机器人go-cqhttp机器chatgpt
机器学习——零售商品价格预测回归模型
在电子商务业务蓬勃发展的同时，零售业遭遇了寒潮。电子商务的冲击、瞬息万变的经济环境、难以捉摸的销售情况和日益冷清的大型卖场，都给零售业带来了重重困难。 进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。沃尔玛等大型零售商都积极第将数据分析与商业结合，创造了额外的经济 ......
Chatgpt回答的问题
1.如何做一个测试工程师 要成为一名测试工程师，你可以按照以下步骤进行： 学习软件测试基础知识：了解软件测试的概念、目标和原则，学习各种测试技术和方法，并掌握测试文档编写和执行测试计划的能力。 学习编程语言：掌握至少一种编程语言（如Java、Python、C#等），以便编写自动化测试脚本和执行自动化 ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
机器学习裂纹识别
基于逻辑斯谛回归算法的裂纹识别 (一)选题背景 裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容，尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支，其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。裂纹是指材料在应力和/或环境作用下产生的裂隙，它存在于道路、机械、建筑等各种结构中。裂纹 ......
chatgpt能支持人工干预算法吗
chatgpt是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人模型，它可以通过输入自然语言文本来产生人类类似的回复。在ChatGPT的输出方面，一般情况下是不允许人工干预的，因为ChatGPT使用了生成式模型，其输出不是预先设定的模板式回答，而是根据对话上下文和模型的训练结果自动生成的自然语言文本，是无法 ......
【chatgpt】base64计算快 还是md5计算快
在计算速度方面，Base64和MD5有不同的应用场景。 Base64是一种编码算法，用于将二进制数据转换为文本格式，常用于在网络传输中传递二进制数据。Base64的计算速度通常很快，因为它只需要进行简单的位运算和查表操作，没有复杂的运算过程。 MD5是一种哈希算法，用于计算数据的哈希值。它将任意长度 ......
基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 目标形状检测是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在从视频序列中自动检测和识别特定目标的形状。本文介绍一种基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法。该算法结合了图像处理、特征提取和机器学习等技术，能够快速且准确地检测目标的形状，并在实时视频中实现高效运行。该算法的主要步骤 ......
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 ......