机器人go-cqhttp机器chatgpt
docker 容器迁移到其他机器
docker 容器迁移到其他机器思路为:容器转为镜像,再保存为镜像文件,迁移到其他机器后导入为镜像 1、commit:将容器转镜像 # docker commit {container_id} {镜像名:版本号}docker commit 15a728d690ed fms/sd-webui:1.02 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (121)-- 算法导论10.4 2题
二、用go语言,给定一个n结点的二叉树,写出一个 O(n)时间的递归过程,将该树每个结点的关键字输出。 文心一言: 在Go语言中,你可以使用递归函数来遍历二叉树的所有节点,并输出每个节点的关键字。以下是一个示例代码: package main import "fmt" // TreeNode 结构定 ......
机器学习——全连接层的参数开销
在深度学习中,全连接层无处不在。 然而,顾名思义,全连接层是“完全”连接的,可能有很多可学习的参数。 具体来说,对于任何具有d个输入和q个输出的全连接层, 参数开销为O(dq),这个数字在实践中可能高得令人望而却步。 幸运的是,将d个输入转换为q个输出的成本可以减少到O(dq/n), 其中超参数n可 ......
LoadRunner分布式负载(多机器)
首先调用的负载机器可以没有LoadRunner,但是必须要有Agent Configuration: 全部勾选 在LoadRunner User的脚本中的接口调用必须使用ip,不能使用localhost。 打开Controller: 添加负载机: 测试连接: ready打钩表示连接通了。 点击菜单栏 ......
如何在Ubuntu20.04.3机器上使用kvm创建CentOs7.9的虚拟机
一、虚拟化背景 因为产品在Ubuntu的环境上部署兼容性差,Ubuntu的实体机上还运行着其他系统没办法进行系统的更换重装,所以只能出此下策~ 二、开始搭建 更新Ubuntu系统 打开终端并通过如下命令更新本地的软件包索引 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade 检 ......
机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西?AUC是一个模型评价指标,只能够用于二分类模型的评价,对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标:比如:logloss,accuracy,precision在上述的评价指标当中,数据挖掘类比赛中,AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ( ̄▽ ̄)ノミ|Ю为啥是 ......
机器人学导论-约翰 J.克雷格
目录第五章 雅可比:速度和静力5.1 刚体的线速度和角速度5.5 机器人连杆运动 第五章 雅可比:速度和静力 5.1 刚体的线速度和角速度 \(V_{BORG}\)是坐标系B在A坐标系下的速度,\(^BV_Q\)是B坐标系下Q的速度,\(^A\Omega\)表示从坐标系A观测时,矢量Q的运动是绕着\ ......
通过docker搭建chatgpt-web
转载自https://juejin.cn/post/7291474621659594789?searchId=20231025103901AF54B3D745CD7C9CF744 获取ChatGPT的api key 免费api key获取地址 https://github.com/chatanywh ......
ChatGPT 问答00024 10亿小片段文本推荐用什么数据库记录
对于这种大规模的文本数据,一种可能的解决方案是使用分布式数据库系统,它能够有效地处理和查询大量数据。以下是一些可能的选择: Apache Cassandra:Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库,特别适合处理大量数据跨多个数据中心和云服务。它提供了高性能和无单点故障等特点。 Google ......
机器学习——线性回归
回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测(prediction)有关。 当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题。 常见的例子包括:预测价格( ......
模拟 机器人的充电桩底板电压过大过小的 电压输出 测试操作方法
1个 dc power subbly直流稳压电源、铜丝电线若干根 接线如下: 1、把直流稳压电源的正极、负极 分别连接 电路板的正极、负极2、按下 直流稳压电源开关ON/OFF3、按下旋转VOLTAGE,电压V数值会闪,向左调小,向右调大, 停留1 ~ 2秒后则会按当前电源输出电压。 超出电压范围值 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (120)-- 算法导论10.3 5题
五、用go语言,设 L 是一个长度为 n 的双向链表,存储于长度为 m 的数组key、prev 和next 中。假设这些数组由维护双链自由表 F的两个过程 ALLOCATE-OBJECT 和 FREE-OBJECT 进行管理。又假设 m 个元素中,恰有 n 个元素在链表 L 上,m-n 个在自由表上 ......
【Python】【ChatGPT】本地部署ChatGPT学习记录
学习一下GPT项目的相关使用和部署 一、GPT4ALL模型 Github:https://github.com/nomic-ai/gpt4all GPT4ALL项目部署简易,但是在运行体验上一般,并且是只调用CPU来进行运算,看官方文档介绍在嵌入式上有比较大的优势,但是目前个人对嵌入式方向接触不深, ......
机器学习——自动微分
深度学习框架可以自动计算导数的原理主要如下: 1. 深度学习框架实现了自动微分机制,可以自动生成计算图,并记录运算过程。 2. 在计算图中,每个变量都是计算节点,变量之间通过计算操作连接。 3. 框架会跟踪整个计算图,记录每个变量的运算关系和数据流动。 4. 对于要求导数的变量,我们将其标记为要求导 ......
