向量 机器人 机器chatgpt
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
[toc] 文章标题:《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域,如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而,这些技术也面临着一些安全问题,如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此,对于机器学习 ......
机器学习评价指标总结(二分类篇)
[toc] ## 疾病预测 我们以疾病预测为例子来介绍分类的指标。疾病预测是一个二分类预测任务,我们需要预测患者是否患有疾病。 如下图,假设一共有100个样本,其中90个是正常未患病的人,10个是患病的人,现在模型预测出12个患病的人,88个未患病的人。 预测患病的人中,8人真正患病(真阳性),4人 ......
机器学习复习4
# 机器学习复习 1 - 在下面的训练集中,$x_4^{(3)}$ 是什么?输入数字(这是一个整数,如123,没有小数点) ![Image Name](https://cdn.kesci.com/upload/image/re84z038bf.png?imageView2/0/w/460/h/460 ......
机器学习复习3
# 机器学习复习 1 - 哪一个是分类任务的例子? A. 根据肿瘤的大小,判断是否是恶性肿瘤 B. 根据患者年龄和血压,判断应该给患者开多少血压药 C. 根据患者的血压,判断应该给患者开多少血压药 **答案:A** 2 - 回忆一下Sigmoid函数: $$ g(z)=\frac{1}{1+e^{- ......
第六节:基于.Net的OpenAI包测试使用ChatGPT的各种Api
一. 前置 1. 说明 支持多种语言,详见:https://platform.openai.com/docs/libraries/community-libraries 以.Net为例,主要有三个包 OpenAI https://github.com/OkGoDoIt/OpenAI-API-dotn ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (46)-- 算法导论6.1 4题
# 四、假设一个最大堆的所有元素都不相同,那么该堆的最小元素应该位于哪里? ## 文心一言: 最大堆的最小元素位于堆的根结点。由于最大堆的性质,根结点是堆中所有元素的最大值,因此它也是堆中所有元素的最小值。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/80b9f ......
iPhone 使用类ChatGPT应用的几种方法
# iPhone 使用类ChatGPT功能的几种方法 ## 背景 ``` 前几天使用edge的wetab的插件给自己的工作带来了很多帮助 尤其是一些基础shell语法以及sql语法, 比使用百度, bing 等搜素引擎更加方便快捷. 当时一直想能不能在手机上面也使用这样的软件. 当然了, 这个帖子仅 ......
SparkMLlib机器学习实践:基于聚类的社交媒体分析
[toc] 《Spark MLlib 机器学习实践:基于聚类的社交媒体分析》 一、引言 社交媒体作为现代营销的一种重要手段,已经被广泛应用于市场调研、品牌监控、内容分析、用户互动等领域。在这个领域中,聚类分析是一种常见的数据挖掘方法,可以帮助我们更好地理解用户行为和关系。本文将介绍基于Spark M ......
机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释,然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后,我们将探讨深度学习 ......
半监督学习:让机器学习模型更好地应对新任务和场景
[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点,能够利用已有的数据集来指导模型的学习,从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中,我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理,以及如何在实践中应用该技术。 首先,我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
Python与TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型
[toc] 标题:《Python 与 TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展,机器学习作为其中的一个重要分支,受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言,其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
PyTorch与机器学习中的随机化:减少噪声和随机性
[toc] 24. PyTorch与机器学习中的随机化:减少噪声和随机性 随着机器学习的不断发展,随机化技术变得越来越重要。随机化可以引入更多的噪声和随机性,从而在训练过程中减少模型的不确定性。在 PyTorch 中,随机化技术是机器学习中非常重要的一部分,其主要目标是减少噪声和随机性,从而提高模型 ......
用机器学习和自然语言处理技术构建智能客服机器人和智能语音助手
[toc] 用机器学习和自然语言处理技术构建智能客服机器人和智能语音助手 随着人工智能技术的不断发展,智能客服机器人和智能语音助手成为了人们生活中不可或缺的一部分。它们可以帮助用户快速解决各种问题,提高用户的满意度,同时也为企业带来了更多的商业机会。本篇文章将介绍如何构建智能客服机器人和智能语音助手 ......
人工智能技术在物流中的应用:从智能客服到物流机器人
[toc] 人工智能技术在物流中的应用:从智能客服到物流机器人 随着人工智能技术的不断发展和应用,越来越多的行业和企业开始将其应用于日常生活中。在物流领域,人工智能技术的应用也得到了越来越多的关注。本文将介绍人工智能技术在物流中的应用,从智能客服到物流机器人,旨在为客户提供更全面、更深入的了解。 一 ......
