chap4-串
数据结构-4 串
数据结构-4 串数据结构 4 串在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式,以便能够有效地进行操作和访问。
今天,咱们来聊聊数据结构中的“串”。
什么是串呢?简单来说,串就是由零个或多个字符组成的有限序列。
这就好比我们日常说的一句话、一篇文章中的一段文字,都是串的具体表现形式。
串在计算机中的应用非常广泛。
比如说,在文本编辑中,我们输入的每一行文字都可以看作是一个串;在网络通信中,传输的各种信息也常常以串的形式存在;在数据库中,存储的字符数据也可以理解为串。
为了更好地处理串,计算机科学家们设计了各种各样的操作和算法。
首先是串的存储结构。
常见的有两种:顺序存储和链式存储。
顺序存储就像是把一串字符一个挨着一个地放在连续的内存空间里。
这样的好处是可以快速地随机访问串中的任意字符,但缺点是在插入或删除字符时可能需要大量的移动操作。
链式存储则是通过节点把字符连接起来,每个节点存储一个字符以及指向下一个节点的指针。
这种方式在插入和删除操作时比较方便,但随机访问的效率相对较低。
接下来,咱们聊聊串的比较操作。
比较两个串是否相等是很常见的需求。
这可不是简单地看看两个串长得一不一样,还得考虑字符的顺序和数量。
常见的比较方法有逐个字符比较,从串的开头一个一个比下去,直到发现不同或者其中一个串结束。
再说说串的模式匹配。
这是一个很重要的操作,比如说要在一篇长文章中找到某个特定的关键词或者短语,这就用到了模式匹配算法。
其中,著名的有朴素模式匹配算法和 KMP 算法。
朴素模式匹配算法的思路很直接,就是从主串的开头开始,逐个与模式串进行匹配,如果匹配不成功就将模式串往后移动一位继续匹配。
这个算法简单易懂,但效率不是很高,特别是在主串和模式串长度较长时。
KMP 算法则通过对模式串的预处理,计算出一个 next 数组,利用这个数组可以在匹配不成功时更有效地移动模式串,从而提高匹配的效率。
除了上面说的这些,串还有很多其他的操作,比如串的连接、子串提取、串的替换等等。
chat gpt4参数
chat gpt4参数
【最新版】
目录
1.概述
2.模型架构
3.训练数据
4.参数设置
5.性能表现
正文
ChatGPT-4 是由 OpenAI 开发的一款自然语言处理模型,它是基于GPT-3 的升级版。
ChatGPT-4 采用了全新的元学习技术,能够更快地训练和优化模型,并且具有更高的语言理解能力和文本生成能力。
ChatGPT-4 的模型架构采用了多层卷积神经网络和自注意力机制,能够对输入的文本进行有效的分析和建模,从而生成更加自然和流畅的文本。
训练数据方面,ChatGPT-4 采用了来自互联网的大量文本数据,包括新闻、论坛讨论、社交媒体等,这些数据涵盖了多种语言和文化背景,使得模型具有更广泛的应用场景。
在参数设置方面,ChatGPT-4 采用了数百万级别的参数,相比 GPT-3 有了很大的提升。
这些参数的设置能够提高模型的复杂度和表达能力,从而更好地模拟人类的语言思维和表达方式。
在性能表现方面,ChatGPT-4 具有更高的文本生成质量和语言理解能力,能够更好地应对各种自然语言处理任务,例如文本分类、机器翻译、情感分析等。
同时,ChatGPT-4 还能够实现多模态生成,例如文本生成图像和视频等。
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ChatGPT-4 技术报告【中文版】第一部分
GPT-4OpenAI*我们报告了GPT-4的开发,这是一个大规模的多模态模型,可以接受图像和文本输入并产生文本输出。
虽然在许多现实世界的场景中不如人类,但GPT-4在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现,包括以大约前10%的分数通过模拟律师考试。
GPT-4是一个基于Transformer model的模型,经过预训练,可以预测文档中的下一个令牌。
培训后的调整过程提高了真实性和对期望行为的遵守程度。
这个项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法,这些方法在广泛的规模范围内表现得可预测。
这使我们能够根据不超过GPT4计算量1/1000的模型准确预测GPT4性能的某些方面。
1本技术报告介绍了GPT-4,这是一个大型多模态模型,能够处理图像和文本输入并产生文本输出。
这种模型是一个重要的研究领域,因为它们具有广泛应用的潜力,如对话系统、文本摘要和机器翻译。
因此,近年来,它们一直是人们极大兴趣和进步的主题【1-28】。
开发这种模型的主要目标之一是提高它们理解和生成自然语言文本的能力,特别是在更复杂和微妙的场景中。
为了测试它在这种情况下的能力,GPT-4在最初为人类设计的各种考试中进行了评估。
在这些评估中,它表现得相当好,通常得分超过绝大多数人类考生。
例如,在一次模拟律师考试中,GPT-4的分数在考生中排名前10%。
这与GPT的3.5分形成鲜明对比,后者排名倒数10%。
在一套传统的NLP基准测试中,GPT-4优于以前的大型语言模型和大多数最先进的系统(通常有特定于基准测试的训练或手工工程)。
在MMLU基准【29,30】上,一套涵盖57个科目的英语多项选择题,GPT-4不仅在英语方面远远超过现有模型,而且在其他语言方面也表现强劲。
在MMLU的翻译版本上,GPT-4在26种语言中的24种超过了英语的最先进水平。
我们将在后面的章节中更详细地讨论这些模型功能结果,以及模型安全性改进和结果。
该报告还讨论了该项目的一个关键挑战,即开发深度学习基础设施和优化方法,这些方法在广泛的规模上表现可预测。
chatgpt4辅助写作万能公式
ChatGPT4是一种基于深度学习的语言模型,它具有强大的文本生成和理解能力。
它可以被用于撰写文章、创作故事、生成对话、解答问题等多种用途。
本文将介绍如何利用ChatGPT4进行辅助写作,并提供一些万能公式,帮助读者更好地使用ChatGPT4进行文本创作。
一、ChatGPT4的基本介绍1. ChatGPT4是由Open本人研发的一种深度学习模型,它是GPT-3的升级版本,具有更强的语言理解和生成能力。
2. ChatGPT4可以通过输入文本提示来生成相关的文本内容,它可以自动生成文章、故事情节、对话等,能够模拟人类的语言表达能力。
3. ChatGPT4在多个领域都有应用潜力,比如新闻媒体、广告营销、文学创作等,可以大大提高文本创作的效率和质量。
二、利用ChatGPT4进行辅助写作的方法1. 准备输入文本提示:在使用ChatGPT4进行写作时,首先需要准备好输入文本提示,明确表达想要表达的内容和主题,借助提示来引导ChatGPT4生成相关的文本内容。
2. 选择合适的模式:ChatGPT4提供了多种模式,比如文章撰写模式、对话模式等,根据不同的写作需求选择合适的模式,以获取更加符合预期的文本输出。
3. 优化文本提示:为了得到更好的文本输出,可以通过优化文本提示的方式来提高ChatGPT4的输出质量,比如选择恰当的词语、提供清晰的逻辑结构等。
