在AI时代，一个好的提示词能够大幅提升工作效率和内容质量。本文整理了三个核心领域的实用提示词模板，涵盖博文写作、编程开发和学术论文，为不同需求的用户提供参考。
🎯 什么是提示词提示词（Prompt）是与AI模型进行交互的关键指令，通过精心设计的提示词，我们可以：
明确AI的角色定位和专业领域
规范输出格式和质量标准
提供具体的执行流程和约束条件
获得更精准、更符合需求的回答
一个优秀的提示词通常包含以下要素：
角色设定：明确AI的专业身份和能力范围
任务描述：详细说明需要完成的具体工作
输出要求：规定格式、风格、长度等标准
约束条件：设置行为准则和限制规则
示例参考：提供具体的格式模板
📝 博文写手提示词应用场景博文写手提示词适用于各种内容创作场景，包括：
技术博客：编程教程、技术分析、工具介绍
生活分享：经验总结、心得体会、观点表达
产品评测：深度测评、使用体验、对比分析
教育内容：知识科普、学习方法、技能分享
核心特点这个提示词的设计重点在于：
专业性：具备扎实的写作功底和丰富的创作经验
适应性：能够根据不同主题灵活调整写作风格
结构化：遵循清晰的逻辑框架，确保内 ...
使用Python-docx库创建专业的Word文档在日常工作和学习中，我们经常需要生成格式规范的Word文档，特别是学术论文、报告等正式文档。手动调整格式既繁琐又容易出错。今天，我将介绍如何使用Python的python-docx库来自动化生成格式化的Word文档。
什么是python-docx？python-docx是一个强大的Python库，用于创建和修改Microsoft Word (.docx)文件。它提供了丰富的API，让我们能够通过编程方式控制文档的各个方面，包括段落、字体、表格、图片等。
安装python-docx首先，我们需要安装这个库：
1pip install python-docx
基础概念在使用python-docx之前，需要了解几个基本概念：
Document（文档）：整个Word文档对象
Paragraph（段落）：文档中的一个段落
Run（文字块）：段落中具有相同格式的一段连续文字
Style（样式）：预定义的格式集合
创建和设置文档让我们从创建一个基本文档开始：
1234567891011from docx import Documentfrom ...
SLAM 小车指令合集本文档汇集了在ROS2环境下，操作SLAM小车进行Gmapping建图、Cartographer建图以及Navigation2导航的核心指令，旨在提供一份清晰、快速的查询手册。
重要提示：在开始所有操作前，请务必确保树莓派与microROS控制板的 ROS_DOMAIN_ID 保持一致。
一、 Gmapping 建图Gmapping是一种基于粒子滤波的经典SLAM算法，适用于计算量要求不高的小场景建图。
1. 准备工作a. 启动并连接代理在树莓派终端中执行，启动microROS代理。
1sh ~/start_agent_rpi5.sh
启动后，按一下microROS控制板的复位按键，等待连接成功。
b. 进入Docker环境打开一个新的终端，执行以下指令进入ROS2 Docker容器。
1sh ros2_humble.sh
c. 查看运行中的Docker容器在 树莓派主机的终端（即未进入Docker环境的终端）中执行以下指令，可以查看当前正在运行的容器及其ID。
1docker ps
此命令会列出当前正在运行的所有Docker容器，包括它们的CONTAINE ...
一键脚本安装 ROS2在终端中执行以下命令即可一键安装 ROS2（适用于 Ubuntu）：
1wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
该脚本由 Fishros 社区维护，支持多种 ROS2 版本的自动安装，适合新手快速部署环境。
检查 ROS2 是否安装成功安装完成后，可以通过运行 ROS2 自带的小乌龟仿真程序来检测环境是否正常。
启动 turtlesim 仿真窗口：
1ros2 run turtlesim turtlesim_node
执行该命令后，会弹出一个小乌龟的图形窗口，说明 ROS2 及其 GUI 组件安装成功。
启动键盘控制节点：
1ros2 run turtlesim turtle_teleop_key
在弹出的终端窗口中，使用键盘的方向键即可控制小乌龟移动。
如果上述命令均能正常运行，说明 ROS2 安装和基本环境配置已经完成。
更多 ROS2 控制海龟的常用指令1. 控制小乌龟移动可以通过发布速度话题控制小乌龟运动。例如，让 turtle1 以一定速度前进并旋转 ...
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阅读致力于最大程度地减少网络文学阅读者在自行搜寻 ...