机器学习——降维
默认情况下,调用求和函数会沿所有的轴降低张量的维度,使它变为一个标量。 x = torch.arange(4, dtype=torch.float32) x, x.sum() (tensor([0., 1., 2., 3.]), tensor(6.)) 我们还可以指定张量沿哪一个轴来通过求和降低维度 ......
k8s 扩容指定版本机器 kubeadm
一、新增机器 二、同步/etc/hosts文件 三、关闭新机器防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 四、新机器增加repo文件 cat kubernetes.repo [kubernetes] name=Kubernetes ......
校验 ChatGPT4 真实性的三个经典问题:快速区分 GPT3.5 与 GPT4,并提供免费测试网站
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站,以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题,帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。 大家可以在这个网站测试:https://ai.hxkj.vip,免登录可以问三条,登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了 ......
土狗夹子机器人使用教程
币圈量化夹子机器人使用步骤 第 1 步 - 在谷歌浏览器 中设置 MetaMask小狐狸 钱包获取MetaMask小狐狸钱包地址:https://metamask.io/ 第 2 步 - 将币安智能链网络添加到 MetaMask将BSC智能链添加到小狐狸钱包: 第 3 步 - 打开Remix部署智能 ......
VirtualCreateDiskFileDevice【chatgpt】
VirtualCreateDiskFileDevice(简称VCDFD)和Dokan技术是用于创建虚拟文件系统和磁盘的两种不同的解决方案,它们有一些区别和特点: 功能和用途:VCDFD是Windows内核模式下的一个驱动程序,它提供了一种机制来创建虚拟的磁盘设备,可以在该虚拟设备上进行文件读写操作。 ......
机器学习——数据预处理(读这一篇就够了!)
为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始, 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 下面我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据,并将原始数据转换为张量格式的步骤。 1.读取数据集 举一个例子,我们首先创建一个人工数据集,并存储在CSV(逗号分隔值)文件 ../data ......
chatGPT发展中Few-Shot, Zero-Shot & One-shot 的通俗理解
先解释 one-shot。公司门禁用了人脸识别,你只提供一张照片,门禁就能认识各个角度的你,这就是 one-shot。可以把 one-shot 理解为用 1 条数据 finetune 模型。在人脸识别场景里,one-shot 很常见。 zero-shot 与 few-shot,回到 NLP 场景。用 ......
【Python微信机器人】第二篇:将python注入到其他进程
目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 使用C++写一个python的pyd库,用于实现inline hook Python ctypes库的使用 使用ctypes主动调用进程内的任意函数 使用汇编引擎调用进程 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (119)-- 算法导论10.3 4题
四、用go语言,我们往往希望双向链表的所有元素在存储器中保持紧凑,例如,在多数组表示中占用前m 个下标位置。(在页式虚拟存储的计算环境下,即为这种情况。)假设除指向链表本身的指针外没有其他指针指向该链表的元素,试说明如何实现过程ALLOCATE-OBIECT和 FREE-OBJECT,使得该表示保持 ......
图机器学习:从图谱角度来理解图增广
图对比学习(Graph Contrastive Learning, GCL)旨在以自监督的方式学习图的节点表征。具体而言,先以特定方式对原图A进行增广,得到两个增广后的视图(view)V1和V2做为对比对(也可以是原图和增广后的视图做为对比对),并经由GCN进行编码得到两个增广视图中的节点embed... ......
ChatGPT-4 Vision 催生万亿产业
(做了多年视觉分析,谨以忐忑的心情写下本文) 2023年9月25日,微软发布ChatGPT-Vision的研究报告(文章末尾有下载地址),同日openai发布重要更新:听,说,看。 2023年10月3日,openai发布Dall-E3.0。距离ChatGPT获得全部人类技能,还差触觉,嗅觉和味觉。 ......
ChatGpt提问实用小技巧
ChatGpt提问实用小技巧 1.“Linux终端” “我希望你充当一个 linux 终端。我会输入命令,你会回复终端应该显示的内容。 我希望你只回复一个唯一代码块内的终端输出,没有别的。 不要写解释.除非我指示你这样做,否则不要输入命令。 当我需要用英语告诉你一些事情时,我会通过将文本放在大括号内 ......
数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
可视化是一种强大的工具,用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用,提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要,我们将介绍11个最重要和必须知道的图表,这些图表有助于揭示数据中的信息,使复杂数据更加 ......
使用星火chatGPT接入vue前端页面
接入科大讯飞的星火chatGPT大模型首先需要有token(现在可以免费领取10万字符) 然后就可以开始接入了,这里无非就是配置自己的 apiKey,apiSecret,appId,然后进行发送WebSocket并且拼接返回值进行显示(注意星火大模型的v1和v2链接有点不一样): 页面: <temp ......