4. 对生成文本进行修改和调整:ChatGPT4生成的文本内容可能并不是完全符合预期,因此需要对生成文本进行适当的修改和调整,使其更符合需求。
三、ChatGPT4辅助写作的万能公式1. 清晰明确的文本提示:在使用ChatGPT4时,清晰明确的文本提示是生成高质量文本的基础。
文本提示应该包括主题、关键词和表达方式等信息,以便ChatGPT4能够准确理解并生成相关的文本内容。
2. 逻辑清晰的叙事结构:无论是撰写文章还是创作故事,都需要有一个逻辑清晰的叙事结构。
在使用ChatGPT4时,可以先梳理好叙事结构的逻辑关系,再用文本提示指导ChatGPT4生成相应的文本内容。
chatgpt4原理
chatgpt4原理ChatGPT4是一种新兴的人工智能技术,之前被广泛运用在无人驾驶和自动化办公领域,现在在语音识别和自然语言理解方面也得到了广谱应用。
在本文中,我们将分步骤详细介绍ChatGPT4的原理和工作过程。
1. 深度学习模型ChatGPT4是基于深度学习框架开发的,主要利用了神经网络来解决自然语言理解难题。
在ChatGPT4中,用到了Transformer模型,它是NLP领域的知名模型,可以处理长序列的自然语言文本。
在ChatGPT4中,Transformer作为神经网络的核心模型,采用自编码器方式学习文本的表示,并通过decoder生成文本。
2. 数据预处理ChatGPT4的数据预处理很重要,根据不同的任务,需要准备不同的数据集。
在数据预处理的阶段,需要清洗、修剪文本,然后将其转换成数字,以便神经网络可以处理和学习。
ChatGPT4的数据预处理器通常使用 tokenizer 实现,将文本转换成数字表示。
3. 语言建模对于自然语言处理任务,语言建模是必不可少的步骤。
在ChatGPT4中,语言建模目标是根据上下文预测下一个词,也称为自回归预测。
这个过程可以用条件概率来表示。
4. 训练模型在训练之前,需要确定好超参数,例如学习率、dropout率、目标损失函数等。
此后,采用随机梯度下降(SGD)算法来训练模型。
在训练期间,ChatGPT4网络一遍一遍地接收输入,预测输出,并根据预测的输出和实际的输出计算损失函数,以调整网络权重。
5. Fine-tuningFine-tuning是训练模型后的又一步关键步骤,它旨在针对特定任务对模型进行微调,以提高模型在该任务上的性能表现。
这个过程通常是基于预训练模型,使用少量任务特定的训练数据进行。
6. 推理和生成在ChatGPT4的推理阶段,给定文本序列作为输入,模型会根据累积的历史信息生成预测输出。
生成的过程基于先前预测的标记,对生成的文本依次进行构建。
数据结构-4 串
数据结构-4 串数据结构 4 串在计算机科学的广袤世界中,数据结构就像是一座精巧构建的大厦,为我们处理和管理数据提供了坚实的基础。
而在这众多的数据结构中,串(String)是一个十分常见且重要的存在。
串,简单来说,就是由零个或多个字符组成的有限序列。
它在我们的日常生活和计算机程序中无处不在。
比如我们日常输入的文本、网页上的各种字符串信息,甚至是程序代码中的标识符和字符串常量,都属于串的范畴。
从存储结构上来看,串可以有两种主要的存储方式:顺序存储和链式存储。
顺序存储方式就像是一个排列整齐的队列。
我们为串分配一块连续的存储空间,然后按照顺序依次存放串中的字符。
这种方式的优点是随机访问速度快,如果我们想要获取串中的某个特定位置的字符,能够迅速定位并获取。
但它也有缺点,那就是当串的长度发生变化时,尤其是需要增长时,可能会面临重新分配存储空间和数据搬移的操作,这会带来一定的性能开销。
与之相对的链式存储,则像是串起的一颗颗珍珠。
每个节点存储一个字符,并通过指针将各个节点连接起来。
这种方式在串的长度动态变化时,更加灵活,不需要进行大规模的数据搬移。
但它的随机访问速度相对较慢,因为要通过指针依次遍历才能找到特定位置的字符。
在实际应用中,我们常常会用到串的基本操作。
比如串的赋值,将一个串的值赋给另一个串;串的连接,把两个串拼接成一个新的串;串的比较,判断两个串是否相等或者哪个串更大;还有子串的提取,从一个串中取出一部分连续的字符组成新的串。
以串的比较为例,这可不是简单地看两个串的长度或者逐个字符比较那么简单。
在不同的应用场景中,可能会有不同的比较规则。
比如,在不区分大小写的情况下比较两个字符串,或者按照特定的编码规则进行比较。
再来说说串的模式匹配。
这是串处理中的一个重要问题。
想象一下,我们在一篇长篇文章中寻找特定的关键词或短语,这其实就是在进行串的模式匹配。
常见的模式匹配算法有朴素的模式匹配算法和 KMP 算法。
chat拨号
最近在做pppd程序测试,在修改chat脚本pppd-on-dialer文件时出现了一些小问题,虽然chat脚本似乎并不难懂,但是要精通掌握还是需要花费一点精力的。
虽然后来chat脚本问题基本已经解决了,但是为了彻底搞懂chat脚本,在baidu、google能用的关键字都用了结果只有找到一个官方的英文说明,就是没有中文。
为了以后参阅花了1个白天3个夜晚的时间将文件翻译成中文。
英文水平有限,难免有理解偏差之处,抛砖引玉啦:CAT中文帮助名称chat–调制解调器的自动对话脚本命令格式chat [options] script描述Chat程序定义了一个计算机和调制解调器之间对话交流,其主要目的是用来在本地PPPD和远端PPPD程序之间建立连接。
选项-f <chat file>从chat file文件读取chat脚本。
这个选项的使用与chat的脚本参数互斥(mutually exclusive)。
使用者必须具有该文件的读取权限。
在文件中允许多线(multiple lines)设定。
应该以空格或tab键来分隔字符串。
-l <lock file>依所指示的锁定文件执行UUCP式的锁定。
如果无法建立该文件那么chat程序将会失败。
只有在chat程序因为任何原因而执行失败的情况下该锁定文件才会被删除。
如果该脚本执行成功则锁定文件将会留在磁盘上。
当pppd程序不再希望使用串行设备时该锁定文件将会被删除。
不应该同时使用chat以及pppd的锁定选项来使用锁定文件。
他们是互斥的选项而且如果你两个都使用将会引起其中一个或者另一个程序无法获得所需的锁定而失败。
-t <timeout>对于要接收的预期字符串(expected string)设定的超时限制。
如果在该时间限制内没有接收到该字符串的话就不发送回复字符串(reply string)。
可以发送一个变通(alternate)的回复或者如果没有变通的回复字符串则该脚本运行失败。
chatgpt4 逻辑题
chatgpt4 逻辑题
摘要:
1. ChatGPT4 的逻辑题
2. ChatGPT4 的逻辑题的答案
3. ChatGPT4 的逻辑题的解析
正文:
ChatGPT4 是一个非常流行的人工智能助手,它可以回答各种问题和要求。
在这篇文章中,我们将讨论ChatGPT4 的逻辑题,并提供答案和解析。
首先,让我们来看一个ChatGPT4 的逻辑题:
“如果一个数字既可以被2 也可以被3 整除,那么这个数字一定是几的倍数?”
