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　　不过，近年来，基于语言模型和机器学习的错误判断方式被广泛地使用。这种判断方式具体来说就是，我们会在用户输入检索词后，先对其进行置信度判断，如果得分过低，再进入后续的纠错过程。这能帮助我们更好地进行纠错。为什么这么说呢？我们来看一个例子，如果我们将「极客」错误地输入成了「级可」，通过检索常用字典和混淆字典，我们是有可能发现这个错误的。但如果我们错输成「即可」，由于「即可」本身也是一个合理的词，因此我们就需要使用基于语言模型和机器学习的方法，计算「即可」这个词出现在这个上下文中的置信度，才能发现有错。

　　如果是两个以上的关键词联合查询，那我们会将同时包含所有关键词的最小片段称为最小窗口，然后通过衡量查询结果中最小窗口的长度，来判断多个关键词是否接近。这么说比较抽象，我们来举个例子。当我们分别以「极」「客」「时」「间」这四个字作为关键词查询时，如果一个文档中有这么一句话「极多客人，一时之间」，那字符「极」到字符「间」之间就是 9 个字符。也就是说，在这句话中覆盖「极」「客」「时」「间」这四个关键词的最小窗口长度就是 9。

　　本文介绍了通义灵码作为AI编程伙伴的革命性意义及其技术特点。基于阿里云通义代码大模型CodeQwen1.5，它具备多模态代码理解、意图推理和跨语言知识融合能力，可重构开发者工作流，从智能编码到Debug预警再到文档自动化全面提升效率。数据显示，其能将常规开发时间缩短60%，错误率下降43%，新技术上手速度提升2倍。未来，通义灵码将推动需求-代码双向翻译、架构自演进等全新编程形态，助力开发者聚焦更高价值领域，开启人机共生的编程新时代。

　　一个基于 SpringBoot + Vue 的在线天】这是一个基于 Spring Boot 和 Vue 构建的在线考试系统。后端采用 Spring Boot、Spring Data JPA 和 MySQL 实现快速开发和数据库操作；前端使用 Vue.js 和 Element UI 快速搭建界面。系统包括用户管理、考试管理、考试答题和成绩管理等功能模块，并设计了相应的数据库表结构。通过 RESTful API 实现前后端数据交互，支持多种题型和权限管理，适用于学校和企业等场景。