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@ChatGPT 如何解决中国出生人口断崖式下滑的问题？
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guest说:
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*/
#include "config.h"
#include "CryptoAlgorithmHKDF.h"#if ENABLE(SUBTLE_CRYPTO)
#include "CryptoAlgorithmHmacKeyParams.h"
#include "CryptoAlgorithmHkdfParams.h"
#include "CryptoKeyHMAC.h"
#include "CryptoKeyRaw.h"
#include "ExceptionCode.h"
#includenamespace WebCore {
static inline Vector createDataVector(unsigned char* data, size_t size)
{
Vector dataVector;
dataVector.reserveInitialCapacity(size);
for (size_t i = 0; i > platformGenerateKey(const CryptoAlgorithmHkdfParams& params, const CryptoKey& baseKey, bool* result)
{
Vector key;
if (baseKey.type() != CryptoKey::HMAC)
return Exception { NotSupportedError };auto& hmacKey = static_cast(baseKey); if (!hmacKey.key().data()) return Exception { TypeError, ASCIILiteral("HMAC key data is empty") }; unsigned char derivedKey[params.length]; *result = hkdf_extract_and_expand(hmacKey.key().data(), hmacKey.key().size(), params.salt.data(), params.salt.size(), params.info.data(), params.info.size(), derivedKey, params.length); key = createDataVector(derivedKey, params.length); return WTFMove(key);}
ExceptionOr> CryptoAlgorithmHKDF::platformGenerateKey(const CryptoAlgorithmHkdfParams& params, const CryptoKey& baseKey)
{
bool result;
auto resultVector = WebCore::platformGenerateKey(params, baseKey, &result);
if (resultVector.hasException())
return resultVector.releaseException();if (!result) return Exception { OperationError, ASCIILiteral("HKDF function failed") }; return WTFMove(resultVector.releaseReturnValue());}
} // namespace WebCore
#endif // ENABLE(SUBTLE_CRYPTO)
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guest说:
Java实现监听 tibco queue
public class TibcoQueueListener { // Create a ConnectionFactory ConnectionFactory connectionFactory = new TibjmsConnectionFactory("tibco_url"); // Create a Connection Connection connection = connectionFactory.createConnection(); // Create a Session Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); // Create the Destination (Queue) Queue queue = session.createQueue("QueueName"); // Create a MessageConsumer from the Session to the Queue MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue); // Start the connection connection.start(); // Receive a message Message message = consumer.receive(); if (message instanceof TextMessage) { TextMessage textMessage = (TextMessage) message; String text = textMessage.getText(); System.out.println("Received: " + text); } else { System.out.println("Received: " + message); } // Close the connection connection.close(); } -
likefu说:
帮忙写一篇中国龙的由来
中国龙，又称“万物之灵”，是中国传统文化中最具有影响力的动物之一，它代表着力量、权威和尊严。它不仅在中国文化中扮演着重要的角色，而且还被认为是家族的象征，是中国人民的精神象征。
中国龙的由来可以追溯到中国古代神话中的神兽，据说它是中国神话中的五灵之一，与鹰、虎、熊、马同等重要。它也被认为是神兽，象征着中国传统文化的精神，代表着幸福、健康、平安和长寿。
此外，中国龙还被认为是中国的国宝，它的绘画和雕塑在世界上著名，它的形象深入人心，在中国文化中占据重要地位。
总之，中国龙是中国传统文化的重要组成部分，它不仅象征着力量、尊严和权威，而且还被认为是家族的象征，象征着幸福、健康、平安和长寿。
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guest说:
如何安装exsi
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从VMware官网下载ESXi安装文件，根据下载的文件类型，可以选择CD/DVD安装，也可以选择USB安装，也可以选择PXE安装。
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如果选择CD/DVD安装，将ESXi安装文件刻录到CD/DVD中，将CD/DVD插入光驱，重启服务器，在BIOS中设置从光驱引导，再重启。
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如果选择USB安装，需要制作一个ESXi安装U盘，将ESXi安装文件复制到U盘，并修改BIOS设置从U盘启动，重新启动服务器。
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如果选择PXE安装，需要配置PXE服务器，将ESXi安装文件复制到PXE服务器，创建引导菜单，修改BIOS设置从PXE启动，重新启动服务器。
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在安装界面中，根据提示选择安装语言，接受许可协议，选择安装目标，选择安装模式，输入主机名和密码，等待安装完成。
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安装完成后，会自动重启，进入登录界面，输入用户名和密码，登录ESXi服务器，安装完成。
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dsyj11说:
年终总结
2018是一个充满挑战和成长的一年，我在这一年里取得了不少成绩，也经历了一些挫折。
从2018年开始，我开始在一家大型跨国企业的财务部门工作。在这里，我学到了很多新的知识和技能，提高了自己的职业能力，不断完善自己的财务管理水平，帮助企业提高财务效率，为企业发展做出了贡献。
同时，我还参加了一些培训，学习了新的技能和知识，比如财务报表分析、会计实务、风险管理等，给自己的职业发展带来了新的机会。
此外，我还参加了一些行业性的活动，与同行们进行了交流，扩大了自己的视野，积累了更多的经验。
在2018年，我也与家人、朋友、同事等相互帮助，在彼此间建立起良好的友谊，增进了互相的了解。
总之，2018年是我的一个充实的一年，我充实了自己的职业能力，拓展了视野，结识了新朋友，收获了很多。2019年，我将继续努力，在职业发展上取得更大的成就！
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p51y1hhd说:
中国制造业整体节奏放缓原因
中国制造业整体节奏放缓的原因有多种，主要有：
一是国际金融危机带来的经济冲击，经济下行环境下，出口需求放缓，出口企业面临着订单减少、营收下降的压力，从而影响制造业的发展。
二是劳动力成本上升，劳动力成本不断增加，使得制造业企业不得不提高产品成本，从而影响企业的竞争力。
三是资源稀缺和环境污染，资源稀缺和环境污染问题的加剧，严重影响了制造业的发展。
四是技术更新不及时，有些企业技术更新不及时，落后的技术进一步加剧了企业的竞争力下降。
五是政策不够积极，政府政策不够积极，在金融危机期间，政府没有及时出台有力的政策，以帮助制造业企业应对经济下行压力。
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senooo说:
Write an example of Recursive Flow Classification algorithm using python
def recursive_flow_classification(data, depth):
if depth == 0:
# Base case: return label
return classify(data)
else:
# Recursive case: divide data into subsets
subsets = split_data(data)
labels = []
for subset in subsets:
labels.append(recursive_flow_classification(subset, depth-1))
# Return label that most of the subsets belong to
return majority_vote(labels)Example usage:
data = [1,2,3,4,5,6,7,8]
depth = 3
label = recursive_flow_classification(data, depth)
print("Label:", label)
