向量 机器人 机器chatgpt

本书把所构想的语言机器作为语言媒介系统工具的最新发展，语言机器也可以放在计算机器的历史中来进行分析与比较。 图灵在构想图灵机时，是从观察人用笔在纸上进行计算的过程开始的，所构想的图灵机装置就是用来模拟人类计算过程中的行为。图灵机通过建立符号，内部状态，以及输入与状态如何决定输出的规则来对计算问题建模 ......

这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......

国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。 ......

#机器学习 简单的说，机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说，机器学习就是让计算机从数据中“学习”，并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中，==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式，从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......

1.概述 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。 而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是Ope ......

同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......

hi，我是熵减，见字如面。 用ChatGPT，可以尝试做很多的事情。 今天我们就来让ChatGPT做为架构师，来帮我们设计一个账号系统吧。 我的实验过程记录如下，与你分享。 用户故事 首先，我们从用户故事开始吧。 提示：我们从用户故事开始，需要设计一个网站的账号系统模型，其中包括账号基础信息实体，邮 ......

hi，我是熵减，见字如面。 昨天我们用ChatGPT来设计一个账号系统，并尝试输出：模型表，类关系图，序列图，状态图等常用的架构设计中常用的元素。 今天，我们继续向更高层级延伸一下，看ChatGPT能不能更进一步释放工程师的生产力，创造更多的可能性。 所以，这次我们就来尝试用ChatGPT，来构建账 ......

问题来自.Net开发群友 问题 我想做一个自动生成单据号的功能，但是在EFCORE里没有行级锁，请有什么等价方案吗？ ChatGPT回答 在 EF Core 中确实没有提供行级锁（row-level locking）的功能，因为这需要对数据库进行显式的锁定操作，而 EF Core 的设计理念是尽可能 ......

用ChatGPT来了解ChatGPT 之前学习一个新技术, 想着要搞清楚这6个问题(来自陈皓介绍的学习方法): 1.这个技术出现的背景, 初衷, 要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题. 2.这个技术的优势和劣势分别是什么, 或者说, 这个技术的trade-off是什么. 3.这个技术使用的场景. ......

摘要：火到现在的ChatGPT到底是什么？它背后有哪些技术？对于我们的工作和生活会有啥影响？快来一起了解吧~ 本文分享自华为云社区《零基础解读ChatGPT：对人类未来工作是威胁还是帮助？》，作者：关耳山石。 前言 年前到现在，一直被ChatGPT的新闻轰炸，现在还越来越热闹了，关于ChatGPT技 ......

前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 ......

原文 | Nikola M. Zivkovic 翻译 | 郑子铭 在之前的几篇文章中，我们探索了一些基本的机器学习算法。到目前为止，我们介绍了一些简单的回归算法，分类 算法。我们使用 ML.NET 实现和应用这些算法。到目前为止，我们探索了使用监督学习的算法。这意味着我们始终拥有用于训练机器学习模型 ......

摘要 近两年即时通讯/直播产品炙手可热，市场上针对ToB的产品日益增多，企业该如何去选型呢？本文分享了笔者对于直播产品的思考，将从直播SDK实例功能特性、常见业务场景、注意事项及最佳实践等方面介绍如何进行实例选型，旨在帮助您了解应如何结合实际业务场景选购音视频产品。 前言 近期，ChatGPT火遍全 ......

相信大家最近被 ChatGPT 刷屏了，其实在差不多一个月前就火过一次，不会那会好像只在程序员的圈子里面火起来了，并没有被大众认知到，不知道最近是因为什么又火起来了，而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 完全可以好好玩一玩呀，于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了个人微信中，实现在微信中调戏 ......

相比传统的搜索引擎，它省去了“搜”的时间，只剩下“索”的结果。——题记 总结/朱季谦 昨晚经过一顿操作猛如虎的捣鼓，终于将chatGPT的访问环境在Mac笔记本上搭建了起来。 基于日报、读后感、短文、公文模版、编程这五个场景，我进行了一下简单的体验。 一、让chatGPT写日报 在网上随便找到一个日 ......