答案是:这个数字一定是6 的倍数。
解析:如果一个数字既可以被2 也可以被3 整除,那么这个数字一定是2 和3 的最小公倍数,即6 的倍数。
接下来,我们再来看一个ChatGPT4 的逻辑题:
“如果一个矩形的长度和宽度都是整数,且它的面积是12 平方英尺,那么这个矩形可能是哪些形状?”
答案是:这个矩形可能是正方形或长方形。
解析:如果一个矩形的长度和宽度都是整数,且它的面积是12 平方英尺,那么这个矩形可能是正方形(边长为√12=3.46),也可能是长方形(长为6,宽为2)。
通过解答这些逻辑题,我们可以更好地理解ChatGPT4 的语言处理能力
和逻辑推理能力。
chatgpt4用法
chatgpt4用法1. 简介chatgpt4是一种基于大规模预训练语言模型的对话生成系统。
它由OpenAI开发,采用了最新的自然语言处理技术,可以生成流畅、连贯的对话回复。
chatgpt4在各种应用场景中都有广泛的用途,包括智能客服、虚拟助手、聊天机器人等。
2. 功能特点chatgpt4具有以下功能特点:2.1 多轮对话支持chatgpt4可以处理多轮对话,能够理解上下文并根据之前的对话内容进行回复。
这使得它在复杂的对话场景中表现出色,能够提供连贯且有逻辑性的回答。
2.2 自然语言理解和生成chatgpt4不仅能够理解人类自然语言输入,还可以生成符合语境和逻辑的自然语言回复。
它通过学习海量文本数据中的语义和句法结构,能够产生准确且富有表达力的回答。
2.3 支持多种任务和领域chatgpt4在各种任务和领域中都有广泛应用。
无论是技术支持、娱乐聊天还是专业领域知识交流,chatgpt4都可以提供高质量的回答和建议。
2.4 可定制性强chatgpt4可以通过微调和迁移学习进行个性化定制。
用户可以根据自己的需求对模型进行训练,使其适应特定的任务和场景。
这使得chatgpt4具有更广泛的适用性和灵活性。
3. 使用示例以下是使用chatgpt4进行对话生成的示例:import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'# 定义对话历史history = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Se ries in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}]# 发送对话请求response = pletion.create(engine="text-davinci-003",prompt=history,max_tokens=50,temperature=0.7,)# 获取回复内容reply = response.choices[0].text.strip()print(reply)上述示例中,我们首先导入openai库并设置API密钥。
chatgpt4润色指令
使用ChatGPT进行润色时,你可以遵循以下指令:
1. 替换不恰当的词语:如果你发现论文中使用了不恰当的词语,可以指示ChatGPT进行替换。
你可以说:“请替换‘XXX’该词”。
2. 添加过渡词或连接词:为了使文章结构更流畅,可以要求ChatGPT 添加过渡词或连接词。
你可以说:“请在该句和下一句之间添加过渡词”。
3. 重新措辞某句:如果某个句子的措辞不太满意,可以让ChatGPT 对其进行重新措辞。
你可以说:“请重新措辞此句”。
4. 添加例子或细节:在需要举例或添加细节的地方,可以指示ChatGPT帮忙添加相关内容。
你可以说:“请在该处添加一个示例”或者“请举一个例子加以说明”。
5. 改进句子开头或结尾:如果句子的开头或结尾显得突兀或不流畅,可以让ChatGPT对其进行优化。
你可以说:“请改进此句开头”或者“请优化此句结尾”。
6. 调整润色方向:你可以根据自己的需求调整润色方式,如更精确的措辞、更简练的表达、更客观的语言、更具体的描述、更连贯的表达、更一致的风格、更符合学术风格、更正式的语法等。
以上是润色指令,供您参考。
使用ChatGPT进行润色的过程中,请确保其遵循学术道德和法律法规,避免产生学术不端行为。
AI Chatgpt 操作指南说明书
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The material must be able to meet the in-service demands placed on the tooling components. The two critical tooling components to be reviewed are the wire crimper and the anvil.The wire crimper and the anvil have different functional demands. Both have the need to withstand high loads and moderate shock. However, the wire crimper is in fact an aggressive forming tool. It must withstand high shear loading that is a result of frictional loads generated as the terminal barrel slides along the crimper surfaces in the forming process, and then as the terminal barrel is plastically deformed and extruded to complete the termination. The anvil experiences some of the same conditions but to a much lower level of severity.The wire crimper and the anvil can be likened to a punch and die in the world of metalworking. The materials used in punch and die applications have been well documented, along with the material selection process. The added severity of the aggressive forming and the terminal and wire extrusion during crimping add complexity to the material selection. The material selection process involves:•Strength of materials with emphasis on toughness needed to withstand the moderate shocks generated duringcrimping•Wear resistance to maintain formIn addition to the above design considerations, there exists another phenomenon that occurs during crimping that can significantly shorten the useable life of a wire crimper. Material can be transferred from the terminal barrel to the wire crimper. This material buildup can result in unacceptable terminations. The crimped terminal surfaces can actually be deformed by the indentations of the deposited material. Crimp deformation may result due to increased friction. Tooling wear can be accelerated due to higher crimp forces. Surface treatments that minimize this material transfer are critical to extended tooling life.Strength of MaterialsCrimpers and anvils are designed to be able to withstand stresses that are typically encountered during crimping. The basic design of tooling with reference to size and geometry has been well analyzed and generally stresses generated during crimping are able to be accommodated. However, there are always demanding applications that will tax the design to its stress limits. In those cases, geometry and material may depart from the standard design. These exceptions are dealt with on a one-by-one basis and will not be discussed here.It is the unique requirement of stress and shock that needs to be discussed. Peak crimp loads go from zero to maximum in less than 40 ms. Tooling needs to withstand this load cycle at a rate of greater than once per second. Several classes of tool steels are suitable and are well described in the material handbooks. It is the processing of these materials that can make a significant performance difference.In order to withstand the rapid loading to a high stress on a repeated basis, the surface of the material must minimize cracks and imperfections that may be generated during the machining and/or heat treat operations. It is important that grain structure be controlled in size and orientation to achieve maximum and consistent service life. Decarburization of the surface during heat treating must be controlled. Heat treating process controls are critical to reproducing the optimal surface. Machining processes must also be controlled to avoid surface cracking due to excessive heat generation during