模型chatgpt图片turbo

从上图可以看出不同地区留言板的情感倾向分布，总的来说，负面情感留言数目和积极情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，积极情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。 从地区来看，活跃在各大媒体的“朝阳区群众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因此，从情感分布来看大部分留言还是在反应存在 ......

# 五、V.Pan 发现一种方法，可以用 132 464 次乘法操作完成 68 x 68 的矩阵相乘，发现另一种方法，可以用 143 640 次乘法操作完成 70 x 70 的矩阵相乘，还发现一种方法，可以用155 424次乘法操作完成 72 x 72 的矩阵相乘。当用于矩阵相乘的分治算法时，上述哪 ......

## 0 前言 有时候因为要跑很多rtl的仿真，而现有的资源比较有限，每次都需要等一批rtl仿真结束后，才可以执行下一批，尤其是碰到最末的时候，一批rtl仿真结束，要是在打开电脑去run下一批，确实挺不方便的 一度想着要是有个脚本就好了，奈何自己Python确实不行，刚好最近有大火的ChatGPT， ......

# 字段类型 | 数据类型 | 字节 | 范围 | | | | | |TINYINT|1 字节|-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1| |SMALLINT|2 字节|-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1| |INT|4 字节|-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1| |BIGINT|8 字节| ......

我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合，这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM，它结合了强大的语言模型，如ChatGPT和scikit-learn。但这个并不是让我们自动化scikit-learn，而是将scikit-learn和语 ......

内容生产，特别是创意工作，一向被认为是人类的专属和智能的体现。牛津大学计算机学院院长迈克尔·伍尔德里奇 2019 年写作的《人工智能全传》一书中，“撰写有趣的故事”被列为人工智能“远未实现”的任务之一。 如今，AI 正大步迈入数字内容生产领域。AIGC（AI Generated Content）不... ......

推荐一个Github上Start超过3.4K，可将自然语言转化为SQL语句的开源项目。 项目简介 这是一个利用ChatGPT，SQL与自然语言的翻译器。可以将自然语言转换为SQL语句，同样也可以把SQL语句转为自然语言。 该工具功能强大，对于初学者来说，还是很友好的，可以帮助初学者快速掌握SQL语法 ......

深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下： ......

亲测完全免费，速度快。缺点：有使用频率限制，不过可以自定义自己的Key后无任何限制 地址：https://api35.pxj123.cn ......

可以使用golang设计一个微服务体系来支撑上述服务，以下是一种可能的设计方案： 1. 资产解析微服务：这个微服务负责解析域名和IP地址，并返回URL列表、IP地址列表和域名列表。可以使用golang编写，使用第三方库如github.com/miekg/dns来处理DNS解析。 2. 资产活跃探测微 ......

## 前言 自媒体行业是一个具有无限发展潜力的领域，但是要想在这个竞争激烈的市场中脱颖而出并不容易。在如今信息爆炸的时代，更需要高效率、高质量的内容来吸引读者的注意力。那么，如何才能使自己的创作更加优秀呢？ChatGPT就是您所需要的工具。 ## ChatGPT的使用方法 ### 1. 打开网页并注 ......

编辑-Z 韦达可控硅2P4M参数： 型号：2P4M 断态重复峰值电压VDRM：600V 重复峰值反向电压VRRM：600V RMS导通电流IT(RMS)：2A 非重复浪涌峰值导通电流ITSM：20A 平均栅极功耗PG(AV)：0.1W 峰值栅极功率PGM：0.5W IGT：50μA VGT：0.6V ......

视频直播源码，JavaScript 下载文件、图片 一、下载文件 let downLoadFile = (obj, name, suffix) => { const url = window.URL.createObjectURL(new Blob([obj])); const link = doc ......

百晓生的娱乐工具还包括一个冒险游戏功能。这是一个高度交互的角色扮演游戏，玩家可以在其中扮演各种角色，探索不同的世界，完成各种挑战。游戏的故事线是由AI实时生成的，这意味着每次游戏的体验都会有所不同，充满了未知和惊喜。 ......

