.问答系统OASK问答系统
6.利用阿里通义千问和Semantic Kernel，问答js表白代码源码10分钟搭建大模型知识助手！库源

微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app

       石家庄晟讯网络科技有限公司推出的码问答题小程序系统，是答库一款针对个人、企业及教育机构的软件综合答题平台。系统采用JAVA多层架构与MYSQL数据库，问答确保数据安全与高效传输。库源以下是码问系统的主要特点与功能：

       海量数据与完整题型库

       系统内置多个题型分类，拥有多条知识点数据，答库提供详细配置参数，软件支持实时更新，满足用户多样化的学习需求。

       全新UI设计与强大后台功能

       前端采用HTML+DIV+CSS手工布局，兼容主流浏览器，提供全新UI设计，带来全新体验。后台功能强大，界面简洁，易于操作，上手快速。

       专业部署与优化

       系统支持集群服务器部署，实现LVS负载均衡与分布式CDN加速，确保稳定运行。优化全站SEO，轻松提升搜索引擎排名，提供全国分站功能，便于扩展业务。

       智能推荐与数据分析

       系统具备智能推荐功能，根据用户习惯喜好，自动匹配相关内容。小米天气源码数据统计分析系统帮助用户了解营销效果，为后续推广提供参考依据。

       丰富功能与应用市场

       系统包含每日签到、排位赛、好友PK、每日答题、大奖赛、群比赛等多种模式，以及道具商店等特色功能。应用市场支持新模块发布，满足用户个性化需求。

       《晟讯答题小程序系统》适用于各类用户，旨在寓教于乐，通过游戏化学习方式，让用户在娱乐中提升知识水平。

大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

       在探讨大模型实战时，如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型，尤其是GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain，我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，显著扩展了其应用范围。

       具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。chrome 源码 xcode

       为了实践这一框架，我们构建了简单的代码示例（tlbb.py），以《天龙八部》为输入，尝试对小说内容进行问答。测试结果显示，模型能够回答一些相关问题，展现出一定的应用价值。

       在代码实现中，模型加载是一个关键环节，其方法在前文中已有详细介绍。此外，通过文本嵌入向量化存储，我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理，进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段，我们向预训练模型提问，获取与输入文本相关的问题答案。

       总结而言，使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答，为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中，它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题，显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然，框架性能受文本质量和内容影响，对于更复杂或专业的问题，可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。

       此外，为了促进技术交流与学习，我们已组建了技术讨论群，欢迎感兴趣的朋友加入，共同探讨最新学术资讯、技术细节、以及实际应用案例。keystone 源码安装同时，关注机器学习社区的知乎账号与公众号，能够快速获取高质量的文章，推动学习与研究的深入发展。

       推荐一系列文章，涵盖最新研究进展、技术方法、开源项目等，以满足不同领域开发者的需求。这些资源不仅提供深度学习领域的最新见解，还覆盖了论文润色、代码解释、报告生成等实用技能，为学术和工业实践提供了宝贵支持。

Java开发者必备的大学习网站，送给入门学习java的你，请收下！

       对于Java开发者而言，掌握学习资源是提升技能的关键。以下是一些必备的网站，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，它们都能提供信息、教程、解答问题以及面试准备资源。

       1. Stack overflow (www.stackoverflow.com)

       作为程序员的圣地，Stack overflow提供技术问答和代码片段，无论是学习API还是编程技巧，都能在这里找到。社交功能让你能够关注热门话题，提升学习效率。

       2. DZone (www.dzone.com)

       这个平台汇聚了开发者分享的博客文章，内容丰富，适合探索和发现新知识。

       3. LeetCode (www.leetcode.com)

       面试时的zlib deflate 源码算法问题解决方案可以在这里找到，它还提供在线代码测试，对提升编程能力大有裨益。

       4. Java SE技术文档 (docs.oracle.com/javase/)

       官方文档是学习和查阅Java SE API的权威来源，即使是资深开发者也能从中获益匪浅。

       5. Github (www.github.com)

       不仅用于项目托管，也是学习流行Java库和框架的绝佳平台，通过开源项目实践学习。

       6. Coursera (www.coursera.org)

       提供高质量的视频课程，适合通过顶尖大学教授的指导深化计算机科学知识。

       7. Java World

       深入的Java教程和丰富的插图，适合深度学习和研究。

       8. DevStore

       开发者服务商店，提供第三方服务评测和源码学习，帮助找到适合的工具。

       9. Wikipedia维基百科 (www.wikipedia.org)

       查询和学习概念的权威平台，为写作和概念理解提供广泛资料。

       . Program Creek (www.programcreek.com)