overly aggressive material removal. Likewise, localized tempering may occur, which can soften material beyond the effective range.These variations in final material and surface conditions are not readily detectable with a visual inspection. They can manifest themselves during service and result in unacceptable tooling performance.Wear ResistanceWear is generally described as the gradual deterioration of a surface through use. Several types of wear exist and include adhesive, abrasive, and pitting. By design, the tooling is able to withstand normal surface loads. Thus, pitting is typically not an issue.The primary wear mode experienced by crimp tooling is adhesive wear. Adhesive wear occurs as two surfaces slide across each other. Under load, adhesion, sometimes referred to as cold welding, can occur. Wear takes place at the localized points of adhesion due to shear and deformation. Adhesion is highest at the peaks of surface finish because that is where the load is greatest. During crimping, the ideal conditions exist for adhesive wear. That is,•High loading due to crimp force•Sliding surfaces due to crimp formation, and terminal and wire extrusionWear will generally manifest itself more significantly at edges of a surface. However, adhesive wear is often observed over substantial areas of the tooling. It is important to note here that the wire crimper is the component most susceptible to adhesive wear. Generally, adhesive wear will be directly related to load and to the amount of relative movement between the two materials. Although the anvil may have equal loading, the amount of relative movement between the terminal and tooling is many times more at the crimper than at the anvil. The insulation crimper typically experiences lower adhesive wear because the load is reduced compared to the wire crimp and the relative movement is less than that of the wire crimper, since there is no terminal and wire extrusion at the insulation crimp.Adhesive wear can be controlled in the selection of the material. Different alloys exhibit better or worse wear properties. These properties can be measured and are well documented. Adhesive wear is inversely proportional to the hardness of the material. Thus, the harder the material, the less adhesive wear. In crimp tooling, there is often a tradeoff that is made. In order to achieve higher wear resistance, the material often exhibits lower toughness by composition, hardness, or both. The final material selection is often based on years of experience. One material may have high wear characteristics and lower toughness, and be suitable for a small terminal since the margin of safety on stress is high. Another terminal may be large and the toughness could be of more importance due a lower stress design margin. The ability to design and manufacture crimpers from several materials will enable optimal material selection for a specific application.The final property that affects adhesive wear is surface finish. As stated earlier, adhesion is highest at the peaks of the surface. Thus, the smoother the finish, the less significant the peaks and the less significant the adhesion. Adhesive wear can be reduced with a lower surface finish. Surface finish affects other crimping performance parameters. These are discussed in the next section.Abrasion can occur depending on terminal surfaces. If a terminal is plated with an abrasive substance, the tooling could suffer from abrasive wear. This would be an atypical condition and would be handled by special design.Other applications where abrasive wear is the primary wear mode involve terminals made of steel and stainless steel. Extensive testing has shown chromium plating is the best surface treatment that can be used on crimpers designed for these abrasive terminals. However, in these applications, crimpers will not last as long as those crimpers used to crimp terminals made of other, less abrasive base materials. Using a lubricant (in those applications where this is acceptable) has shown to increase the life of the crimper. However, even when lubricated the crimper life can be expected to be shorter when crimping steel or stainless steel terminals.Once abrasive wear has taken place to the point where the chromium plating has been removed from the base tool steel of the crimper, as successive crimp cycles occur, further wear will happen very quickly. Without the protective chromium plating, the underlying surface will then be subject to either further abrasive wear, or adhesive wear. For this reason, care should be taken to replace the crimper as soon as wear is visible on the surface of the crimper. Surface ConditionSurface condition can affect the performance of the crimp tooling as well as the longevity of service. As noted in the previous section, a hard, smooth surface has improved adhesive wear properties and, thus, longer service life. The other attribute that needs to be considered is friction.Friction is a contributing factor in determining the final crimp form and process characteristics. Low tooling friction results in lower crimping force and thus can influence crimp form as well as tooling life. Consistent frictional characteristics between tooling sets will result in reduced process variation.Friction of the crimp tooling surfaces is influenced by factors similar to those that influence adhesive wear—hardness and surface finish. Generally, harder materials exhibit lower coefficients for sliding friction. Friction coefficients have also been shown to be related to surface finish. Manufacturing processes need to produce consistent results such that when tooling sets need to be changed in production, minimum disruption in crimp quality is achieved. It has been found that maintaining surface hardness above Rc 55 as well as keeping surface finishes to 8 micro-inches or less is desirable to obtain consistent crimp results and minimize adhesive wear.Typical Effect of Friction on Crimp Force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d\!48<!