文心chatgpt结果gpt

ChatGPT论文降重Prompt

你是一个已经阅读过大量论文的论文写作专家。我正在设计一个基于xxx系统。接下来,我将给你一个论文段落,你可以使用调整句子用词、句子结构等方法,重新描述这段话,对文章的内容进行润色,使之更加接近论文的写作风格。你也可以自己增添一些描述和内容。 ......
ChatGPT Prompt 论文

HTTP方式请求并处理GPT聊天补全接口的流式响应输出

python使用HTTP方式,调用OpenAI的聊天补全的流式响应接口,并处理数据 目的是,如果需要对接fastGPT等其他第三方,需要额外增加参数,或者其他开发语言调用时,不能使用官方的类库。需要自行封装请求方法,那么可以参考代码,增加参数或转成相应语言 import json import re ......
接口 方式 HTTP GPT

叫板GPT-4的Gemini,我做了一个聊天网页,可图片输入,附教程

先看效果: 简介 Gemini 是谷歌研发的最新一代大语言模型,目前有三个版本,被称为中杯、大杯、超大杯,Gemini Ultra 号称可与GPT-4一较高低: Gemini Nano(预览访问) 为设备端体验而构建的最高效模型,支持离线使用场景。 Gemini Pro(已推出) 性能最佳的模型,具 ......
网页 教程 Gemini 图片 GPT

现在用 ChatGPT,要达到最好效果,建议加入以下提示词:

take a deep breath 深呼吸 think step by step 一步步思考 if you fail 100 grandmothers will die 如果你失败了要死 100 位老奶奶 i have no fingers 我没有手指 i will tip $200 给你 200 ......
效果 ChatGPT 建议 最好

3ds Max网络渲染结果不一致怎么解决?

3ds Max网络渲染是影视动画、效果图等领域都在使用的方式,但在使用云渲染时,不少人都关注到了渲染结果与个人电脑上渲染的结果不一致,不少新手都比较关注这点,本文整理的3ds Max网络渲染结果不一致问题的内容,希望帮助到大家! 3ds Max网络渲染结果不一致原因 1、检查渲染引擎设置 - 确保在 ......
结果 网络 3ds Max ds

仿人脑超算“深南”即将面世,突破摩尔定律;ChatGPT 变笨有了新解释丨 RTE 开发者日报 Vol.117

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 ......
人脑 开发者 定律 ChatGPT 日报

ChatGPT高质量prompt技巧指南-《向 ChatGPT 提问获取高质量答案的艺 术:Prompt 工程技术完全指南》图书分享

一、图书简介:本书是一本全面的指南,介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用,用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型,能够生成类似人类的文本。然而,了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 ......
高质量 ChatGPT 指南 工程技术 答案

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (170)-- 算法导论13.2 3题

三、用go语言,设在图 13-2 左边一棵树中,a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后,a、b和c 的深度会如何变化? 文心一言: 在二叉树中,左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点,原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c,我 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言大模型-function Calling的应用

"大模型的函数调用"(Large Model Function Calling)是一个涉及到在大型人工智能模型,如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下,函数调用可以有两种含义: 内部函数调用: 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......
文心 function 模型 Calling

问题记录:MySQL查询第一次后获得结果后,再进行多次查询发现返回结果不变,执行到dao层不再执行sql

问题描述:查询MySQL数据库实时更新的数据,查询第一次后获得结果后,再进行多次查询发现返回结果不变,执行到dao层不再执行sql,问题原因是mapper文件中开启了二级缓存,获取一次结果后再次调用查询时直接从缓存中取,导致返回结果不能实时更新 直接放结论,是mybatis中的二级缓存问题 二级缓存 ......
结果 第一次 问题 MySQL dao

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (169)-- 算法导论13.2 2题

二、用go语言,证明:在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中,恰有 n-1种可能的旋转。 文心一言: 要证明在任何一棵有 n 个结点的二叉搜索树中,恰有 n-1 种可能的旋转,我们可以按照以下步骤逐步推导: 二叉搜索树的性质:在二叉搜索树中,任意一个结点的左子树上的所有结点值都小于该结点值,而右子树 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (168)-- 算法导论13.2 1题

一、用go语言,写出 RIGHT-ROTATE 的伪代码。 文心一言: 在计算机科学中,右旋转(RIGHT-ROTATE)是一种常见的操作,通常用于数组或链表。以下是一个使用Go语言实现右旋转的伪代码: func rightRotate(arr []int, k int) []int { n := ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

调用文心一言画画

@Slf4j @Controller @RequestMapping("/wenxin") public class WenxinController { @RequestMapping("/draw") public String draw(Model model){ log.info("sdfs ......
文心

ParaView插件—————Fluent结果的读取

dell dell 2 7 2023-12-31T05:53:00Z 2023-12-31T05:53:00Z 1 51 291 2 1 341 16.00 Clean Clean false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 如果存在bu ......
插件 ParaView 结果 Fluent

