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1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试

内容：对于两个C++程序，设计并实现两种不同的基于散列表的检测算法，计算两个程序的相近度，并分析1. 分别读取两个C++程序文件（InFile1.cpp,InFile2.cpp）,识别其中的关键词并统计频度，分别生成两个文件，保存关键词名称和对应频度（OutFile1.txt,OutFile2.txt）。2. 自行设计散列函数，分别利用开放地址法和链地址法构建C语言关键词的散列表。在扫描源程序的过程中，每遇到关键词就查找相应散列表，并累加相应关键词出现的频度。3. 根据统计的两个程序中关键词不同频度，可以得到两个向量。4. 利用开放地址法和链地址法两种方法实现，分别输出s和两种方法计算s所用的时间，分析比较两种方法的效率。

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