\MW\!:6DF6>9?K6ABM!&E:;I?=I!FA496<!D966A!;8!D966A!>48!:6<=>6!9E6!D949?>!48<!DA?<?85!>;6HH?>?689D!9;!\M7h!48<!\M7_M!&E:;I?=I!FA49?85!4AD;!:6<=>6D!G64:!:6D?D948>6M!"<E6D?K6!G64:!:6D?D948>6!?D!?IF:;K6<!4D!D=:H4>6!E4:<86DD!?IF:;K6DM!&E:;I?=I!FA49?85!9BF?>4AAB!6UE?L?9D!4!E4:<86DD!/>!_`^M!'E?D!E4:<86DD!A6K6A!5:649AB!68E48>6D!:6D?D948>6!9;!4<E6D?K6!G64:M!'E?D!8;G!H:66D!=F!9E6!<6D?586:!9;!>;8D?<6:!I;:6!L4D6!I694A!;F9?;8DM!"!L4D6!I496:?4A!;H!:6<=>6<!G64:!:6D?D948>6!L=9!5:6496:!9;=5E86DD!>48!L6!D6A6>96<!48<!?9D!G64:!:6D?D948>6!?IF:;K6<!G?9E!>E:;I?=I!FA49?85M!'E=DC!>E:;I?=I!FA49?85!>48!684LA6!4!L6996:!9;;A?85!D;A=9?;8!H;:!9E6!>:?IF!F:;<=>9?;8!F:;>6DDM!#6:E4FD!;86!;H!9E6!I;D9!D?58?H?>489!6HH6>9D!;H!>E:;I?=I!FA49?85C!?D!9D!:6DD948>6!9;!4<E6D;8!48<!>;A<!G6A<85M!"!D<6!6HH6>9!;H!4<E6D?K6!G64:!?D!9E6!9:48DH6:!;H!I496:?4A!H:;I!9E6!96:I?84A!9;!9E6!G?:6!>:?IF6:M!XB!<6H?8?9?;8C!4<E6D?K6!G64:!?D!>4=D6<!LB!I496:?4A!4<E6:?85!9;!A;>4A?T6<!F;?89D!;8!9E6!D=:H4>6M!2;I6!;H!9E6!4<E6D?;8!:6D=A9D!?8!9E6!D=:H4>6!I496:?4A!L6?85!G;:8!4G4B!48<!D;I6!?8!9E6!9:48DH6:!;H!I496:?4A!H:;I!9E6!96:I?84A!9;!9E6!>:?IF6:M!"D!I;:6!>B>A6D!;>>=:C!I;:6!I496:?4A!?D!9:48DH6::6<M!'E=D!9E6:6!4!:6D=A9489!L=?A<=F!;H!96:I?84A!I496:?4A!;8!9E6!>:?IF6:M!!'E?D!L=?A<=F!G?AA!:6D=A9!?8!9G;!F;9689?4AAB!>494D9:;FE?>!H4?A=:6DR!•!'E6!L=?A9Q=F!I496:?4A!G?AA!>:6496!<6H;:I49?;8D!?8!9E6!96:I?84A!D=:H4>6C!:6D=A9?85!?8!=84>>6F94LA6!>:?IFDM!•!&:?IFD!G?AA!L6!5:649AB!<?D9;:96<!<=6!9;!D?58?H?>489!>E4856D!8!9E6!H:>9;8!H4>9;:!48<!:6D=A9!8!96:I84AD!8;9!>;8H;:I85!9;!9E6!<6D?:6<!H;:IM!384>>6F94LA6!>:?IF!H;:IDC!D=>E!4D!=8DBII69:?>4A!>:;DDQD6>9?;8C!6U>6DD?K6!HA4DEC!48<!;F68!L4::6AD!>48!:6D=A9M!!!&E:;I?=I!FA49?85!E4D!9E6!4L?A?9B!9;!L6!4FFA?6<!=8?H;:IAB!48<!>;8D?D9689AB!48<!6UE?L?9D!6U>6AA689!4<E6D?;8!9;!9E6!L4D6!I694ADM!'E6!=8?N=6!L686H?9D!;H!>E:;I?=I!FA49?85C!D=>E!4D!64D6!;H!4FFA?>49?;8C!>;8D?D968>B!;H!FA49?85C!4<E6D?;8!9;!L4D6!I694AC!6U9:6I6AB!A;G!>;6HH?>?689!;H!H:?>9?;8C!K6:B!E?5E!E4:<86DDC!48<!:6D?D948>6!9;!4<E6D?;8C!I4J6!?9!9:=AB!<?HH?>=A9!9;!I49>E!?8!>:?IF!F6:H;:I48>6!48<!<=:4L?A?9BM!-;G6K6:!I48B!4A96:849?K6!>;49?85D!4:6!L6?85!4996IF96<C!48<!D;I6!DE;G!6U>6AA689!F:;I?D6!?8!DF6>?H?>!4FFA?>49?;8DM!2=II4:B!'E?D!F4F6:!E4D!6UFA;:6<!H;=:!>4965;:?6D!;H!>E4:4>96:?D9?>D!9E49!4:6!J6B!9;!E?5E!F6:H;:I48>6!9;;A?85M!26K6:4A!6U4IFA6D!E4K6!L668!<?D>=DD6<!GE?>E!<6I;8D9:496!E;G!I?8;:!K4:?49?;8D!?8!9E;D6!>E4:4>96:?D9?>D!>48!E4K6!I64D=:4LA6!48<!D;I69?I6D!D?58?H?>489!6HH6>9D!;8!9E6!:6D=A9489!>:?IF!H;:I!48<!?9D!>;IFA?48>6!9;!DF6>?H?>49?;8DM!'E6D6!D4I6!>E4:4>96:?D9?>D!>48!4HH6>9!9;;A?85!D6:K?>6!A?H6M!%9!?D!4AD;!4!A;5?>4A!6U968D?;8!;H!9E6D6!<?D>=DD?;8D!9;!>;8>A=<6!9E49!K4:?49?;8D!;H!9E6D6!>E4:4>96:?D9?>D!H:;I!;86!9;;A?85!D69!9;!48;9E6:!9;;A?85!D69!>48!4HH6>9!F:;>6DD!>;89:;A!GE68!9;;A?85!>E4856D!4:6!:6N=?:6<!?8!F:;<=>9?;8M!14?894?8?85!F:;>6DD!>;89:;A!I4B!:6N=?:6!4<<?9?;84A!D69=F!9?I6M!@=4A?9B!9;;A?85!9E49!4<<:6DD6D!9E6!J6B!>E4:4>96:?D9?>D!;H!56;I69:BC!I496:?4ADC!D=:H4>6!>;8<?9?;8C!48<!D=:H4>6!9:649I689!?D!48!?IF;:9489!>;IF;8689!;H!B;=:!9;94A!N=4A?9B!>;89:;A!F:;5:4IM!Chromium plated crimper surface after 100,000 terminations. Note there is no visible buildup of material.%Unplated crimper surface after 60,000 terminations. Note significant buildup of material.Gross deformation of crimped terminalresulting from material buildup in crimper.%Visible deformation of outer crimp surface because of indentation from material buildup on crimper.%WHERE FORM MEETS FUNCTION!!)'@(#/%'.!&;886>9?K?9BC!'.!&;886>9?K?9B!YA;5;Z!48<!.K6:B!&;886>9?;8!&;=89D!4:6!9:4<6I4:JDM!"AA!;9E6:!A;5;DC!F:;<=>9D!48<+;:!>;IF48B!84I6D!:6H6::6<!9;!E6:6?8!I?5E9! L6!9:4<6I4:JD!;H!9E6?:!:6DF6>9?K6!;G86:D!'E6!?8H;:I49?;8!5?K68!E6:6?8C!?8>A=<?85!<:4G?85DC!?AA=D9:49?;8D!48<!D>E6I49?>D!9E49!4:6!?8968<6<!H;:!?AA=D9:49?;8!F=:F;D6D!;8ABC!?D!L6A?6K6<!9;!L6!:6A?4LA6M!-;G6K6:C! 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chatgpt4衣物消除指令
chatgpt4衣物消除指令ChatGPT4衣物消除指令引言:随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT4作为一种强大的自然语言处理模型,被广泛应用于各个领域。
其中,衣物消除指令是其重要的功能之一。
本文将介绍ChatGPT4衣物消除指令的使用方法、应用场景以及其优势。
一、ChatGPT4衣物消除指令的使用方法ChatGPT4衣物消除指令是一种利用深度学习技术,基于图像识别和生成的模型。
用户可以通过简单的文字指令,实现对图像中的衣物进行消除的功能。
使用ChatGPT4衣物消除指令的方法非常简单。
用户只需将要处理的图像通过文字的形式输入,然后向ChatGPT4提出相应的消除要求。
ChatGPT4将会根据输入的指令,自动识别图像中的衣物,并进行消除操作。
最后,ChatGPT4会生成一张新的图像,其中已经将指定的衣物消除掉。
二、ChatGPT4衣物消除指令的应用场景ChatGPT4衣物消除指令在实际应用中具有广泛的应用场景,以下是几个常见的应用场景:1. 时尚编辑:时尚编辑可以利用ChatGPT4衣物消除指令,将模特身上的不同服装进行消除,并生成一张只有人体轮廓的图像。
这样可以帮助编辑更好地展示服装设计的线条和剪裁,提高时尚杂志和服装品牌的宣传效果。
2. 虚拟试衣:通过ChatGPT4衣物消除指令,用户可以将自己的照片输入系统,并指定要消除的衣物,然后系统会生成一张用户只穿着内衣或泳衣的照片。
这样用户可以实现虚拟试衣的效果,方便在线购物和服装搭配。
3. 医学研究:在医学研究中,有时需要对患者或实验对象进行身体测量和分析。
