向量 机器人 机器chatgpt
本地搭建chatgpt
ChatGPT，全称聊天生成预训练转换器（英语：Chat Generative Pre-trained Transformer[2]），是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型并以强化学习训练。ChatGPT目前仍 ......
问 ChatGPT 50个问题，耗水 500 毫升；通讯专家发帖称 iPhone 网络国内造假丨RTE开发者日报 Vol.47
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」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （91）-- 算法导论8.3 4题
四、用go语言，说明如何在 O(n) 时间内，对 0 到 $n^3-1$ 区间内的n个整数进行排序。 文心一言： 在 O(n) 时间内对 0 到 n^3-1 区间内的 n 个整数进行排序，可以使用基数排序（Radix Sort）算法。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其时间复杂度为 O(d*(n+ ......
机器学习——十大大型猫科动物分类
（一）、选题背景 机器学习作为人工智能领域的重要分支，在图像分类和识别方面发挥着巨大的作用。而在自然界中，猫科动物一直以来都是备受人们关注和喜爱的对象。本文将介绍机器学习在十大大型猫科动物分类上的应用。 猫科动物是一类身体结构相似、体型较大的哺乳动物，其中包括了非洲豹(African Leopard ......
【专题】ChatGPT开启AlGC产业生态新时代 新风口 新生报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
【专题】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
机器翻译与数据集
import os import torch from d2l import torch as d2l # @save d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140ed ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （90）-- 算法导论8.3 3题
三、用go语言，利用归纳法来证明基数排序是正确的。在你所给出的证明中，在哪里需要假设所用的底层排序算法是稳定的? 文心一言： 基数排序是一种非比较型整数排序算法，其通过在每一位上进行比较来排序。基数排序的一个主要特点是它是稳定的，也就是说，相等的元素在排序后保持原来的顺序。 当我们使用归纳法来证明基 ......
谁将取代 transformer；PPT 开发者去世；ChatGPT 访问量连续三个月下降丨 RTE开发者日报 Vol.46
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」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家 ......
机器学习算法原理实现——kmeans聚类算法
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法，它将数据划分为K个相似的簇，其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤： 原理： K-means基于一个简单的想法：相似的数据点应该在空间中彼此靠近，并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些 ......
机器学习算法原理实现——神经网络反向传播，链式求导核心
记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(- ......
【单片机】第一周作业：机器码
单片机作业 第一周作业：机器码 Write By MengLang Studio | 萌狼工作室 | 哔哩哔哩：萌狼蓝天 学习编程有问题？上萌狼工作室交流社区！ 一、选择题 (单选题, 5分) 机器数是将符号数字化的数，是数字在计算机中的（ 二进制 ）表示形式。 (单选题, 5分) 机器数的特点是符 ......
机器学习算法原理实现——cart决策树
cart决策树示例： 本文目标，仿照sklearn写一个cart树，但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类，因此用到gini指数： 为了帮助理解： 好了，理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤： 注意还有几个细节： cart树每个treenode存储了哪些数据？ ......
机器学习算法原理实现——决策树里根据信息增益选择特征
先说熵的定义： 再看信息增益 信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确定性越大。 上述例子计算错误，gpt识 ......
chatgpt使用python写一段二分查找的demo
以下是一个Python实现的简单二分查找算法的代码示例： def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 # 找到中间元素的索引 ......
机器学习算法原理实现——k近邻算法 KNN
K近邻算法是一种基于距离度量的数据分类模型，其基本做法是首先确定输入实例的[插图]个最近邻实例，然后利用这[插图]个训练实例的多数所属的类别来预测新的输入实例所属类别。 k最近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的分类和回归算法。其基本原理如下：1. 训练阶段：将训练样 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （89）-- 算法导论8.3 2题
二、用go语言，下面的排序算法中哪些是稳定的：插入排序、归并排序、堆排序和快速排序?给出一个能使任何排序算法都稳定的方法。你所给出的方法带来的额外时间和空间开销是多少？ 文心一言： 在Go语言中，以下排序算法是稳定的： 插入排序 归并排序 而以下的排序算法是不稳定的： 堆排序 快速排序 要使任何排序 ......
python开发之个人微信机器人的二次开发
简要描述： 添加标签 请求URL： http://域名地址/addContactLabel 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 String ......
