Dynamics 365的对话框生成器（Alert.js）-自定义对话框，弹出窗口，警报和提示 （v3.1托管） 在下载之前，请查看下面的。 概述 使用Dynamics 365的Dialog Builder，您可以使用自定义字段，按钮，消息和图标在Dynamics 365中创建完全可自定义的对话框和弹出窗口。 捕获来自具有各种不同字段类型的用户的输入，这些输入以无缝的Dynamics 365样式弹出窗口显示。 使用Dialog Builder，您可以在为用户构建端到端流程时以无缝的用户体验扩展Dynamics 365。 主要特征 创建用户驱动的对话过程 重新创建Dynamics 365功能，例如解决案例或确认潜在客户 向用户显示时尚的确认消息 捕获用户的简单或复杂输入并处理他们的响应 向用户显示信息性消息，包括错误和警告 完全可自定义的按钮和回调函数 将自定义Web资源显示为嵌入式

本资源围绕 ify 插件开发平台，提供一套完整的插件开发实践教程。重点聚焦于构建一个具备基础语义理解和多轮对话能力的 智能对话 Agent（AI Assistant）插件。通过详细的步骤讲解智能对话给出的开发步骤与代码示例，帮助开发者快速上手 ify 插件开发，并掌握将 AI 功能集成到实际应用场景中的核心技能。

在当前人工智能领域，对话系统和聊天机器人的开发日益流行，而高质量的对话训练数据集是构建这些系统的关键。本篇文章将深入探讨“对话训练数据集-instruction+input+output”的构成要素，如何采集和整理数据，以及在甄嬛传对话场景下的应用。通过分析该数据集的json格式，我们可以更好地理解如何通过“instruction+input+output”模式训练出能够理解和生成人类语言的智能体。 我们需要理解“instruction+input+output”模式的基本概念。在这个模式中，“instruction”指的是对对话系统所给的指令或者任务，它可以是询问问题、发出请求或其他任何类型的指令；“input”是用户或系统的输入，即对指令的回答、处理结果或者反馈；而“output”则是对话系统的输出，通常是基于输入信息生成的应答或行为。 在制作对话训练数据集时，数据的收集和标注工作至关重要。对话数据通常来自现实生活中的对话记录、剧本对话、在线聊天记录等。对于“甄嬛对话语料”这一特定场景，数据来源可能是电视剧《甄嬛传》的台词记录、观众对剧情的讨论，或者是由专业人员编写的模拟对话。这些对话语料需要经过清洗和整理，以符合机器学习算法的数据格式要求。 具体到json格式的数据集，每一项记录都由一个对象组成，包含“instruction”、“input”和“output”三个主要字段。例如，针对一段甄嬛传的对话，数据记录可能包含如下字段： - Instruction: “描述甄嬛和皇上的日常互动。” - Input: “皇后如何对待皇上？” - Output: “甄嬛平时对待皇上温婉有礼，悉心照顾皇上的起居生活。” 这样的数据集格式便于机器学习算法理解和学习对话模式。通过对大量这样结构化的对话数据进行训练，对话系统能够学习到如何根据不同的指令产生合适的输入和输出，从而模拟出真实、连贯、符合语境的对话。 数据集的创建不仅仅是收集数据和格式化这么简单。还需要考虑数据的多样性和代表性。一个好的对话数据集应该包含各种不同的对话场景、话题和风格，以便训练出能够在多变环境中良好工作的对话系统。在甄嬛传这样具有特定时代背景和人物关系的语料中，尤其要注意保持语言风格和角色特性的一致性。 除了甄嬛传，类似的数据集还可以应用于各种场景，例如客服机器人、虚拟助手、在线教育等。不同场景下，对话系统需要学习和适应的交流方式和语言风格各不相同。例如，客服机器人需要学会在解答问题的同时提供良好的用户体验，而虚拟助手则需要在完成任务的同时与用户建立友好关系。 对话训练数据集的制作和使用是构建高效对话系统的基础。通过对高质量对话数据的收集、整理和格式化，可以训练出能够模仿人类交流的智能体。在特定场景下，如《甄嬛传》中的人物对话，这种训练更是需要考虑到语料的历史背景和角色特性，以确保对话系统的自然度和可信度。