什么是Serena？Serena 是一个开源的编码代理工具包，能让 AI 像资深开发者一样理解你的代码项目。它通过语言服务器协议（LSP）从符号层面理解代码结构和依赖关系，让 AI 能够：
精准定位函数定义和引用
自主完成开发任务
进行精确的代码编辑
执行各种开发环境操作
Windows 安装与配置步骤1. 安装 uv 包管理器以管理员权限打开 PowerShell，执行以下命令安装 uv：
1powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
2. 配置 Cursor在 Cursor 的设置文件中添加 MCP 服务器配置。找到 Cursor 的配置文件（通常在 %APPDATA%\Cursor\User\settings.json），添加如下内容：
123456789101112{ "mcpServers": { "serena": { ...
重要提示与免责声明：本教程介绍的 cursor-free-vip 工具主要用于学习和研究目的。使用此类工具可能违反 Cursor IDE 的服务条款。请务必理解并自行承担所有潜在风险和后果。我们强烈建议您在经济条件允许的情况下，支持正版软件，购买 Cursor IDE Pro 版本。
前言Cursor IDE 是一款集成了强大 AI 功能（如 Copilot++）的现代代码编辑器，深受开发者喜爱。然而，免费试用期过后，其部分 Pro 特性会受到限制。cursor-free-vip 是一个开源项目，旨在通过重置 Cursor 的配置（特别是机器 ID），帮助用户在试用期结束后继续使用部分 Pro 功能。
本教程将基于 GitHub 上的 yeongpin/cursor-free-vip 项目，指导您如何在 Windows、macOS 和 Linux 系统上使用这个脚本。
一、关于 Cursor Free VIPcursor-free-vip 是一个跨平台的脚本工具，主要功能包括：
重置 Cursor IDE 的配置，绕过免费试用期限制。
支持 Windows, macOS 和 Li ...
ae4229dabc6099ac737fcb2927e1169241cd30c5e35eeddb7964e2aefbe6dc4ec9813fbfe8b41bcb8552ec303d568e19a79ea9e5b57fee2739b83c760203f88eb85b96e240b68b89b2af6a0210075dd708805ff41145db258af6e44476ff8edb0978af6058a5eec04cd982fbe4770a4f6ec16fc8e2e2e427c9dbab97f6679ff07759fdf67f15370db7f0370ca71e83cf620bdc6abb9932744c8e85ea748e0784945a282a6f6d3575dbdac45fef6d7131bea0b9ac93e7fa4d461289af4aa4f8eadb563e046bfacc46e07349a7f027dafc50b1fd58bf8ef787a71f11d9d56f879b59da3abc24d2f977e89e5864a81a62f25ab4887e3a6450b4c ...
同济大学交通运输工程-智能交通系统工程复试笔试真题全部解答2019年试题一、简答题（任选5道）1. 写出智能交通六个应用领域
交通管理与控制系统
公共交通系统
商用车运营管理系统
电子收费系统
交通信息服务系统
车辆控制与安全系统
2. 定点检测技术和移动检测技术都有什么优缺点定点检测技术：
优点：设备固定，维护便利；数据连续性好；精度高；全天候工作能力强
缺点：只能获取断面交通信息；覆盖范围有限；建设成本高；易受天气和环境影响
移动检测技术：
优点：覆盖范围广；能获取路段连续信息；投资成本相对较低；可获取路网动态信息
缺点：数据精度不如定点检测；受样本数量限制；数据处理复杂；可能存在数据偏差
3. 写出车路协同的定义车路协同是指通过先进的无线通信和网络技术实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施之间的实时信息交互，形成协同感知、协同决策和协同控制的智能交通系统，提高交通效率和安全性的技术。它是智能网联汽车与智能道路基础设施协同工作的系统。
4. 写出交通事故的定义交通事故是指车辆在道路上因过错或者意外造成人身伤亡或者财产损失的事件。从技术角度看，是指在道路交通活动中，车辆、行人等 ...
请你首先介绍这篇文章的系统框图这篇文章的系统框图（Fig. 1 System framework）描述了融合超宽带（UWB）测距与激光扫描的目标定位系统的工作流程。它的核心模块包括以下几个部分：
1. 输入数据
UWB测距数据（UWB measurement）
机器人获取目标的UWB测距信息，形成测距序列。
激光扫描数据（Laser data）
机器人使用激光雷达获取环境中的点云数据。
2. 激光数据预处理
激光数据聚类（Laser data preprocessing）
采用DBSCAN算法对激光点云数据进行聚类，以区分不同目标或障碍物。
数据关联（Data association）
采用最近邻数据关联算法（NNDA），计算相邻时刻的激光聚类，并关联出运动目标的轨迹（Object trajectory）。
3. 目标识别
UWB测距序列匹配（Sequence matching）
计算UWB测距序列与激光轨迹之间的相似度，确定目标的唯一性，解决目标识别的奇异性问题。
4. 目标定位
粒子滤波初始化（Particle filtering in ...