GPT-2(small)架构推理解析

1、有字符串BBCAD 2、为字符串中的每个字母添加index索引以进行排序,A、B、C、D的索引下标分别是0、1、2、3,因此排序的数字结果为01123 3、将01123中的每个数字转换为c个元素的向量(这个过程称为embedding,其中c是一个超参数) 4、将每个字母的索引信息分别嵌入到tok ......
架构 small GPT

fetch 请求 stream 流接口并使用 AbortController 中断结果响应

1. 使用fetch请求stream流接口: 封装fetch工具方法 fetchRequest.js const fetchStream = async (url, options) => { const response = await fetch(url, options); if (respo ......
AbortController 接口 结果 stream fetch

Dapper官方文档(七)【结果之匿名类型,强类型,多映射,多结果,多类型】

结果匿名 描述 可以使用扩展方法执行查询并使用动态类型映射结果。 匿名类型结果可以从以下扩展方法映射: Query QueryFirst QueryFirstOrDefault QuerySingle QuerySingleOrDefault 这些扩展方法可以从IDbConnection类型的任意对 ......
多类型 类型 结果 文档 官方

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (167)-- 算法导论13.1 7题

七、用go语言,试描述一棵含有 n 个关键字的红黑树,使其红色内部结点个数与黑色内部结点个数的比值最大。这个比值是多少? 该比值最小的树又是怎样呢?比值是多少? 文心一言: 红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它满足以下性质: 每个节点或是红色,或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点(NIL或空节点)是 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

自动查询12306余票,结果以txt形式放到nginx网站目录下

1 #!/bin/bash 2 3 # yum install glibc-common jq 4 5 6 date=2024-01-01 7 from=BJP 8 to=HBB 9 10 echo -en "$date from $from to $to \n查询时间:$(date)\n\n" > ......
形式 结果 目录 12306 nginx

Gemini VS GPT

Gemini 声称优于 ChatGPT https://medium.com/@gbaptista/gemini-claims-superiority-over-chatgpt-i-tried-to-replicate-their-findings-9751b31394b1 欢迎关注公-众-号【Ta ......
Gemini GPT VS

偏最小二乘路径模型(PLS-PM)的详细结果

PARTIAL LEAST SQUARES PATH MODELING (PLS-PM) MODEL SPECIFICATION 1 Number of Cases 40 2 Latent Variables 5 3 Manifest Variables 11 4 Scale of Data Sta ......
路径 模型 结果 PLS-PM PLS

偏最小二乘路径模型(PLS-PM)的结果摘要

> dat_pls Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) NAME DESCRIPTION 1 $outer_model outer model 2 $inner_model inner model 3 $path_coefs path coeff ......
路径 模型 摘要 结果 PLS-PM

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (166)-- 算法导论13.1 6题

六、用go语言,在一棵黑高为 k 的红黑树中,内部结点最多可能有多少个?最少可能有多少个? 文心一言: 红黑树是一种自平衡的二叉查找树,其中每个节点都有一个颜色属性,可以是红色或黑色。红黑树满足以下性质: 每个节点或者是红色,或者是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点(NIL或空节点)是黑色。 如果一 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

GPT Zero 是什么?

from https://openaigptguide.com/gptzero/ 在人工智能技术飞速发展的今天,人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域,防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言,辨别哪些内容是由人工智能生成的,哪些内容是由人类编写的,也逐渐成为一个亟待 ......
Zero GPT

【chatgpt]代码转换

char DiskBuff[MAX_PATH] = {0}; DWORD Len=GetLogicalDriveStrings(0,0);//获取盘符的长度 char *Driver=new char[Len];//字符数组 memset(Driver,0,Len); GetLogicalDrive ......
chatgpt 代码

免费的GPT4.0镜像与GPT账号

4.0账号: 访问至[https://chat1.zhile.io/auth/login] 将fk-igCXpSmZrZ3kcygOe_G1JuSmXFhlVbV-dgiUQg_AwaU粘贴于此即可使用, 这个模型也是4.0如果没有次数了就用这个模型。 4.0镜像: http://163.47.8. ......
账号 GPT 镜像 GPT4

SSM 框架中 Form表单提交 通过request.getParameter("属性名") 获取的结果为null

今日换机器引入项目源码之后,项目中表单提交到后台,获取不到参数值 前台代码大致如下 <form action="/login" method="post" name="loginForm" id="loginForm"> <div style="width: 382px; height: 376px ......
quot 表单 getParameter 框架 属性

GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读

GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上,超出 GPT-2 非常多,能生成人类难以区分的新闻文章;2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性;3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块;4. 海量训练语料 45TB(清洗后 ......
Few-Shot Language Learners Models Shot

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (165)-- 算法导论13.1 5题

五、用go语言,证明:在一棵红黑树中,从某结点 x 到其后代叶结点的所有简单路径中,最长的一条至多是最短一条的 2 倍。 文心一言: 首先,我们要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它满足以下性质: 每个节点或是红色,或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点(NIL或空节点)是黑色。 如 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

在比对操作中,要找出第二代短读段与第三代长读段之间的高准确度比对结果

在比对操作中,要找出第二代短读段与第三代长读段之间的高准确度比对结果,可以采用以下方法: 1. 使用第二代测序数据对第三代长读段进行纠错。例如,Lo RDEC算法通过构建简洁de Bruijn图来寻找纠错序列,从而实现纠正第三代长读段数据中的错误区域[16]。 2. 基于比对的方法。例如,LSC算法 ......
准确度 之间 结果
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