模型微调:让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务
[toc] 摘要: 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用,对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性,需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程,并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时,还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
机器人传感器技术:如何检测和采集环境数据
[toc] 机器人传感器技术:如何检测和采集环境数据 随着机器人技术的不断发展,传感器技术也在不断进步。机器人传感器技术的目标是实现自主感知和运动控制,其主要功能是检测和采集环境数据,从而支持机器人智能决策和执行任务。在本文中,我们将介绍机器人传感器技术的核心原理、实现步骤和应用场景,以及优化和改进 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题
# 三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言: 在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
自制ChatGPT批量生成文章多线程 多Key Python脚本
本文转载自:自制ChatGPT批量生成文章多线程 多Key Python脚本 更多内容请访问钻芒博客:https://www.zuanmang.net 简单 多线程GPT3.5模型: 特有需求,生成文章后会先保存txt到文章中,程序跑完之后会在生成一个文章汇总.xlsx的表格(并贴心的插入百度下拉词 ......
AI文案撰写客户端 OpenAI ChatGPT v0.11.0
本文转载自:AI文案撰写客户端 OpenAI ChatGPT v0.11.0 更多内容请访问钻芒博客:https://www.zuanmang.net 软件介绍 ChatGPT v0.11.0 是一款由 OpenAI 官方开发出品的深度学习技术的人工智能聊天机器人软件,它通过大量的语言训练,可以回答 ......
Python播放GIF图片(ChatGPT代码参考)
在网上找了好几个方法, 最后还是出现各种问题,解决不了播放GIF的功能。 最后,通过ChatGPT给出了简单明了的方案(使用第三方库imageio和matplotlib.animation来实现),调试直接通过。 但有小瑕疵,就是显示gif时隐藏掉坐标轴的功能无效,于是再做了一下优化。 [最终代码] ......
使用.net core winform 写一个调用chatgpt3.5接口的聊天窗体
在.NET Core WinForms中调用ChatGPT-3.5接口的基本步骤如下: 创建一个新的.NET Core WinForms应用程序项目。 添加所需的包管理器。 在UI上创建一个聊天窗体,包含输入框和消息显示区域等控件。 在聊天窗体代码中,编写逻辑以处理用户输入和接收来自ChatGPT- ......
ChatGPT和AI会重燃中国的虚拟宇宙吗?
![metaverse.jpg](https://img2023.cnblogs.com/other/618196/202306/618196-20230623160619412-59062823.jpg) 随着像 Meta 这样的科技巨头关闭他们的元宇宙部门以支持人工智能 (AI) 的努力——尽管 ......
机器学习复习2
# 机器学习复习 1 - 以下哪些项被用来描述一个人工神经网络的组成成分?(多选) ![Image Name](https://cdn.kesci.com/upload/image/rew18tokn2.png?imageView2/0/w/460/h/460) A. 神经元 B. 层 C. 激活函 ......
机器学习复习1
# 机器学习复习 1 - 哪种是两种常见的监督学习的类型?(选择两个) A. 聚类 B. 回归 C. 分类 **BC** 2 - 以下哪种是无监督学习? A. 聚类 B. 回归 C. 分类 **A** 3 - 对于线性回归,模型为$f_{w,b}(x) = wx + b$ 以下哪些是输入或特征,它们 ......
CHATGPT制作AI绘画
CHATGPT是一种基于机器学习和自然语言处理技术的人工智能应用。它可以生成自然语言文本,并且可以通过训练来学习各种不同的技能。 其中,CHATGPT制作AI绘画指的是将CHATGPT应用于绘画领域,训练CHATGPT以生成艺术作品。 CHATGPT生成绘画的基本原理是通过训练机器学习模型来学习一些 ......
Uniapp仿ChatGPT Stream流式输出(非Websocket)
## 前言 最近写一个chagpt小程序,流式输出可以使用websocket也可以使用stream来实现,这里就不折腾websocket的了,我发现uniapp实现流式输出的方式挺多的,主要是有些小程序还不兼容,花了点时间研究了一下。 ## EventSource EventSource也称为SSE ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (44)-- 算法导论6.1 1题
# 一、在高度为h的堆中,元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言: 在高度为 h 的二叉搜索树(BST)中,元素个数最多和最少的情况分别如下: 1.最多情况:当每个节点都包含两个子节点时,BST 中的元素个数最多。此时,BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况:当 BS ......
ChatGPT 会取代程序员吗?揭穿神话
![image-20230622124318419](https://img2023.cnblogs.com/other/618196/202306/618196-20230622193940715-256146910.png) 随着技术以前所未有的速度发展,有关人工智能 (AI) 对各个行业的潜在 ......
寻找新的 AI 应用程序和 ChatGPT 工具的前 5 个网站
![AIAPPS.jpeg](https://img2023.cnblogs.com/other/618196/202306/618196-20230622183854290-1124330587.jpg) 人工智能 (AI) 改变了我们生活的方方面面,从提高生产力到彻底改变客户体验。随着人工智能的 ......
【机器翻译中的多语言文本融合】如何利用多语言文本融合技术提高机器翻译的准确性?
[toc] 机器翻译一直是人工智能领域中的一个重要研究方向,它可以帮助人们更好地理解不同语言之间的差异。然而,机器翻译的准确性一直以来都是一个棘手的问题,因为机器翻译依赖于大量的文本数据进行训练,但是它并不了解上下文语境的重要性。因此,如何提高机器翻译的准确性一直是人工智能领域的研究热点。本文将探讨 ......