在Windows编程领域，MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++库，用于简化Win32 API的使用。MFC扩展DLL是一种特殊的动态链接库（DLL），它允许我们导出MFC类，以便其他应用程序或DLL可以使用。本文将深入探讨如何一步步实现MFC扩展DLL中导出类和对话框。 我们需要了解MFC扩展DLL与常规DLL的区别。常规DLL通常不包含MFC的运行时环境，而MFC扩展DLL则包含了MFC的类库，这使得它可以直接使用MFC类，并且可以导出这些类供其他MFC应用程序使用。 **创建MFC扩展DLL** 1. **新建项目**：在Visual Studio中，选择“文件”->“新建”->“项目”，然后在模板中选择“MFC”类别下的“MFC扩展DLL”。给项目命名，例如“TestExportClass”。 2. **配置项目设置**：在项目属性中，确保“配置类型”设置为“动态库 (.dll)”，并且在“MFC支持”下选择“使用MFC作为共享DLL”。 3. **添加导出类**：在DLL中，你需要创建一个或多个类并导出它们。导出类的方法是在类定义前加上`DECLARE_DYNAMIC`和`IMPLEMENT_DYNAMIC`宏。例如，创建一个名为`CExportClass`的类： ```cpp class DECLARE_DYNAMIC(CExportClass) { public: CExportClass(); virtual ~CExportClass(); // 添加你的成员函数 void ExportedFunction(); }; ``` 然后，在实现文件中，使用`IMPLEMENT_DYNAMIC`宏： ```cpp CExportClass::CExportClass() {} CExportClass::~CExportClass() {} void CExportClass::ExportedFunction() { // 实现你的功能 } ``` **导出类的成员函数**：为了使类的成员函数在外部可调用，需要使用`AFX_DECL_DLL_EXPORT`或`AFX_DECL_DLL_IMPORT`宏。例如，对于`ExportedFunction`，添加`AFX_DECL_DLL_EXPORT`： ```cpp AFX_DECL_DLL_EXPORT void CExportClass::ExportedFunction() ``` **创建导出对话框**：MFC扩展DLL还可以导出对话框。创建一个基于`CDialog`的派生类，如`CMyDialog`。然后，像导出类一样，导出对话框的创建函数： ```cpp AFX_DECL_DLL_EXPORT CMyDialog* CreateMyDialog() { return new CMyDialog(); } ``` **使用DLL**：在使用MFC扩展DLL的应用程序中，需要包含DLL的头文件，并链接到相应的库。使用`AFX_MODULE_ID`来获取DLL的模块ID，以便正确地初始化MFC。 ```cpp extern AFX_MODULE_ID moduleID; // 获取模块ID AFX_MODULE_ID moduleID = AfxGetModuleState()->m_pModuleInfo->m_moduleID; // 使用DLL CExportClass* pExportClass = new CExportClass(); pExportClass->ExportedFunction(); // 创建并显示对话框 CMyDialog* pDialog = CreateMyDialog(); pDialog->DoModal(); ``` **编译和测试**：确保编译并链接DLL项目，然后将其复制到使用它的应用程序的可执行文件同一目录下。运行应用程序，通过调用DLL的导出函数和对话框，检查功能是否正常工作。 以上就是实现MFC扩展DLL中导出类和对话框的详细步骤。在实际开发中，可能还需要处理线程安全问题，考虑异常处理，以及根据需求优化性能。理解MFC扩展DLL的原理和使用方法，能帮助开发者更好地构建可复用和模块化的软件组件。

项目概述 这是一套完整的DeepSeek AI流式对话系统源码，包含Spring Boot后端和React+TypeScript前端，实现了类似ChatGPT的流式输出效果（打字机效果）。所有代码均为生产级别质量，注释详尽，可直接应用于实际项目或二次开发。 核心特性 流式输出: 实时展示AI回复，无需等待完整内容生成 Markdown完美支持: 代码高亮、表格、列表等格式完美渲染 智能分段策略: 基于语义边界和格式完整性的内容传输优化 精美响应式UI: 优化的聊天界面，支持全屏模式和自定义滚动条 模式切换: 一键在流式/非流式模式间切换 完善错误处理: 全面的异常捕获和恢复机制 源码结构 DeepSeekExtProject(Java后端): Spring Boot框架 SSE实现流式响应 Markdown格式修复 DeepSeek API封装 DeepSeekExtWeb(React前端): React+TypeScript EventSource实现流式接收 React Markdown渲染 动态聊天界面 适用场景 AI聊天机器人开发 企业内部知识库问答系统 在线客服系统升级 学习

Ollama本地模型对话、选择本地文件、本地图像对话 1、新增根据聊天记录回复的功能。 2、优化了部分ViewModel，将对应Model字段、属性移到Model中，方便后续扩展。 3、新增读取外部数据回复问题功能，目前支持txt文件。 4、新增添加图片提问题功能，模型需要支持视觉（如：minicpm-v:latest）。 5、优化了类结构，创建对应的Model(MainWindowModel),将所有字段、属性移到Model。 6、新增聊天记录窗体，修改了窗体加载时，加载聊天记录的功能。将其拆分成一个视图。 7、移除了折叠栏功能，更新为Grid区域的显示与隐藏。 将聊天记录列表从主窗体中分离）。 8、更新记录文件加载功能，显示提问日期。 新增选择文件类型设置预览图标。 9、新增功能，新聊天后第一次提问完成后，保存的记录刷新到记录列表、记录删除功能。 10、新增功能，创建新窗体判断显示Ollama服务运行状态。

