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 1. 1.关于APP界面的使用 （1）运行arc==2,且arg[2]为指定参数（非.cnf文件），例如使用参数'-h'$./cadical.exe-husage:cadical[<option>...][<input>[<proof>]]where'<option>'isoneofthefollowingcommonoptions:-hpri

3.makefile运行流程分析并使用变量改写项目GNUmake用来构建和管理自己的工程Makefile文件描述了整个工程的编译、连接等规则3.1makefile变量的使用命令格式含义CXXC++编译器的名称，默认值为g++CXXFLAGSC++编译器的选项，无默认值$*不包含扩展名的目标文件

如果你仔细看我之前的博客，会看到那个手机打电话的示例，但是那段代码彻底写死了，真正编程的时候一定要写活了，不信你看看很多的程序的配置文件就是这样的，为什么单独分离个配置文件出来，就是为了便于修改配置，这就是把程序写活的最好的例子。言归正传，直接上代码。服务端：fromsocketim

 在工单系统上看到有一条sql问题还没解决，工单描述看到压测场景被cpu资源被这条sql打爆，目前影响到项目进度，比较紧急。直接联系这位同学看看是否需要帮忙。慢SQL：SELECTtask.*,sc01.aab300

近日，上海交通大学软件学院副院长王肇国和高斯实验室GaussDB数据库优化器专家Ethan联手开展了一场以《智能优化揭秘——GaussDB数据库查询重写的自动挖掘与生成》为主题的技术对谈，深入探讨了WeTune2.0的重写规则与GaussDB的合作落地。直播过程包含对WeTune2.0的项目背景、WeTune

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论文降重一直是困扰各界毕业生的“拦路虎”，还不容易熬过修改的苦，又要迎来降重的痛。其实想要给论文降重达标，我有一些独家秘诀。话不多说直接上干货！1、同义词改写（针对整段整句重复）这是最靠谱也是比较费精力的办法，就是在保证同义的情况下改写内容，幅度要大。往往需要整段改写，一

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一哥们出条sql题给我玩，将下面sql改成不使用keep分析函数的写法。selectdeptno,ename,sal,hiredate,min(sal)keep(dense_rankfirstorderbyhiredate)over(partitionbydeptno)min_sal,max(sal)keep(dense_ranklastorderby

自从主页分享了些关于论文方面的文章后，最近收到好多论文方面的问题，特别是关于论文查重降重方面的为题，嗯，原来又一年的毕业季来了！要知道论文查重率达标是大学生毕业的一个重要标准，所以每到这个时候查重降重哀声一片！其实查重、降重也有一些小窍门，掌握了就可以帮助大家更加高效地

比赛类型：LLM文本转写挑战。任务目标是恢复用于转写给定文本的LLM提示语句。在这个竞赛中，参与者将面临识别和复原经LLM改写后文本原始提示的挑战，这是探索如何有效利用LLM进行文本改写的新颖方式。竞赛概述：问题定义：恢复用于转写给定文本的LLM提示。技术挑战：超越传统文本处理

慢SQL+执行计划：explainanalyzeSELECTt1.acb200,t1.aab001,t2.aab004,t2.bab004,t1.aab301,t1.aab302,t1.aab091,t1.aab02x,t1.aae006,t1.aae007,t1.acb205,t1.aae392,t1.aab092,t1.aae004,t1.aae005

分片流程一、sql解析从3.0.x版本开始，ShardingSphere统一将SQL解析器换成了基于antlr4实现，目的是为了更方便、更完整的支持SQL，例如对于复杂的表达式、递归、子查询等语句，因为后期ShardingSphere的定位已不仅仅是数据分片功能。抽象语法树根据不同数据库方言所提供的字

标题：AIUNDETECT：超越AI检测的反检测神器在数字时代，人工智能的飞速发展已经渗透到我们生活的各个领域，包括教育、科技、网络内容制作等。越来越多的人依赖AI来生成各种内容，从学术作业、论文到短视频脚本和SEO文章，AI技术的崭露头角为创作者们提供了前所未有的便利。然而，随之而来的

三个例子的引入目前我遇到的格式化字符串漏洞(formatstring,后文简称fmt)主要存在于printf函数，本文也就以printf举例。例一，标准格式的printf read(0,buf,33);printf("%s",buf);例二，占位符与变量 printf("%d%c%s",a,b,c);//%d%c%s会访问变量以输出整型，字符等。其中a，b，c为三

几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键

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话接上文的指令微调的样本优化方案，上一章是通过多样性筛选和质量过滤，对样本量进行缩减，主打经济实惠。这一章是通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。Microsoft：WizardL

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