通过使用ChatGPT4衣物消除指令,可以将病人或实验对象照片中的衣物消除,从而更准确地进行身体测量和分析。
三、ChatGPT4衣物消除指令的优势相比传统的图像处理方法,ChatGPT4衣物消除指令具有以下优势:1. 高效性:ChatGPT4衣物消除指令采用深度学习的方法,能够快速准确地识别和消除图像中的衣物。
ChatGPT4详细介绍以及具体运用场景
于自然语言处理技术的人工智能模型,由OpenAI公司开发。它基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型,具有更强的语言理解和生成能力。
ChatGPT-4的具体运用场景包括:
1.智能客服:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对用户的问题进行智能化回答。这可以用于各种在线客服、售后服务等场景,提高服务效率和用户满意度。
2.自然语言生成:ChatGPT-4可以通过学习大量的文本数据,生成自然语言的文本内容。这可以用于自动文本创作、机器翻译、文本摘要等场景,提高文本处理的效率和质量。
3.情感分析:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对文本中的情感进行分析和识别。这可以用于各种舆情监测、情感分析等场景,帮助企业了解用户和市场反应。
4.智能问答:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对用户提出的问题进行智能化回答。这可以用于各种问答系统、知识库管理等场景,提高问题解决的效率和准确性。
5.机器人助手:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,与用户进行对话交互,提供各种服务和帮助。这可以用于各种智能家居、智能助手等场景,提高生活便利性和用户体验。
ChatGPT 4 用户手册说明书
UPDATE 19A (2)Revision History (2)Overview (2)User Interface (2)Access Work Areas in Reorganized Navigator Groups and Group Icons (2)Order Management (3)Add Sales Agreements to Sales Orders (3)Process Sales Orders for Projects (3)Manage Sales Orders for Order Hub Using a REST Service (3)Pricing (3)Manage Discount Lists Using a REST Service (3)Manage Pricing Strategy Assignments Using a REST Service (3)Calculate Document Prices Using a REST Service (3)Manage Pricing Segments Using a REST Service (3)UPDATE 19AThis document will continue to evolve as existing sections change and new information is added. All updates appear in the following table:Date Feature Notes15 FEB 2019Access Work Areas in ReorganizedNavigator Groups and Group IconsUpdated document. Delivered feature in update19A.07 DEC 2018Created initial document.This guide outlines the information you need to know about new or improved functionality in this update.DISCLAIMERThe information contained in this document may include statements about Oracle’s product development plans. Many factors can materially affect Oracle’s product development plans and the nature and timing of future product releases. Accordingly, this Information is provided to you solely for information only, is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described remains at the sole discretion of Oracle.This information may not be incorporated into any contractual agreement with Oracle or its subsidiaries or affiliates. Oracle specifically disclaims any liability with respect to this information. Refer to the Legal Notices and Terms of Use for further information.USER INTERFACEACCESS WORK AREAS IN REORGANIZED NAVIGATOR GROUPS AND GROUP ICONSLocate and use your Oracle Supply Chain Management Cloud work areas under new headings in the Navigator, and new group icons on the home page. The new headings and group icons in this update are Order Management and Supply Chain Execution. Removed headings and group icons are Costing, Manufacturing, and Quality Management.ORDER MANAGEMENTADD SALES AGREEMENTS TO SALES ORDERSDefine the contract terms of each sales agreement and automatically apply them to sales orders.PROCESS SALES ORDERS FOR PROJECTSCapture project attributes on sales orders and fulfill these sales orders from a common or pooled inventory to track costs against a project.MANAGE SALES ORDERS FOR ORDER HUB USING A REST SERVICEUse the Sales Orders for Order Hub REST resources to manage sales orders in Oracle Order Management Cloud. You can use this REST API to manage sales information such as customer details on the order header, item details on each order line, quantities, shipping, lot serials, sales credits, payments, billing plans, manual price adjustments, and so on.PRICINGMANAGE DISCOUNT LISTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete discount list header, discount list items, access set, descriptive flexfields, and discount list rules. These rules includes simple, tiered, and attribute-based adjustments.MANAGE PRICING STRATEGY ASSIGNMENTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete pricing strategy assignment rules, includes pricing matrix rules.CALCULATE DOCUMENT PRICES USING A REST SERVICEUse a REST API to calculate prices for a document. This includes the ability to price a sales transaction and calculate totals.MANAGE PRICING SEGMENTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete pricing segment rules.---Copyright © 2018, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.This software and related documentation are provided under a license agreement containing restrictions on use and disclosure and are protected by intellectual property laws. Except as expressly permitted in your license agreement or allowed by law, you may not use, copy, reproduce, translate, broadcast, modify, license, transmit, distribute, exhibit, perform, publish, or display any part, in any form, or by any means. Reverse engineering, disassembly, or decompilation of this software, unless required by law for interoperability, is prohibited.The information contained herein is subject to change without notice and is not warranted to be error-free. 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chatgpt4 逻辑题
chatgpt4 逻辑题
由于篇幅所限,这里提供一个逻辑题目供您参考:
题目:有一个哲学家去旅行,到了一个村庄。
这个村庄的居民分为两种人:真话者和谎话者。
他们每个人都只说自己的语言。
哲学家打听到,这个村庄有一个古怪的规定:只有真话者才能进入他们的房子。
于是,哲学家走进第一所房子,并问房主:“你让不让一个谎话者进入你的房子?”哲学家得到了一个肯定的回答。
根据这个回答,哲学家推断出这个房子里没有谎话者。
请问,哲学家的推理过程是什么?
