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已知直角三角形的两直角边为3和4,编程求出三角形的斜边长度

回答

在直角三角形中,根据勾股定理,斜边的长度等于两直角边长度的平方和的平方根。已知直角边分别为 3 和 4,斜边长度 c 可通过以下公式计算:

[ c = \sqrt7 = \sqrt25 = \sqrt25 = 5 ]

以下是使用 Python 语言实现的代码:

import math

a = 3
b = 4

c = math.sqrt(a**2 + b**2)
print("斜边长度为:", c)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
我想用AI完成一个编程项目,帮我从零到一完成一个个人介绍网站,我现在使用vo.dev完成了一个网站,但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉,暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面: 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确,包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置,确保配置正确,例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志,以获取更详细的错误信息,从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
我想做一个企业独有的招聘网站或网页有哪些AI可以做到(我不会编程)
以下是一些可以帮助您创建企业独有的招聘网站或网页的 AI 相关产品和应用: 1. 智联招聘 APP:这是一款 AI 招聘筛选工具,使用自然语言处理和机器学习技术,能够帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。例如,当企业招聘程序员时,它会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 2. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,在使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-12-18
我想学习python,但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学,我觉得很无聊,而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个,利用AI快速学习python的方法吗?
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法: 首先,您需要了解 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等规则)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程)、函数(定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间)、模块和包(学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能)、面向对象编程(了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态)、异常处理(理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误)以及文件操作(学会文件读写、处理文件与路径)。 您可以参考以下课程内容进行学习: 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”: 第二节:Python 基础语法与文本处理,45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理,如统计字符数、词语数、句子数,讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构,能够进行简单文本数据处理。 第三节:利用 Python 进行自然语言处理(NLP),45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析,统计词频并找出高频词汇,讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作,理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中,您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题,例如通过智能问答获取对概念的解释,或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利!
2024-12-16
AI编程产品经理
以下是关于 AI 编程产品经理的相关内容: AI 对产品经理工作流程的改变: 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤: 将相关图片丢进聊天,指出不对的地方让其修改。AI 能立刻改并告知修改之处,但要做好需求提出并不容易,可能需要反复对话和互相“PUA”。 北京分队中相关人员情况: 枫 share:产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过 SD、MJ 但有待深入学习,用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频。正在找 AI 方向的产品岗位,坐标海淀(北五环)。 行远:产品经理,熟悉 prompt,部署过大模型、绘图项目,使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具。期待学习和实战案例应用,坐标朝阳。 管子:数据科学家,熟悉 prompt 创作,midjourney,runway,正在学习 stable diffusion。期待学习、打磨作品,坐标朝阳(望京和国贸)。 猫先生:算法技术出身,2022 年开始持续关注并学习 AIGC 方向,部署过大模型、绘图、视频生成等项目。熟悉 pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui 等工具,坐标海淀。 Andy:技术出身,刚开始学习 AIGC,部署过大模型、SD 等,写过代码调用 API,熟悉使用 ChatGPT、Kimi、coze 等。关于 AI 在教育领域的应用,坐标通州。
2024-12-11
无编程基础,如何学习AI工具的使用
对于无编程基础的人学习 AI 工具的使用,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习 AI 打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向大众的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 另外,在借助 AI 学习编程方面,要打通学习与反馈循环。比如从“Hello World”起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。同时要记住,AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 如果您对 Python 和 AI 的相互调用感兴趣,Python 就像哆拉 A 梦,拥有丰富的标准库,还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。
2024-12-09
想学AI编程,要怎么逐步进行
如果您想学习 AI 编程,可以按照以下步骤逐步进行: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等基本数据类型。 控制流:学习使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 函数:掌握定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间中局部变量和全局变量的概念和工作方式。 2. 模块和包: 导入模块:学会导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 3. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系及如何实现多态。 4. 异常处理: 理解异常:明白什么是异常以及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 5. 文件操作: 文件读写:学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何用 Python 处理文件路径,以及列举目录下的文件。 在深入学习过程中,您可以通过完成一些任务来巩固所学,比如完成一个简单程序、一个爬虫应用来抓取公众号文章,或者完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。
2024-12-07