答复专题

RPC远程调用时TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。

补充，在公司测试时虚拟机和主机连接测试时又出现了：port 22:No route to host的问题，查了一下发现时因为ip网段不同，因为虚拟机事直接挂起的没有关机，所有ip网段还是家里的网段，重启下就变回来了。最近要学gRPC，先看了看RPC，上班的时候虚拟机测试都没问题，回家后想用台式和笔记本两台电脑测试下，结果发现台式访问笔记本没问题，笔记本访问台式会报错，报错信息如下，

UE5蓝图函数勾选线程安全的意义，我在动画蓝图状态机中调用了函数（gpt答复分享）

在Unreal Engine中，蓝图函数的“线程安全”选项通常用于确定该函数是否可以安全地在多线程环境下调用。线程安全意味着函数在执行时不会导致数据竞争，状态错误，或其他并发问题。如果一个函数是线程安全的，它就可以在不同的线程中同时被调用而不会出问题。在UE5中，大部分的游戏逻辑都运行在主线程（即游戏线程），但是有些系统，比如动画系统，可能会在不同的线程中执行操作。动画蓝图尤其可能在动画线程（

对于产品经理询问新产品有何建议的答复

周五，某某产品的产品经理突然找到我，说“我们下一步有一个关于某某的新产品，你有什么建议？”。因为我一个月前开始接手一个同事测试一半的项目，里面用到了此老（区分新旧）产品。首先说明下，（该产品为我们公司收购的公司，14年底收购）我现在测试的老产品是一个做了1年的项目，知道我接手项目我才发现，这个项目一年多以来竟然没有需求文档、需求规格说明书、研发设计文档等等，我和前任交接整理项目时我才明白为什么

全量知识系统中的语言类型以及百度文库AI应用中心给出的答复

Q1. 全量知识系统中的语言类型。下面的文字分两次发出以下文字介绍了全量知识系统中的三种语言。请完成：1）最后的形式语言没有写完，请补齐。2）理解并分析文字中的内容和可能的错误，给出修改意见并完整描述相关内容。3）在修改和完善的基础上，给出相应的完整设计的文章结构、数据库结构和程序接口全量知识的语言类型：人工的/自然的/形式的按照语言的使用者区分为自然nature语言、形式

全量知识系统中的翻译器以及百度文库AI应用中心给出的答复

Q1. 下面是全量知识系统中的翻译器的规划（参考前一篇：全量知识系统之 “百度翻译”。从“全量知识系统的翻译器”起。链接在下面）。下面的文字分5次发出。链接：全量知识系统之 “百度翻译”-CSDN博客第一次回答：全量知识系统中的翻译器一、引言在知识系统中，翻译器扮演着至关重要的角色。它不仅涉及不同语言之间的转换，还涉及从自然语言到机器语言的转换。本文将对全量知识系统中的翻译

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之18 三个子系统之1

Q56.全量知识系统中的三个子系统下是全量知识系统的三个子系统的内部需要的内容。请仔细阅读上述内容，先设计一段程序能表示上述信息中你能了解到的部分。 1、数据系统{ projection-语法 key-value }里程牌：数据及数据类型区划技术板块：区域-主体有支配权力 Domain 枚举文字 a list( 组件Compenent One-Single单身汉成长) -a la

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之20 语义关联+词扇+叙词库之1

Q67. 请问语义关联和词扇之间有什么关系？语义关联和词扇是两种不同的概念，但它们之间有一定的关系。语义关联指的是词语之间在语义上存在联系或关联，可以是同义关系、反义关系、上下位关系等。而词扇是指一个中心词周围所有与之相关的词语构成的集合，这些词语都与中心词在语义上存在一定的联系。因此，可以说语义关联是描述词语之间的语义关系，而词扇则是展示一个词语周围所有语义相关的词语集合。在研究词语

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之14 解析器+DDD+文法型之2

Q36. 知识系统中设计的三种文法解析器和设计模式之间的关系进一步，我想将知识系统中设计的三种语言（形式语言、人工语言和自然）的文法解析器和DDD中的三种程序类型（领域模型、领域实体和领域服务）形式语言文法我认为，DDD中的领域模型、领域实体和领域服务概念可以对应程序设计模式按目的（即完成什么样任务）划分的三种类型：创建型、结构型和行为型。并且是作为任务的目的来设计的。以下是对对

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之17 知识系统中的两个特权类（超类和欠类）：脚本和场景