基于spring-ai框架实现的RAG增强检索，及ai对话demo后端服务源码。 Demo中演示了，根据本地客户宠物的洗澡剪毛记录，和剪毛和洗澡间隔规则，询问ai,哪些宠物应该剪毛或洗澡了。 运行前准备工作： 1.Java运行环境：openjdk22 2.安装ollama 3.pull大模型nomic-embed-text，wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4 详细运行步骤，请参考以下文章：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140129688

全球人工智能技术创新大赛（赛道三_小布助手对话短文本语义匹配）_text_match

在本文中，我们将深入探讨如何使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架在对话框应用程序中创建一个简单的FFmpeg视频播放器。FFmpeg是一个开源项目，包含了处理音频和视频的多种工具和库，包括解码、编码、转码以及流处理等功能。MFC是微软提供的C++类库，用于构建Windows应用程序，尤其是用户界面。 你需要确保已经安装了FFmpeg库，并且将其包含到你的项目中。这通常涉及到将FFmpeg头文件添加到项目的包含路径中，以及链接到相应的库文件。对于Windows平台，可能需要链接`avformat.lib`、`avcodec.lib`、`avutil.lib`、`swscale.lib`等库。 接下来，你需要创建一个MFC对话框应用程序。在Visual Studio中，选择“文件” > “新建” > “项目”，然后在模板中找到“MFC AppWizard”。在向导中选择“对话框”作为主界面类型，完成项目创建。 在对话框资源中，添加一个静态文本控件用于显示视频，并放置一些控件，如播放/暂停按钮、进度条和音量控制器。这些控件将用于控制视频播放。记住为每个控件分配唯一的ID，以便在代码中引用它们。 为了播放视频，你需要实现以下几个核心功能： 1. **打开视频文件**：使用FFmpeg的`avformat_open_input()`函数打开视频文件。这个函数需要文件路径和一个`AVFormatContext`结构体指针。之后，使用`avformat_find_stream_info()`来获取流信息。 2. **解码视频帧**：找到视频流，通过`av_find_best_stream()`，然后创建解码器上下文(`AVCodecContext`)，使用`avcodec_open2()`打开解码器。接着，使用`av_read_frame()`读取编码的帧，然后调用`avcodec_decode_video2()`进行解码。 3. **图像渲染**：MFC对话框中的静态文本控件无法直接显示视频帧，所以你需要将解码后的YUV或RGB数据转换为位图，然后在控件上显示。可以使用`sws_scale()`函数从源色彩空间转换到目标色彩空间（如RGB），然后创建一个GDI+的`Bitmap`对象并设置其数据。使用控件的`DrawBitmap()`方法显示位图。 4. **控制播放**：实现播放/暂停、前进/后退等功能。你可以使用定时器来控制视频的播放速度，每次定时器触发时，读取并解码一帧，然后更新控件显示。进度条的值可以通过当前播放时间与总时长的比例来设定。 5. **音轨处理**：如果视频有音频，需要类似地打开音频流，创建解码器上下文并解码音频。使用`AVAudioFifo`来缓冲音频帧，然后通过Windows的`waveOutWrite()`函数播放音频。 6. **关闭和清理**：在程序退出时，记得释放所有资源，包括关闭文件、解码器上下文、格式上下文等。 开发过程中，你可能需要调试和优化性能，例如，处理不同编码格式的视频，调整图像缩放的质量，以及处理播放过程中的错误。 通过结合MFC的强大界面功能和FFmpeg的多媒体处理能力，我们可以创建一个简单的视频播放器。尽管这只是一个基础的实现，但你可以在此基础上扩展更多功能，如支持字幕、快进快退、全屏播放等。

在Visual Studio 6.0中出现了一个新类CHtmlView，利用这个类，我们可以实现在对话框的控制中显示HTML文件。 要想使用CHtmlView类，对它的定义和实现就必须有全面深入的理解。我们不妨拿CHtmlView和CListView做一个比较，通过比较这两个类，我们会发现一些有趣的差别。首先，MFC中CListView有一个对应的CListCtrl类，而CHtmlView却没有一个CHtmlCtrl类与之对应；其次，CListView的使用依赖于MFC的文档/视结构，而CHtmlView的实现是基于COM的。通过IWebBrowser2接口来实现，而且IWebBrowser2与MFC文档/视图结构之间没有任何关系。