分析:
1. 根据规定,只有真话者才能进入房子,所以如果房子里有真话者,那么他一定会说“是”。
2. 如果房子里有谎话者,他会说谎,因此他会说“不”。
3. 如果房主说“是”,这表示房子里没有谎话者,因为只有真话者才能回答“是”。
4. 如果房主说“不”,这表示房子里有谎话者,因为只有谎话者会说“不”。
5. 但哲学家得到的回答是肯定的“是”,这与假设矛盾。
因此,哲学家的推理过程是:如果房主说“是”,这表示房子里没有谎话者;而房主确实说了“是”,所以房子里没有谎话者。
这与假设矛盾,因此哲学家的推理过程是正确的。
chatgpt4api计费规则
chatgpt4api计费规则
关于ChatGPT API的计费规则,OpenAI采取了以下方式进行计费:
1. 计费单位,计费以每标记(token)为基础。
标记是指输入文本中的一个连续元素,可以是一个单词、一个字母或一个标点符号。
每个API调用的输入和输出都会计入标记数。
2. 输入标记数,对于API调用中的输入文本,包括用户的消息和之前的对话历史,这些文本的标记数会计入总标记数中。
3. 输出标记数,API的响应中返回的文本也会计入标记数中,包括助手的回答和任何其他的补充信息。
4. 价格,ChatGPT API的价格根据每标记数(token)计算,具体价格可以在OpenAI的定价页面上查询。
5. 预测标记数,在使用ChatGPT API之前,你可以通过调用OpenAI的"tiktoken"工具来估算文本的标记数,以便更好地了解预测的成本。
6. 计费示例,举个例子,如果你的API调用中输入文本有10个标记,输出文本有20个标记,那么你将被计费为30个标记。
需要注意的是,计费规则可能会根据OpenAI的政策进行调整,请在使用API之前查看OpenAI的官方文档或联系OpenAI获取最新的计费信息。
chatgpt4 逻辑题
chatgpt4 逻辑题
摘要:
1.概述ChatGPT4 逻辑题
2.分析ChatGPT4 的逻辑题解决能力
3.总结ChatGPT4 的逻辑题表现
正文:
ChatGPT4 是由OpenAI 开发的人工智能助手,它的主要任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。
最近,ChatGPT4 接受了一些逻辑题的挑战,展现了它的逻辑思维和推理能力。
首先,我们来看ChatGPT4 解决逻辑题的表现。
根据测试,ChatGPT4 可以解决一些比较简单的逻辑题,比如判断一个数是否为素数、推理一个序列中缺失的数字等。
但是,当逻辑题的难度增加时,ChatGPT4 的解决能力会受到影响。
比如,当逻辑题涉及到多个变量、复杂的条件语句和函数定义时,ChatGPT4 容易出现错误。
其次,我们来分析ChatGPT4 解决逻辑题的能力。
ChatGPT4 是基于深度学习技术训练的,它的模型中有大量的参数,可以对输入的文本进行建模,并根据输入的文本生成相应的输出。
但是,对于逻辑题来说,ChatGPT4 的模型可能不够强大,无法对逻辑关系进行准确的建模和推理。
最后,我们来总结ChatGPT4 解决逻辑题的表现。
虽然ChatGPT4 可以解决一些简单的逻辑题,但是在面对复杂的逻辑题时,它的解决能力会受到影响。
这可能是由于它的模型不够强大,无法对逻辑关系进行准确的建模和推理。
综上所述,ChatGPT4 在解决逻辑题方面还有很大的提升空间。
chat gpt4参数
chat gpt4参数
摘要:
I.简介
- 介绍ChatGPT4 是什么
- 解释参数对于ChatGPT4 的重要性
II.参数详解
- 介绍ChatGPT4 的参数
- 解释每个参数的作用
- 说明参数如何影响ChatGPT4 的性能
III.参数优化
- 讨论如何优化参数
- 介绍优化参数的方法和技巧
- 说明优化参数的好处
IV.总结
- 总结参数对于ChatGPT4 的重要性
- 强调优化参数的重要性
- 提出建议和展望
正文:
ChatGPT4 是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,它由OpenAI 开发。
ChatGPT4 是一种十分先进的模型,它的参数数量巨大,达到了千亿级别。
这些参数是ChatGPT4 能够进行自然语言理解和生成的基础。
在ChatGPT4 中,参数是非常重要的。
参数是模型用来处理输入数据和生成输出数据的基础。
ChatGPT4 的参数包括各种不同的网络结构、激活函数、损失函数等。
这些参数对于ChatGPT4 的性能有着重要的影响。
为了优化ChatGPT4 的参数,我们需要进行大量的实验和调优。
我们可以通过调整参数的值来观察模型的性能变化,从而找到最优的参数组合。
我们还可以使用一些高级的技术,如随机梯度下降、Adam 优化器等来加速参数的优化过程。
参数对于ChatGPT4 的重要性不言而喻。
参数的优化可以带来模型的性能提升,从而使得ChatGPT4 更加准确、高效地处理自然语言。
4串
操作结果: 操作结果:
用 Sub 返回串 S 的第 pos 个字符起 的子串。 长度为 len 的子串。
13
Байду номын сангаас
子串为“ 子串为“串” 中的一个字符子序列 例如: 例如: SubString( sub, ′commander′, 4, 3) ′ 求得 sub = ′man′ ; ′ SubString( sub, ′commander′, 1, 9) ′ 求得 sub = ′commander′ ′ SubString( sub, ′commander′, 9, 1) ′ 求得 sub = ′r′ ′
} // Index
26
又如串的置换函数: 又如串的置换函数:
pos i pos
sub T串
S串 V串
news 串
sub V串
27
串的逻辑结构和线性表极为相似,区别 的逻辑结构和线性表极为相似, 线性表极为相似 仅在于串的数据对象约束为字符集 串的数据对象约束为字符集。 仅在于串的数据对象约束为字符集。 串的基本操作和线性表有很大差别。 串的基本操作和线性表有很大差别。 在线性表的基本操作中,大多以“ 在线性表的基本操作中,大多以“单个 元素”作为操作对象; 元素”作为操作对象; 在串的基本操作中,通常以“串的整体” 在串的基本操作中,通常以“串的整体” 作为操作对象。 作为操作对象。
23
在上述抽象数据类型定义的13种操作中, 在上述抽象数据类型定义的 种操作中, 种操作中 串赋值StrAssign、串复制 串赋值 、串复制Strcopy、 、 串比较StrCompare、求串长StrLength、 串比较 、求串长 、 串联接Concat以及求子串 以及求子串SubString 串联接 以及求子串 等六种操作构成串类型的最小操作子集。 等六种操作构成串类型的最小操作子集。 即:这些操作不可能利用其他串操作来 实现,反之,其他串操作( 实现,反之,其他串操作(除串清除 ClearString和串销毁 和串销毁DestroyString外) 和串销毁 外 可在这个最小操作子集上实现。 可在这个最小操作子集上实现。
gpt4-turbo 参数
GPT-4 Turbo的参数主要包括:
模型大小:GPT-4 Turbo的基础模型大小为175B(1750亿个参数),与ChatGPT-4保持一致。
上下文长度:GPT-4 Turbo的上下文长度达到8192个tokens,是ChatGPT的8倍。
这意味着GPT-4 Turbo可以处理更复杂、更长的输入,并在理解上下文方面表现出色。
推理速度:GPT-4 Turbo的推理速度比ChatGPT快10倍,这使得它在处理大量请求时更加高效。
准确性:GPT-4 Turbo在准确性方面与ChatGPT相当,但在某些任务上可能表现出更高的性能。
成本:GPT-4 Turbo的价格是每1000个tokens 0.03美元,这使得它成为许多用户的实惠选择。
功能:GPT-4 Turbo支持多种自然语言处理任务,包括问答、文本生成、翻译、摘要等。
此外,它还可以与图像结合使用,实现更丰富的多媒体交互。
可扩展性:GPT-4 Turbo是一个可扩展的模型,可以根据需要进行定制和优化。
总之,GPT-4 Turbo是一个功能强大、高效且经济实惠的自然语言处理模型,适用于各种应用场景。
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4.4 .1 字符串的概念
• 空格串:由一个或多个空格组成的串,长度为空 格个数。 • 串相等:两个串长度相等且各个对应位置的字符 也相等 • 例:设有四个串,S1=“BEI”, S2=“JING”, S3 =“BEIJING”, S4=“BEI JING” S1的串值为 BEI ,长度为 3 。 S1, S2均是S3, S4的子串 √ S1在S3, S4的位置相同 √ S2在S3, S4的位置相同 ╳
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4.4.2 字符串的操作(函数)
• C++中提供了字符串的函数库<string.h>。 (1) int strcpy(char *string1, char *string2) • 将字符串string2的内容复制到字符串 string1中。 如string1本身有数据,则会被string2的内 容覆盖掉。 如string1的长度大于string2,则string1的 前面部分会被string2覆盖,后面的部分还 保留。