Q.45 知识系统中的两个特权类：脚本和场景知识系统中的两个特权类（也是集合论中两个特权集合）：脚本script和场景scene 。一个$Demonstrate类型的脚本script：表示“值val”（形式上是应用程序的实用工具库，实现为知识表征的表征“工具箱”- 功能是- 数字资产和NFT ），数据类型为“枚举”类，表示一个知识地图模块的功能，在知识系统中用于自然语言处理，

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之13 解析器+DDD+文法型

Q32. DDD的领域概念和知识系统中设计的解析器之间的关系。那下面，我们回到前面的问题上来。前面说到了三种语法解析器，分别是形式语言的（机器或计算机语言）、人工语言的和自然语言的。再前面，我们聊到了DDD设计思想，提到了领域模型、领域实体和领域服务。问题： DDD中的这些概念，和这些语法解析器之间有什么关系？是否能将二者对应起来或者关联或者联系起来呢？如果能，就应该可以将两方面的程

C++学法指导——对“背程序”的答复

学生博文心得：虽然有些还是不太明白,但是先把这程序背下来了,相信会慢慢懂得。　　我的答复：本周表现出色！希望你所说 “把程序背下来”不是我理解的死记硬背，而是成块的看，关键的语法点和原理能与课堂讲的、书上写的对应得上。　　学生表现出的是一种在突破中希望改变的精神，没有巧劲用笨力，这种精神咱要有。　　背的方法不止一种，活看活背是关键，背出鲜活的知识来。　　有同学谈起，是否要理解程

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之12 知识图表设计

Q32. 画一个图表今天，我们开始设计图表，以便能直观表示前面各种概念名相及其位置关系，发现其中的问题和错误。先画出一个3*3的表格，还有一根对角线（左上到右下），上面有列名，分别是：布局图施工图、效果图；左边有行名，分别是：句子系统、证明系统、推理系统。画出表格外左上方的单元格边框- 使用点划线虚框，并有右斜分隔线，分别文字: 工件库(左下)、工具箱（右上）画表格外右下角的单元格边

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之13 解析器+DDD+文法型之2

Q36. 知识系统中设计的三种文法解析器和设计模式之间的关系进一步，我想将知识系统中设计的三种语言（形式语言、人工语言和自然）的文法解析器和DDD中的三种程序类型（领域模型、领域实体和领域服务）形式语言文法我认为，DDD中的领域模型、领域实体和领域服务概念可以对应程序设计模式按目的（即完成什么样任务）划分的三种类型：创建型、结构型和行为型。并且是作为任务的目的来设计的。以下是对对

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之11 三套工具之6语法解析器之4

Q30. 原Q24.问题的错误纠正我刚刚检查了之前的问题，Q24 中有明显的错误。Q24 的提问是： “请设计一个IPP（ Integrated Partial Parser）解析器，能分别基于上述两种文法规则，用于分析有关某领域的一些新闻报道，搜索代表该领域概念的词汇，并应用将这些概念相互关联的脚本。或推荐一个现有软件包（给出链接）并利用它给出程序demo”。应该修改为：请设计

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之8 三套工具之3语法解析器之1

Q19. 问题 : 解释单词解释单词occupied 的字典条目 (word-def occupiedinterest 5type EBsubclass SEBtemplate (script $Demonstrateactor nilobject nildemands nilmethod (scene $Occupyactor nillocation nil))f

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之9 三套工具之4语法解析器之2

Q23. 一个语言的语法简约规则这些规则显示show 在一个给定单词（a given word）的右边或左边可能出现的单词的类别。句型的多样性variety不是复杂文法（a complex grammar）的结果，而是简单语法（a simple grammar ）与底层语义结构之间复杂交互（the complex interactions）的结果。设计两种文法presentations-表

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之10 三套工具之5语法解析器之3

Q27. 从前面可以看出，IPP解析器给出两种文法规则，一种是人工的（文字处理和文本理解），一种是机器的（图形算法和图像处理）。前者可以是一套文写文章的注释工具的底层，可以使用颜色来着重突出--可以使用颜色模型作为项目模板；后者可以是一套企业架构的画图工具的建模工具--它应该可以引用图像类型作为产品原型。如果我的想法没有问题，请分别将颜色模型和图像类型和前面的代码关联起来，进一步完成一个IPP的设