       规模虽小，但维护良好，内容独特且包含实用插图，适合寻找独特视角的Java开发者。

C语言编程学习必备的一些网站，干货收藏！

       国外编程学习网站推荐：

       1. google.com —— 问题解答搜索引擎，可能需要技巧来访问。

       2. stackoverflow.com —— 高质量编程问题解答网站，提供简洁清晰的代码解决方案。

       3. github.com —— 开源项目库，各种类型的项目，尤其适合英语能力较好的开发者。

       4. codecanyon.net —— 提供程序代码销售市场，可以看到不同类型的项目，包括PHP、WordPress、Javascript等。

       5. lintcode.com —— 算法学习平台，适合日常刷算法题。

       6. freecodecamp.org —— 从基础到进阶的Web开发学习网站，提供认证。

       7. codecademy.com —— 在线编程教程和课程视频。

       8. reddit.com —— 含有趣味编程挑战题的讨论论坛。

       9. ideone.com —— 在线代码编译器。

       . it-ebooks.info —— 大型免费电子书籍图书馆。

       国内编程学习网站推荐：

       1. csdn.net —— 国内程序员常用网站，包含论坛、资源下载、博客等。

       2. oschina.net —— 国内优质开源社区，有实时更新的开源项目介绍。

       3. cnblogs.com —— 质量较高的技术博客网站。

       4. zhihu.com —— 包含编程主题讨论及个人经验分享。

       5. segmentfault.com —— 国内问答版Stackoverflow。

       6. runoob.com —— 内容丰富，适合新手入门及高级使用手册。

       7. infoq.cn —— 深度技术内容，涵盖大公司架构与实践经验。

       8. juejin.im —— 高质量技术社区，包含多种技术干货。

       9. v2ex.com —— 分享探索社区，汇聚了各大公司的员工及程序员。

       . nowcoder.com —— 面试题库与经验分享，有助于准备面试。

       . proginn.com —— 程序员自由工作平台，适合有资质开发者。

       建立C/C++语言学习交流群，群名称为“小凯C/C++语言学习之家”，提供学习教程、项目源码等资源，专业老师解答问题，适合学习与交流。

问答系统OASK问答系统

       问答系统OASK问答系统是功能最为强大且深受用户喜爱的问答系统。自推出以来，就受到了广泛欢迎，历经三年的用户实践，其在功能、性能、安全性以及灵活性方面都处于领先地位，已经成为各类网站建立在线问答系统的首选软件。

       其强大之处在于，除了基本的问答功能外，还提供了广告管理、用户整合、问答采集、JS调用、RSS订阅、积分兑换与在线支付、共享资料、手机WAP访问、视频音频问答等丰富功能，大大简化了网站建设流程。同时，它提供了多样化的应用逻辑，能够满足各种需求，极大地提高了用户满意度。

       在易用性方面，OASK问答系统提供了未加密的ASP源代码，无需安装任何组件，就能实现强大的管理后台，使安装、管理、使用和修改变得更加容易。此外，系统对安全进行了全面严格检查，确保了无安全漏洞和垃圾群发，使用更加可靠。

       在效率方面，从数据库设计到代码编写，OASK问答系统都力求效率最大化，确保程序访问快速。售后服务方面，提供持续的升级和优质的售后服务，让用户在后续使用过程中更加放心。同时，程序还提供了网页关键词和描述的智能设置、内链、网站地图生成、静态、伪静态等功能，能更快更全面地被搜索引擎收录。

       在美观性方面，OASK问答系统采用了模板与程序分离的设计，提供了一种可在Dreamwearver等软件中进行可视化编辑的纯网页模板，用户可以轻松修改网站样式，并提供了多套模板供用户选择。

扩展资料

       问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式。它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。

利用阿里通义千问和Semantic Kernel，分钟搭建大模型知识助手！

       在当今信息化社会中，构建智能知识助手以提升工作效率与用户体验成为众多企业和开发者的重要目标。本文将带领您利用阿里通义千问与Semantic Kernel技术，仅用分钟快速搭建一款大模型知识助手，实现知识文档的高效问答与智能化分析。

       首先，让我们了解一下通义千问。作为阿里自主研发的超大规模语言模型，通义千问已开源多款大语言模型，包括Qwen-B、Qwen-1.8B与Qwen-Audio，涵盖参数量从亿至亿不等的模型，以及视觉理解与音频理解的多模态模型，为开发者提供强大的语言处理能力。

       而Semantic Kernel是由微软推出的开源项目，旨在简化大型语言模型与应用程序的集成，提升开发者构建智能应用的效率。通过集成Semantic Kernel，我们可以将通义千问的能力融入到各类应用中，打造具有深度学习与智能决策能力的助手。

       接下来，我们将分步骤介绍如何搭建通义千问知识助手。

       ### 1. 部署环境与准备

       为了顺利运行通义千问，您需要准备以下环境与资源：

       - Python 3.8或更高版本

       - Pytorch 1.或更高版本，推荐使用2.0及以上版本

       - 对于GPU用户，建议使用CUDA .4或更高版本

       - 服务器推荐使用Linux系统，内存至少GB，GPU用户则建议至少GB显存

       确保安装了满足以上条件的开发环境，将有助于后续步骤的顺利进行。

       ### 2. 下载与安装通义千问源码

       下载通义千问源码后，您将发现其中包含基于FastAPI模仿OpenAI接口的源码文件，如openai_api.py。在下载的目录中执行安装命令，以确保所有依赖库得到正确安装。

       ### 3. 安装FastAPI依赖

       进入源码目录后，执行相应命令，安装FastAPI相关依赖，为通义千问提供运行所需的软件环境。

       ### 4. 启动FastAPI

       通过执行启动命令，FastAPI服务将被激活，您可以访问.0.0.1:查看API文档，完成通义千问的基础部署。

       ### 5. 集成Semantic Kernel

       在集成Semantic Kernel的过程中，首先创建一个控制台项目并安装必要的依赖库。接着，通过添加通义千问扩展，将通义千问的能力无缝融入Semantic Kernel中，实现知识助手的初步构建。

       ### 6. 测试与优化

       完成集成后，进行功能测试，确保知识助手能正确响应用户提问并提供准确答案。根据测试结果进行必要的调整与优化，以提升问答系统的准确性和用户体验。

       ### 7. 项目与贡献

       本文所介绍的项目已经开源，您可以访问GitHub地址：github.com/bianchengleq...，探索更多细节与代码实现。欢迎各位开发者加入，共同优化与拓展知识助手的功能与应用场景。

       通过本文的介绍与实践，您已学会如何利用阿里通义千问与Semantic Kernel在短时间内构建一款功能强大的大模型知识助手。在日后的应用中，不断优化与创新，将为用户提供更智能、更高效的知识获取与利用体验。