• 例:char str1[]=“hello”; char str2[]=“world”; strcat(str1,str2); //str1=“helloworld” strncat(str1,str2,2); //str1=“hellowo”
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4.4.2 字符串的操作(函数)
4 数字媒体技术教研室 乐小燕
4.4 .1 字符串的概念
•
•
字符串是 n ( 0 ) 个字符的有限序列,记作 S : “c1c2c3…cn” 串名字:S 串值:“c1c2c3…cn” 串中字符:ci 串长(串的长度): n 空串:n = 0,即零个字符的串 。 注意:空串和空白串不同,例如 “ ” 和 “” 分别表示长度为1的空白串和长度为0的空串。
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1. 朴素的模式匹配(B-F算法)
i=0 i=2
第1趟 T a b b a b a P aba T[i+j]!=P[j]
j=0 j=2 i=1
第3趟
T abbaba P aba
j=0 i=3
T[2+0]!=P[0]
第2趟 T a b b a b a P aba
j=0
i
j
0
2
22
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for (i = k; i <= strlen(T)-strlen(P); i++) { for (j = 0; j < strlen(P); j++) if (T[i+j] != P[j]) break; if (j == strlen(P)) return i; } 第1趟 T a b b a b a P aba
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4.4.2 字符串的操作(函数)
(2) int strncpy(char *string1, char *string2,int n) • 将字符串string2的前n个字符覆盖字符串 string1的前n个字符。 • 例:char str1[]=“how are you!”; char str2[]=“hello”; strcpy(str1,str2); //str1=“hellore you!” strncpy(str1,str2,2); //str1=“hew are you!”
失败!
i j
1
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0
24
for (i = k; i <= strlen(T)-strlen(P); i++) { for (j = 0; j < strlen(P); j++) if (T[i+j] != P[j]) break; if (j == strlen(P)) return i; } 第1趟 T a b b a b a P aba 第2趟 T a b b a b a P aba
第4趟 T a b b a b a P aba
j=0 j=3
15
T[1+0]!=P[0]
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j==strlen (P)
B-F算法思想
• 在主串T和模式串P中设比较的起始下标i和j; • 循环直到T或P的所有字符均比较完; • 如果 T[i+j]=P[j],继续比较S和T的下一个 字符; • 否则,i++,将j回溯,准备下一趟比较; • 如果T中所有字符均比较完,则匹配成功, 返回匹配的起始比较下标;否则,匹配失败, 返回0;
i
j
T[1]==P[1]
0
1
20
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for (i = k; i <= strlen(T)-strlen(P); i++) { for (j = 0; j < strlen(P); j++) if (T[i+j] != P[j]) break; if (j == strlen(P)) return i; } 第1趟 T a b b a b a P aba
朴素的模式匹配算法
int AString::Find(AString& int k) { k) const { Find(char *T, char * P, pat, int //在T串中从第 k 个字符开始寻找模式 P 在T串中匹配 //的位置。若匹配成功, 则函数返回首字符匹配的位置, //否则返回-1。 strlen(T) int i, j, n = curLength, m = pat.curLength; strlen(P) for (i = k; i <= n-m; i++) { for (j = 0; j < m; j++) T[i+j] if (ch[i+j] != pat.ch[j]) break; //本次失配 P[j] if (j == m) return i; //P扫描完, 匹配成功 } return -1; //P为空或在*this中找不到它 }; 17
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4.4.2 字符串的操作(函数)
(3) int strcat(char *string1, char *string2,int n) • 将字符串string2连接到string1后面,存于 string1中,string2不变。 (4) int strncat(char *string1,char *string2,int n) • 将字符串string2中前n个字符连接到string1 后面,存于string1中, string2不变。
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4.4 .1 字符串的概念
• 子串:串中任意个连续的字符组成的子序列 • 主串:包含子串的串。 • 子串在主串中的位置:通常将子串在主串中首次 出现时,该子串首字符对应的主串中的序号。 • 例如,设A和B分别为 A =“This is a string” B =“is” 则 B 是 A 的子串,A 为主串。B 在 A 中出现 了两次,首次出现所对应的主串位置是2(从0开 始)。因此,称 B 在 A 中的位置为2。 •注意:空串是任意串的子串,任意串是其自身的 子串。
(5) int strlen(const char *string1) • 计算字符串string1的长度,即字符串中字符 的个数(串结束符’\0’不计)。 (6) int strcmp(char *string1, char *string2) • 比较字符串string1和string2的大小。返回值 小于0,则string1<string2;返回值等于0,则 string1=string2;返回值大于0,则 string1>string2。 • 例:strcmp(“ab12”, “ab13a”) <0
i
j
T[0]==P[0]
0
0
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for (i = k; i <= strlen(T)-strlen(P); i++) { for (j = 0; j < strlen(P); j++) if (T[i+j] != P[j]) break; if (j == strlen(P)) return i; } 第1趟 T a b b a b a P aba
*string2)
• 在字符串string1中搜索和string2匹配的子字 符串,返回该子串第一个字符在string1中的 地址,若搜索失败返回NULL。
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4.4.3 串的模式匹配
•
•
•
定义 在主串中寻找子串(第一个字符)在 串中的位置(从0开始)。 词汇 在模式匹配中,子串称为模式,主串 称为目标。 示例 目标 T : “Beijing” 模式 P : “jin” 匹配结果 = 3
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4.4.2 字符串的操作(函数)
(10) char *strpbrk (const char *string1, const char *string2) • 在字符串string1和string2中搜索首次共同出 现的字符,返回该字符在string1中的地址。 (11) char *strstr(const char *string1, const char
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4.4 字符串——特殊线性表
线性表——具有n个的数据元素的有限序列。 限制插入、删除位置 特 殊 线 性 表 栈——仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 队列——在一端进行插入操作,而另一端进行 删除操作的线性表。 串——零个或多个字符组成的有限序列 。 限制元素类型为字符 线性表——具有n个的数据元素的有限序列。