本项目是一个基于Java的SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架与Vue前端技术结合的企业人力资源管理系统。该系统旨在为企业提供一个全面、高效的人力资源管理解决方案。通过该系统，企业能够方便地进行员工信息管理、岗位管理、薪酬管理、考勤管理以及招聘流程管理等核心人力资源工作。 项目采用前后端分离的开发模式，后端使用SSM框架进行业务逻辑处理和数据持久化，前端则利用Vue框架构建用户界面，实现数据的动态交互与展示。系统设计注重用户体验和操作便捷性，同时保证数据的安全性和完整性。 开发此项目的目的是为了提升企业人力资源管理的效率，降低管理成本，帮助企业更好地进行人力资源规划和配置。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

内容概要：本资源包含一套大模型备案安全评估测试题以及一份拦截关键词列表。测试题从多维度对大模型的安全性进行评估，如数据安全、隐私保护、内容合规等方面，助力全面检测模型在各类安全场景下的表现。拦截关键词列表则涵盖政治敏感、色情暴力、虚假信息等不良内容相关词汇，用于辅助模型构建有效的内容过滤机制。​ 适合人群：大模型开发者、运维人员以及对模型安全评估有需求，具备一定人工智能和网络安全基础知识的专业人士。​ 能学到什么：①如何运用科学合理的测试题对大模型进行全方位安全评估，准确识别模型在数据处理、内容生成等环节可能存在的安全隐患；②依据拦截关键词列表优化模型的内容过滤策略，增强模型对不良信息的识别与拦截能力，保障模型输出内容的安全性与合规性。​ 阅读建议：在使用测试题时，需严格按照规定流程和场景进行评估操作，详细记录模型反馈，以便深入分析。对于拦截关键词列表，要结合模型实际应用场景，灵活调整和完善过滤规则，同时在实践中不断检验和优化，使其更好地服务于模型内容安全管理。

在当今信息技术飞速发展的时代，大模型备案安全评估测试题与拦截词/关键词的研究与应用已经成为保障数据安全和信息流通的重要环节。大模型备案主要指的是对大规模机器学习模型进行登记注册的过程，旨在确保这些模型在设计、开发和应用过程中遵循特定的安全标准和法规要求。备案流程的合理设计能够帮助监管机构有效追踪模型的使用情况，预防潜在的风险，并且在必要时能够及时采取措施。 备案流程本身涉及到多个环节，包括模型的基本信息登记、功能描述、使用范围以及可能产生的影响评估等。这些信息的详细记录有助于建立模型的透明度，提升用户和监管机构的信任度。在备案的过程中，对于生成内容的测试题设计尤为重要，它直接关系到模型的运行效果和潜在风险的识别。生成内容测试题通常包括生成内容测试题、应拒答测试题和非拒答题。其中，生成内容测试题用于评估模型在给定提示或指令下的生成能力；应拒答测试题则是为了检测模型在遇到不适内容或敏感信息时能否按照既定规则拒绝回答；非拒答题则用于评估模型的普适性和应对各种普通问题的能力。 在备案流程中，拦截关键词的设置是一项关键技术措施，它能够帮助大模型有效地识别并阻拦不恰当、违规或有害的内容。拦截关键词的设置数量往往很大，可能达到上万条，涵盖了从网络用语到专业术语，再到法律法规禁止的内容。这些关键词的收集与更新是大模型安全测试中的重要组成部分，需要持续不断地进行维护和优化。TC260是技术委员会的编号，可能指的是与信息安全相关的技术委员会，而A1-A5则可能是该技术委员会发布的关于大模型备案相关的标准或指南的编号。 在大模型备案的过程中，安全评估是不可或缺的一个环节。通过对模型进行严格的安全测试，可以确保其在各种情况下都能遵循既定的安全规则和法律法规，从而减少信息泄露、误用、滥用等风险。同时，安全评估也能帮助发现模型潜在的漏洞，促进模型的持续改进和优化。 大模型备案安全评估测试题以及拦截词/关键词的研究与应用，是维护网络安全、保护用户隐私、确保合规经营的重要手段。随着技术的进步和监管政策的完善，这一领域将会持续发展，以适应不断变化的技术环境和安全挑战。