一. 前言 二. 简介 三. 目录 阶段一：chatgpt基本用法 第X节：xxxxxxxxxxxxxxxx 第X节：xxxxxxxxxxxxxxxx 第X节：xxxxxxxxxxxxxxxx 第X节：xxxxxxxxxxxxxxxx 第X节：xxxxxxxxxxxxxxxx>--未完 第X节：xx ......

**前言** 在本系列的第一期我们介绍了图片 AVIF 压缩，作为最前沿的压缩技术，AVIF 确实有着无数的优点。但时代的进步是循序渐进的，在一些较老的终端或设备上，可能短时间内确实无法支持 AVIF 格式，那如何能让这部分业务享受到时代的红利？ 对此，数据万象推出了基于最通用的jpg、png、gi ......

```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data from torchvis ......

import base64 #必须的 pic=open("img.png","rb")#读取本地文件 pic_base=base64.b64encode(pic.read())#本地文件转Base64数据,此时会出现编码带 b'' 的情况 pic_base=pic_base.decode('utf- ......

## 文章首发 [手把手教你玩转IOS ChatGPT 【下载免翻墙】](https://mp.weixin.qq.com/s/ap6nUv7ShE3Fl5PobEPA4A) 5月19号，OpenAI在App Store推出了ChatGPT的IOS app。正式迎来了AI的IPhone时刻。但是，C ......

**选择需要使用的存储桶**  **找到密匙** ![](https://img2023.cnblogs.com/b ......

# 二、为Strassen算法编写伪代码。 ## 文心一言： Strassen算法是一种用于矩阵乘法的算法，它的核心思想是通过不断将原始矩阵分割成较小的子矩阵来实现高效的乘法运算。以下是Strassen算法的伪代码： ``` function Strassen(A, B): if A[0][0] = ......

## 2.一般回归分析和模型设定 问题1： - 辨别相关性是不是因果关系 - 统计关系：预测关系 - 经济关系：因果关系 问题2： - 一般归回分析和线性回归模型 问题3： - 线性回归模型的系数`coefficients`的经济意义 **回归分析**是研究变量Y和变量X之间关系的常用工具。 - 用 ......

使用my.uploadFile、 my.chooseImage 的方式实现图片上传 `注意`： 使用该方式上传文件，后端也需要参照官方文档进行修改 # 一、展示效果 ## 默认上传 ![demo4.gif](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbp ......

推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D工具链 其他系列工具： NSDT简石数字孪生 模型对象旋转平移缩放变换 点模型Points、线模型Line、网格网格模型Mesh等模型对象的基类都是Object3D，如果想对这些模型进行旋转、缩放、平移等操作，如何实现，可以查询Threejs文档Object ......

# 大模型-FastChat-Vicuna（小羊驼的部署与安装） ## 虚拟环境创建 ``` #官网要求Python版本要>= 3.8 conda create -n fastchat python=3.9 conda activate fastchat #安装pytorch pip install ......

## 乘积季节模型 默认情况下，Prophet采用加法季节性拟合，就是说季节性效应被添加到趋势中以进行预测。但下面这个描述乘客数量的时序例子，则不适合使用加法季节性算法： ``` # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com ......

深度学习模型可以自动从图像中学习到特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前，深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征，例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......

### 1 OSI参考七层模型（法律上的标准） #### OSI七层模型 OSI：**开放式互连通信参考模型** 分层的原因：标准化、降低各个层之间的关联依赖 ① **应用层**：**能产生流量**能够**和用户交互的应用** ② **表示层**：加密压缩，开发人员考虑的问题 ③ **会话层**：服 ......

直播系统app源码，图片放大且有渐变色罩层出现 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>5</title><style>.mask1,.text {position: relative;overflow: hidden;widt ......

之前园子的 markdown 功能多年落后，这两年我们正在努力赶上。今天发布一个 markdown 小功能，可以通过 markdown 语法指定图片尺寸。另外，分享一下之前早已发布2个的 markdown 小功能。 ......