向量 机器人 机器chatgpt

IG批量关注助手——提升社交网络效率的利器 导语：随着社交媒体的兴起，Instagram（简称IG）已成为全球范围内最受欢迎的社交平台之一。在这个互联网时代，许多人都希望通过IG与更多的人互动和连接。然而，手动一个个去关注其他用户显然是一项繁琐且耗时的任务。为了解决这个问题，IG批量关注助手应运而生 ......

推特点赞机器人：引领社交媒体新时代 近年来，社交媒体平台在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。如今，人们已经习惯于通过推特（Twitter）等平台与全球范围内的用户进行互动和分享信息。而在这个快速变化的数字时代，推特点赞机器人正逐渐崭露头角，成为用户们迅速获得认可和推广的利器。 推特点赞机器人，顾名 ......

一、用go语言，对于关键字集合(1，4，5，10，16，17，21)，分别画出高度为 2、3、4、5和6的二又搜索树。 文心一言： 以下是用Go语言为给定的关键字集合(1, 4, 5, 10, 16, 17, 21)生成的高度为2、3、4、5和6的二叉搜索树。 由于二叉搜索树的形状对于不同的生成方式 ......

探索FB群控机器人：技术创新与社交影响 摘要：随着社交媒体的普及和技术的快速发展，群控机器人在FB（Facebook）平台上正逐渐成为一种引人注目的现象。本文将探讨FB群控机器人的技术原理、应用场景以及对社交影响的评估。 引言： 在当今数字时代，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。而FB ......

简介 作为一个程序员，发现自己写的bug其实不是一件容易的事情，我们会更容易发现别人的错误，对于自己代码里的错误会更难发现，这也是测试的必要性。通常，我们会有以下几种方式来检测发现代码中的bug： 研发编写单元测试。 代码扫描，比如sonarqube，findbugs。 测试人员进行集成测试 现在有 ......

简介 上一篇文章我们介绍了使用ChatGPT帮我们编写自动化测试脚本，但是上文编写的脚本并不符合我们的PO设计模式，作为现在主流的设计模式，更加方便我们去编写脚本，一旦页面发生变动，我们的代码改动也会变小，所以我们的目标不是使用ChatGPT编写自动化脚本，而是要使用ChatGPT来编写符合PO设计 ......

简介 当今软件开发中，自动化测试脚本的编写是确保软件质量和稳定性的重要步骤。随着人工智能和自然语言处理技术的进步，像ChatGPT这样的语言模型已经成为编写自动化测试脚本的有力工具。ChatGPT可以根据给定的指令和条件生成代码，简化了测试流程并提高了效率。 演练示例 假设我们有一个简单的网站，需要 ......

全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性 1. 基本思想 大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。 为了解决这一问题，之前的研究人员提出了检索增强生成（ ......

【论文解读】在上下文中学习创建任务向量 一、简要介绍 大型语言模型（LLMs）中的上下文学习（ICL）已经成为一种强大的新的学习范式。然而，其潜在的机制仍未被很好地了解。特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f (x)。在这里 ......

1. 前言 我们在第 1 篇文章中介绍了 eBPF 虚拟机，包括其有意的设计限制以及如何从用户空间进程中进行交互。如果你还没有读过这篇文章，建议你在继续之前读一下，因为没有适当的介绍，直接开始接触机器和字节码的细节是比较困难的。如果有疑问，请看第 1 部分开头的流程图。 本系列的第 2 部分对第 1 ......

斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......

因为向量点乘不是个群。 向量点乘会导出一个标量，这很奇怪但也不奇怪。 三个向量放在一起的话，其中会有两个组合在一起变成标量，以后的运算就不是点乘，而是数乘了。 若v向量为单位向量,则结果为 uv向量的点积（标量） * v向量. 不满足结合律 即: 某个方向力u, 在v方向上的分量. ......

库卡机器人坐标系临时赋值 .dat文件 &ACCESS RVP&REL 24DEFDAT right_frameDECL FRAME RIGHT_SIDE = {X -10173.6,Y -2136.14,Z 496.633,A 180.0,B 0.0,C 90.0}ENDDAT .src文件 &A ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......

简介 在我们的工作生活中，PPT出现的频率越来越高，工作汇报，经验分享，产品介绍等等，都会出现PPT。因为PPT相对于纯文本，能够添加图片，能够展示动画效果等，可以给大家带来更好的体验。但是写PPT有的时候让人头疼，我们要把许多文字浓缩成一句话，有时候需要绞尽脑汁，当然了，ChatGPT也可以帮助我 ......

