本文详细介绍了结构化提示词（Prompt）的概念、构建方法及其优势，强调了如何通过清晰的层级结构和思维链提升大模型的性能。同时，探讨了结构化Prompt的局限性与开发工作流，并提供了实用的模板和技巧。

一、 *商科技公司二 欧洲艾盛集团ISV公司BI笔试题2.结构化思维考题：3.电商生态认知题三、闪****车新能源科技公司2. 一个箱子中有10个不同颜色的球，在里面随机取2～9个球，取出的球可能的组合有______种(填数字)3.一个人做一件事出错的概率是0.3，如果做两件事，他都做对的概率为_______3. 抛一个硬币出现正面的概率为0.3，出现反面的概率为0.5，还有0.2的概率会立起来，

(深度学习)前馈神经网络——全连接网络的一般流程及相关算法、函数和实战

本文构建了AI工具调用的四层技术架构：意图识别层对比Function Calling与非Function Calling模式，解决工具选择问题；协议接口层介绍MCP、OpenAI Plugin等通信标准；执行模式层详解ReAct、CoT+Tools等五种执行范式；底层实现层涵盖代码执行、沙箱隔离、流式处理、并行调用等技术方案。为AI Agent开发者提供了从识别到执行的完整工具集成解决方案。

使用Python 调用openai的function call 的代码示例

(深度学习)前馈神经网络——全连接网络的一般流程及相关算法、函数和实战

一、KNN算法原理KNN（K-nearst neighbors）算法，又叫K近邻算法，它是一种有监督学习的机器学习算法。对新的实例，依据给定的距离公式(二维空间一般采用欧氏距离)，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决的方式进行预测。意思就是说每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。原理如图：原理：图中的数据集都已经分好了类，即打好了标签，一类是橙色的三角形，一类是蓝色的圆形，中间的六角

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一、KNN算法原理KNN（K-nearst neighbors）算法，又叫K近邻算法，它是一种有监督学习的机器学习算法。对新的实例，依据给定的距离公式(二维空间一般采用欧氏距离)，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决的方式进行预测。意思就是说每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。原理如图：原理：图中的数据集都已经分好了类，即打好了标签，一类是橙色的三角形，一类是蓝色的圆形，中间的六角