机器学习算法原理实现——线性判别分析LDA
介绍 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种有监督式的数据降维方法，是在机器学习和数据挖掘中一种广泛使用的经典算法。LDA的希望将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，按类别区分成一簇一簇的情况，并且相同类别的 ......
【笔记】机器学习基础 - Ch6. Kernel Methods
6.1 Introduction 继续从二分类模型出发，实际情况中样本通常不是线性可分的 一种思路是增大特征空间的维度，也就是加入原本特征的组合，即一个从 \(\cal X\) 到更高维 \(\mathbb{H}\) 的非线性映射 \(\Phi:\cal X\to \mathbb{H}\)，从而在 ......
机器学习日志 新闻标题分类
根据标题内容，分类有 财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐 ```python #导入必要的包 import random import jieba # 处理中文 from sklearn import model_selection from skle ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （88）-- 算法导论8.3 1题
# 一、用go语言，参照图 8-3 的方法，说明 RADIX-SORT在下列英文单词上的操作过程:COW，DOG，SEA，RUG，ROW，MOB， BOX， TAB， BAR， EAR，TAR， DIG，BIG， TEA，NOW，FOX。 ## 文心一言： RADIX-SORT 是一种基于字符的排序 ......
机器学习之分类
分类任务和回归任务的不同之处在于，分类任务需要做出离散的预测。对于多分类任务的神经网络模型，其输出目标通常会用**one-hot**编码来表示，在输出层中使用**softmax**函数，同时使用分类交叉熵损失函数进行训练。在本博客中，我们将使用**TensorFlow**的底层API实现一个基于全连 ......
如何高效使用ChatGPT(上）开胃菜
#1 ChatGPT能做什么？ - 产生潜在客户 ChatGPT可以帮助您实现个性化沟通，减少在各种情况下创建和使用电子邮件模板的过程，让您接触到更多潜在客户，增加转化机会。 - 提高在线知名度 ChatGPT可以即时格式化您的内容，以便进行搜索引擎优化，让您以最小的投入创建有效的电子邮件和社交营销 ......
机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归
本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展，加入了正则化而已！ 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子，假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征，如房间数量、地理位置、 ......
发布 VectorTraits v1.0，它是 C# 下增强SIMD向量运算的类库
# 发布 VectorTraits v1.0, 它是C#下增强SIMD向量运算的类库 VectorTraits: SIMD Vector type traits methods (SIMD向量类型的特征方法). NuGet: https://www.nuget.org/packages/Vector ......
听我说，Transformer它就是个支持向量机
前言 SVM is all you need，支持向量机永不过时。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基 ......
智能问答系统机器人-知识库搭建使用步骤
我们都使用过ChatGPT，也能感受得到他的大模型能力。但是，它并不能知道我们企业或个人的私有知识信息。现在，智能客服系统已经搭配了智能知识库AI，基于ChatGPT和私有数据构建智能知识库，智能辅助客服回复用户消息。可以做到全自动回复，或者辅助客服人工回复。 现在网站注册账号：https://go ......
机器学习算法原理实现——使用交叉熵、梯度下降求解逻辑回归
交叉熵的定义以及和熵的区别？ 交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异的一个度量。在机器学习和深度学习中，尤其是分类问题，交叉熵常被用作损失函数。交叉熵度量的是实际分布（标签）与模型预测之间的不一致程度。 这个值越小，模型的预测与真实分布越接近。完美的预测会有交叉熵为0，这是因为模型的预测概率分布与真实概 ......
更新预告：chatGPT知识树。
从一个知识点出发，无限扩展到无数个子知识点。 是学习，了解其他行业知识，专业技能的利器。10分钟，就可以对一个行业，一个专业有大概，又专业的了解。 简单列2个例子，让你感受下神的强大。 上线时间：2023-9-7 体验地址：https://ppword.cn ......