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之7 三套工具之2

Q17. 三套工具的功能问：以上代码中并没有体现出三套工具的功能性。前端：自动化或规则化应用评测工具-“MOCK” （会有三种不同的自动化程度：全自动化，半自动化和全人工），中间：形式化或规格化应用开发工具，“CODE”（分三种逻辑的三种不同形式：形式逻辑、数理逻辑和辩证逻辑），后端范式化或标准化应用部署工具 -“DOCK”（支持三种不同的标准化：度/量/衡体系）请将它们补充

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之2

Q6. 根据DDD的思想( 也就是借助 DDD的某个或某些实现)，是否能按照这个想法给出程序设计和代码结构？当使用领域驱动设计（DDD）的思想来设计程序和代码结构时，可以根据领域模型、领域服务、值对象、实体等概念来进行设计。以下是一个简单的示例程序设计和代码结构，以便实现中间层知识汤的管理和处理：领域模型设计：首先，根据中间层知识汤的业务需求和领域概念，设计领域模型。可以定义知识

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之3

Q8. 进一步，请展示如何使用这些技术来衡量、评估或适应不可避免的不匹配的知识汤问题的更进一步的全面代码。为了处理不可避免的不匹配的知识汤问题，我们可以引入一些技术方法来衡量、评估或适应这种情况。下是一个更进一步的全面代码示例，其中包含了对不匹配的知识进行评估和适应的功能： ```javapublic class KnowledgeEvaluation {// 衡量知识内容长度publ

全量知识系统问题及SmartChat给出的答复之4

Q11. 现在，我们进一步完善前端--知识表征。首先前端需要基于一个全面的GUI库，和前面说到的混沌工程：基于流形的分形混沌与自相似性的计算机图像与程序。请考虑 1）这两部分的实现用什么？2）如何封装它们； 3）如何将封装好的 GUI 类加载和混沌工程的API 接口方法调用插入到前面最后的程序中？为了完善前端知识表征，需要基于一个全面的GUI库来实现用户界面，并结合

关于内容生成及其上下游的一些问题和想法以及SmartChat给出的答复

写在问题前面下面的一系列问题，是为了要实现问题中所提到的内容而提出的。如果有感兴趣的朋友，让我们一起学习进步。同时，以下代码、架构和实现都是我计划想要完成的，如果有任何一方面有基础又愿意一起实现它们的请留言或私信一起探讨。 Q1. 我是软件架构师，想了解内容生成方面的技术。内容生成技术是指利用人工智能和自然语言处理等技术，自动生成文本、图片、视频等各种形式的内容的技术。以下是一些常见的内

Office365邮箱自动答复，挂载，备份

1、对于已经离职的员工，有些顾客并不知道已经离职，这时可以通过开启自动答复，然后自定义邮箱内容通知顾客操作方法：进入 Exchange admin center 点击 "其它"点击 "管理自动答复" 并定义回复内容 2、对于已经离职的员工，但有些业务还没有结束，可以把邮箱挂到某个主管下面，这样主管在重启 outlook，将会看到离职员工的邮箱，就可以接着处理没有完成的工作操作方

答复Kinsinsega同学

2007年08月25日 17:36:00 Kinsinsega同学原文：老师你好：最近才开始关注你的BLOG，很喜欢你的观点，看了你写的一些技术性的文章也对你很是崇拜。发现你也教过学生的，所以我希望你能给我指点一二。我是刚毕业的学生，学计算机的，怎么说呢，我其实就是那种在学校混四年的学生，在学校也基本是跷课玩游戏的那种，现在我在一家软件公司工作，规模不大也不小。问题：首先我在学校学的是c

答复: 再谈一个关于final的不一致编译的低级错误

tlde_ti 写道我是觉得连依赖管理工具都不用的项目实在算不上合格的项目. 维护升级隐患都非常多. 直接javac只能学习用，进一步说未来学习用也迟早要被依赖管理自动编译工具所替代。这个你只是考虑了自己的一个web项目哦，如果是对外提供服务的lib呢？或者是进行二次开发。。。这种情况恐怖的是你的jar已经存在很多客户端了。这个时候对常量值的修改将引入一个潜在的bug。

答复: java代码调优笔记(一)

[color=red][size=large]兄弟，你的总结很多我觉得有待考量，特别是在现代的jdk(>=1.4)已经做了很多优化，以下我的经验是在jdk1.6(以前1.5的也分析过)下的总结[/size][/color] [quote="cuishen"][b](1). 用Boolean.valueOf(boolean b)代替new Boolean()[/b] 包装类的内存占用是很恐怖