应对数据爆炸时代，揭秘向量数据库如何成为AI开发者的新宠，各数据库差异对比 随着大模型的爆火，向量数据库也越发成为开发者关注的焦点。为了方便大家更好地了解向量数据库，我们特地推出了《Hello, VectorDB》系列，本文将从宏观角度、向量数据库与其他算法库的区别、技术难点及如何选择向量数据库等方 ......

夹角 1) 夹角一般用180度内的角 2) 如果夹角用于计算sin正弦值（叉乘公式有sin计算），那还要区分向量的先后顺序，即：夹角是顺时针还是逆时针。因为像sin(60)和sin(-60)结果是不一样的。 a到b的夹角：逆时针180度内 b到a的夹角：顺时针180度内 法向量 1) 左法向量，逆时 ......

如果ABQ三点共线，则OQ=a*OA+b*OB，且a+b=1，其中O表示不在直线AB上的任意点，当然如果原点不在直线AB上，用原点也是成立的。 参考 向量三点共线定理 (baidu.com) 向量的三点共线定理及应用_百度知道 (baidu.com) ......

开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......

今天给大家带来一批自学机器学习和深度学习的网站 一、机器学习、深度学习的知识讲解网站 1.白板推导系列：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=1 包含了非常多的各类传统机器学习算法的原理和数学推导，讲解清晰，自学的入门好视频 添加图片注释，不超过 ......

简介 每年的年度报告真的让人头很大，因为这个东西必须要写好，写好了可能在新的一年就是升职加薪，写得不好可能在领导眼里，这小子这一年就像是划水划了一年，所以年度报告很重要，但是年度报告要写好，却并不简单。当然了，我们可以借助ChatGPT来帮我们写好自己的报告，本文就来介绍一下使用ChatGPT帮助我 ......

简介 当我们想要设计一款产品的时候，文字总是不能具体的呈现出产品的架构，这个时候如果我们能够有一个架构图就会直观很多，也方便大家理解。但是架构图却并不好设计，需要我们对产品有足够的了解，同时还要对技术栈有较深的理解，所以我们还是可以找一个帮手，让ChatGPT帮我们来绘制产品架构图。 什么是架构图？ ......

简介 最近这两年互联网行业的行情很不好，找工作的人多了，可是工作岗位却变少了，找工作变得越来越难，很多人简历投了一大堆，可是却拿不到面试机会，其实除了大环境的问题，也有可能是因为简历写的不过关，本文我们就来介绍一下，如何使用ChatGPT帮我们优化自己的个人简历。 什么是好简历 简历对于一个求职者来 ......

五、用go语言，考虑一个装载因子为a的开放寻址散列表。找出一个非零的a值，使得一次不成功查找的探查期望数是一次成功查找的探查期望数的 2 倍。这两个探查期望数可以使用定理11.6 和定理 11.8 中给定的上界。 文心一言，代码正常运行： 在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 ......

向量运算是计算机图形学的基础，这个例子就是向量的一种应用，是利用向量来计算点到线段的距离，这个例子中可视化的展示采用Canvas2D来实现 ......

很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......

学期内是更不动了，之后慢慢填。 优化 梯度下降 Gradient Descent 与随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 随机方差缩减梯度下降 Stochastic Variance Reduced Gradient 镜像下降 Mirror Descent 与线性耦合 ......

简介 在我们完成了测试用例的编写之后，我们就需要造不同的测试数据去进行实际的测试工作了，我们要让我们的测试尽可能地覆盖所有的情况，就需要我们根据测试用例的设计方法，去设计更多的测试数据，执行更多地测试用例，使得测试更加完善。在造测试数据的时候，ChatGPT当然也可以帮我们很多。 测试数据 测试数据 ......

简介 在我们日常的软件测试工作中，测试用例是非常重要的一环，但是很多时候我们并不是第一时间就设计测试用例的，我们会先根据需求先制定一个思维导图，后面再去设计我们的测试用例，有的公司更是会通过思维导图来设计测试用例的。本文就来给大家介绍一下如何使用ChatGPT来生成思维导图。 什么是思维导图？ 思维 ......

简介 在我们通过思维导图设计了我们的测试用例，下面就需要我们实际去编写测试用例了，一个测试用例通常包含以下要素： 测试模块 测试标题 前置条件 测试步骤 预期结果 实际结果 本文就来给大家介绍一下如何使用ChatGPT来帮助我们编写测试用例。 生成实战 我们如何让ChatGPT帮我们编写测试用例？首 ......