最近一个月，ChatGPT在持续走热，整个技术圈似乎在“瑟瑟发抖”。因为大家在不断的构思着“科幻”的那一幕：整个世界被机器所控制，人沦为“机器”的“工具”。 ......

我曾经多次向人推荐Vim，其热情程度有些类似现在卖保险的，有的时候，人们会因为一些弥足珍贵的美好暗暗渴望一个巨大的负面，比如因为想重温手动挡的快乐而渴望买下一辆二十万公里的老爷车，比如因为所谓完美的音质而舍不得一个老旧的有线耳机，比如因为一个铜炉火锅而期待北京那漫长而寒冷的冬天。 ......

我：用java写一段玫瑰花 ChatGPT：您可以使用 Java 绘制玫瑰花。以下是一段代码： import java.awt.*; import javax.swing.*; public class Rose extends JFrame { private int n = 8; public ......

本文是关于ChatGPT 背后核心技术实现的一个通俗白话版，不涉及到的AI具体实现的技术细节哦。 在编排上增加了一些分割，内容具体如下： LLMs（大型语言模型） 如果将ChatGPT比作是动物，它就像一只饥饿的毛毛虫一样，毛毛虫喜欢啃食树叶，并不断的长大。 LLMs（大型语言模型）也喜欢吞噬大量的 ......

本文主要涉及图机器学习的基础知识。 我们首先学习什么是图，为什么使用图，以及如何最佳地表示图。然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在广为人知的图神经网络 (Graph Neural Network，GNN)。最后，我们将一窥图数据上的 Tra ......

大家好！我是韩老师。 不得不说，最近 OpenAI/ChatGPT 真的是太火了。 前几天，微软宣布推出全新的 Bing 和 Edge，集成了 OpenAI/ChatGPT 相关的技术，带动股价大涨： 微软市值一夜飙涨 5450 亿 国内外各家大厂也是纷纷跟进，发布或者将要发布与 OpenAI/Ch ......

这几天最火的话题就是ChatGPT，人人都在聊，人人都在社交圈或者vlog里面分享使用ChatGPT的聊天截图。 众生有众生相，每个人对这个AI工具有不同的感受和反应。我个人是非常接受ChatGPT，把它当作一个辅助工具，一个智能搜索的助手，从编程能力方面，我的评价是远远超过当年刚从计算机学院毕业的 ......

毫无疑问，GPT是目前最火的人工智能方向，已经商用的有OpenAI公司原生的GPT3 和 ChatGPT ，以及微软公司的Azure OpenAI Service （暂时还没有包含ChatGPT）。关于他们的各种资料以及讨论（甚至争论），网上已经有很多了。我这里不准备重复。本文分享的一个是我自己为了 ......

前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。 定义 K-means是一种无监督学习算法， 用于对数据进行聚类。该算法将数 ......

交叉验证是机器学习当中的概念，一般深度学习不会使用交叉验证方法，原因是深度学习的数据集一般都很大。但是也有例外，Kaggle 的一些医疗类比赛，训练集一般只有几千张，由于训练数据很少，用来作为验证集的数据会非常少，因此训练的模型在验证集上精度可能会有很大波动，这直接取决于我们所选择的验证集和训练集划... ......

1.概述 前段时间使用体验了ChatGPT的用法，感受到ChatGPT的强大，通过搜索关键字或者输入自己的意图，能够快速得到自己想要的信息和结果。今天笔者将深挖一下ChatGPT，给大家介绍如何使用ChatGPT的API来实战开发一些例子。 2.内容 2.1 ChatGPT起源 这个还得从谷歌发布B ......

前言与参考 此文书写于： January 6, 2023， 更新于 January 6, 2023 ；可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 Isaac Sim 相关参考链接： 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接，建议没啥事就可以逛逛，看问题和回答也是件很有 ......

深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。 大部分机器学习算法都有超参数（必须在学习算法外手动设定）。机器学习本质上属于应用统计学，其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计，而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要... ......

K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......