大模型安全关键词库与安全测试题库是当前人工智能领域中为了确保技术发展与应用安全而特别设计的工具，旨在通过关键词的过滤与安全问题的测试来预防和减少可能的风险和漏洞。大模型评估采集表则是在进行模型安全评估时所使用的数据收集表格，它帮助相关人员按照既定标准对大模型进行全面的评估。大模型备案信息采集表和备案表模板是用于大模型开发者在向监管机构进行备案时需要提交的信息与文件，确保了大模型开发的合规性。 网信办监督检查是国家网络信息办公室对互联网信息服务相关活动进行的监管活动，这包括但不限于人工智能领域的技术开发与应用。通过这样的监管，可以确保大模型的应用符合国家的法律法规，保障网络空间的安全和用户权益。 AI种类的多样性是目前人工智能发展的重要特征之一。从简单的机器学习算法到复杂的深度学习网络，再到强大的大模型，不同种类的AI在处理信息、学习能力以及应用场景上各有千秋。随着技术的进步，AI的种类还在持续扩展，例如生成对抗网络（GANs）、强化学习模型等。 法律法规是人工智能发展的框架和指南。无论是数据隐私保护、算法歧视、知识产权，还是人工智能伦理，都需要相应的法律法规来规范。目前，众多国家和国际组织都在积极制定和完善与人工智能相关的法律法规，以适应快速发展的技术现状，并对未来可能出现的问题做出预防。 在上述领域中，开发者和企业需要不断关注最新的监管动态和技术进展，以确保其产品和服务的安全合规，同时也能够在合法范围内实现技术的最大潜力。为此，各类大模型相关的安全措施和备案流程就变得尤为重要，它们是推动人工智能技术健康发展的重要保障。

DeepSeek+提示词设计是厦门大学数据库实验室在大数据百家讲坛上呈现的课题，该课题由程希冀专家主讲。程希冀不仅是多家公司的联合创始人及CTO，还是《学会提问，驾驭AI:提示词从入门到精通》一书的主编，并且在AI产品的研发领域拥有丰富的经验。本部分内容详细介绍了DeepSeek+提示词设计、幻觉避免与应用，重点讨论了提示词在智能AI模型中的重要性，DeepSeek-R1和V3模型的不同特点，以及推理型与非推理型AI模型在提问策略上的区别。 提示词在AI交流中扮演着关键角色，它是向AI提问的内容，也可称为关键词、指令或提示语。在AI不断进步的今天，提示词仍然非常重要。例如，DeepSeek-R1和V3模型虽同属DeepSeek系列，但它们拥有不同的性格，即不同的处理方式和回应策略。推理型模型如DeepSeek-R1擅长复杂逻辑与结构化问题的解决，而非推理型模型则更倾向于快速响应和处理日常闲聊。 在设计提示词时，必须考虑不同的AI模型特点。为了使DeepSeek能够生成炫酷的图表和动画，设计者需要具备对AI响应策略的深入理解。同时，了解AI模型的优缺点是至关重要的，因为它能帮助我们更好地利用AI的功能，避免陷入幻觉，即错误地理解AI的输出结果。 程希冀还探讨了最近爆火的Manus智能体。Manus作为一个新型AI智能体，提供了一种不同于传统AI模型的交互方式。在AI成长领域，程希冀分享了其主理的AI成长圈社群，该社群汇总了AI的最新动态、工具、资料库以及他录制的所有AI课程。社群提供了一个陪伴式成长的环境，旨在帮助成员成为AI领域的超级个体和AI一人公司，并且注重于AI商业落地机会和关键实操问题的深度解答。 为了更好地与AI交流，程希冀提出了一系列沟通技巧。例如，运用5W1H（何故、何事、何时、何人、何地、何以）的六何分析法则来充分提供信息，确保提示词既不过度解释，也不过度干预。在AI的推理模型和非推理模型中，需要根据不同的使用场景灵活地应用提示词策略。 提示词是与AI沟通的桥梁，通过深入理解AI模型的工作原理和特点，我们可以设计出更有效、更有针对性的提示词，从而发挥AI的最大潜能。在实际应用中，无论是设计工作文档、广告策划、教育辅导还是日常闲聊，一个合适、精准的提示词对于AI的理解和反应都是至关重要的。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 UI设计即用户界面（User Interface）设计，主要关注软件或网站的视觉呈现与交互体验。在本案例中，“UI期末大作业（手机页面一套）”是一套完整的移动端UI设计方案，专为手机屏幕设计，充分体现了设计师对用户体验和视觉美感的深刻理解和实践。 案例中提到的“页面为ai”，这里的“ai”指的是Adobe Illustrator。这是一款专业级的矢量图形设计软件，常用于图标、插图以及UI设计等。它能够提供精确的控制和无限可缩放的特性，确保设计作品在不同尺寸屏幕上保持清晰，非常适合手机页面的设计需求。 “按照抖音做的一整套页面”表明该设计受到了抖音APP的启发，可能采用了类似的信息流布局、鲜明的色彩搭配、简洁的操作界面以及吸引用户的动态元素。设计者可能深入研究了抖音的用户行为模式，并将其融入到自己的设计中，以提供类似的用户体验。 页面框架图是设计初期的重要概念草图，它展示了网页或应用的基本布局结构，包括主要的导航元素、内容区域和功能模块。通过框架图，可以快速把握整个项目的组织结构，为后续的交互设计和视觉设计提供便利。 “10张页面输出图”代表了10个不同的手机页面视图，可能涵盖了登录/注册页、首页、搜索页、个人中心页等关键界面。这些设计图通常会展示高保真的细节，以便开发者能够准确地实现设计效果。 图标是UI设计中不可或缺的组成部分，它们简洁直观，能够有效传达功能和信息。设计者可能为应用的各个功能设计了定制的图标，从而提升用户体验并增强品牌一致性。 “10张界面源文件”是AI的原始设计文档，包含了设计的完整层级和元素，可以进行修改和调整。对于其他设计师或开发者来说，这些源文件是非常宝贵的资源，可以直接在此基础上进行二次开发或学习参考。 颜色搭配在UI设计中起着至关重要的作用，它可以影响产品

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时显示温湿度、气体数据与土壤湿度，手机APP控制并自动调节环境与设备。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物 不包含实物 ,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统；DHT11温湿度传感器；SGP30气体传感器；OLED屏显示；手机

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文详细介绍了一个基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统的设计与实现。系统主要由Arduino Mega作为主控，集成了DHT11温湿度传感器、SGP30气体传感器、土壤湿度传感器等多个传感器，实现了温湿度自动调节、空气质量监测、土壤自动灌溉等功能。系统还配备了OLED屏幕用于数据显示，HC-05蓝牙模块用于远程数据传输和控制。文中提供了详细的硬件连接图、代码实现以及一些实用的避坑指南，确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群：具有一定电子电路和编程基础的技术爱好者、农业物联网开发者、Arduino初学者。 使用场景及目标：适用于小型温室大棚的环境监测与控制，帮助农民或园艺爱好者实现智能化管理，提高作物生长效率。具体目标包括：① 实现实时环境参数监测；② 自动化调控温湿度、空气质量；③ 远程监控与控制设备。 其他说明：作者分享了许多实践经验和技术细节，如传感器校准、防抖设计、蓝牙通信协议等，有助于读者更好地理解和复现该项目。此外，还提供了一些扩展建议，如增加SD卡模块记录数据、实现WiFi控制等。

内容概要：文章介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作：首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力，最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息，避免“幻觉”（即生成错误或虚构信息），并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力，但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标：①提升智能客服的响应质量和效率；②优化企业内部知识管理，促进知识共享；③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明：尽管RAG技术目前面临一些挑战，如检索准确性和数据质量问题，但随着技术的进步，它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合，进一步拓展应用场景，为用户提供更加丰富和全面的服务。