模型chatgpt whisper

1. 网络IO流程简介 对于一个 CS 架构的服务，其中少不了网络通信。而涉及到网络通信，自然就涉及到 Socket 编程，而网络IO模型 简单来说就是对Socket处理流程进行抽象。 注：本文中的IO仅代指网络IO 一个简化的Socket处理流程如下： 服务端创建Socket监听端口 服务端等待S ......

二、用go语言，试写出HASH-DELETE 的伪代码;修改 HASH-INSERT，使之能处理特殊值DELETED。 文心一言： 首先，让我们定义一个基本的哈希表数据结构。这个结构将包括一个存储键值对的哈希表和一个存储已删除键值对的队列。我们可以用空值和大括号 {} 来表示“DELETED”。下面 ......

分块是一种暴力做法的优化。 基本思想是把要操作的对象分为根号n份，然后按份进行操作。 模板题: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 1e5 + 10; struct Node ......

跳表RMQ算法 求解静态区间最值的一种算法。 f[i][j] 表示 从i出发，长度为2^j这一段区间的最大值。 初始化和递推: void init() { for(int j = 0; j < M; j ++ ) { for(int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i + ......

摘要 近期的研究表明，大型语言模型展现出了一种涌现能力，这种能力在小规模模型中不存在，但在大规模模型中显现出来。这种涌现能力吸引人的地方有两个：其一是它们的突然性，似乎是瞬间从不存在转变为存在；其二是它们的不可预测性，在看似难以预见的模型规模上出现。在这里，我们提出了一种关于涌现能力的替代解释：对于 ......

本系列前一篇文章，我们已经介绍了如何使用 Python 编写一段代码，将搜索引擎上找到的天气预报网站上的信息，读取到本地： 使用 ChatGPT 帮助小学生编程入门系列之一：Python 编程读取和解析天气预报网页上的数据 本文我们再进一步，目标是把一段文本，通过 Python 发送到指定的邮箱去。 ......

现在国内小学生也开设了信息技术课，课程内容也涉及到了一些简单的编程实践，比如 Scratch 和 Python. 当初这个公众号申请时专门用了我儿子的名字，算是抢注吧，毕竟微信公众号和其他社交媒体平台不一样，不允许重名。 我也曾经和我儿子聊过，我今年都 40 多岁了，这个公众号将来迟早有一天会正式交 ......

离散化算法常用来解决负值问题和取值范围过大问题。 模板： 使用lower_bound或者库函数set,map来写 写法1.lower_bound速度快 // 把要进行离散化的值排序去重后放入alls数组中，用二分进行映射。int find(int x) { return lower_bound(al ......

1数字三角形 #include <bits/stdc++.h> #define CLOSE ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0) #define endl "\n" typedef long long LL; const int N = ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......

一、Reactor模式 ​ Reactor 翻译过来的意思是「反应堆」，这里的反应指的是「对事件反应」，也就是来了一个事件，Reactor 就有相对应的反应/响应。 ​ 事实上，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式，我觉得这个名字更贴合该模式的含义，即 I/O 多路复用监听事件，收到 ......

4.1 网络安全体系概述 4.1.1 网络安全体系概念 一般而言，网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、 ......

序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......

循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据，对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子： 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习，通过输入给定的标签数据\(（X,Y）\)作为训 ......

1.项目管理成熟度模型概念 758 项目管理成熟度表达的是一个组织具有的按照预定目标和条件成功的、可靠的实施项目的能力。项目管理成熟度指的是项目管理过程的成熟度。 成熟度模型总数30种 成熟度5个梯级: 通用术语 通用过程 单一方法 基准比较 持续改进 2.OPM3 1.组织级项目管理成熟度模型OP ......

单调栈本质: 及时去掉无用数据, 保证栈中数据有序。 模板题: class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) stk = [] ans ......

传输文件列表到客户端时，常见的分割方式有以下几种选择： 使用换行符分割：使用每行一个文件名的方式，每个文件名之间使用换行符进行分割。这是最简单和常见的方式，易于处理和解析。 使用逗号分割：将每个文件名使用逗号进行分割。这样的格式可以方便地用逗号分割字符串的函数进行处理，但是如果文件名中包含逗号可能会 ......

发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 代码放在最后面! 这篇文章是学习层次分析法模型的笔记。 1.什么时候用层次分析法 层次分析法是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）。 层次分析法式利用各项指标的不同权重来进行判 ......

AI试用：ChatGPT-画旗袍美女效果 Design by 拓云智能 强大的绘画工具，让您能够将灵感转化为真实的艺术作品。不论您是喜欢传统绘画还是数字绘画，ChatGPT都能够满足您的需求。它提供了各种绘画工具和特效，让您能够自由发挥创意，创作出独一无二的艺术作品。 ......

interpolation(pos1, pos2) { let po1 = pos1 let po2 = pos2 this.getPositionwkt(po1, po2).then((res) => { this.$config.viewer.scene.clampToHeightMostDet ......

简介 除了测试计划和测试方案，测试报告是另外一个令人头大的文档，但是我们又必须要写这个文档，所以我们还是得硬着头皮上，但是有了ChatGPT之后，写测试报告也变得简单了。本文就来向大家介绍如何使用ChatGPT来写测试报告。 什么是测试报告？ 测试报告的主要目的是提供与测试结果相关的数据信息，以便项 ......

简介 上文我们介绍了如何使用ChatGPT写一份漂亮的测试计划，那么有了测试计划之后，我们的测试方案自然也不能随便敷衍了事，我们要借助ChatGPT来帮我们写一份让大家都满意的测试方案。本文就来给大家介绍一下如何使用ChatGPT来输出一份测试方案。 什么是测试方案 测试方案是指描述需要被测产品的特 ......

简介 作为一个技术型的工程师，文案功力不一定很强，但是作为测试工程师，又不得不做一些文字的工作，比如我们需要编写测试计划，测试方案等，这对于我这样的人来说，确实是一个头疼的工作，但是如果能够借助ChatGPT来帮助我写测试计划的话，是不是就能方便很多了。本文就来介绍一下如何借助ChatGPT来帮助我 ......

免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......

三、用go语言，考虑除法散列法的另一种版本，其中 h(k) = k mod m，m=$2^p-1$，k为按基数 $2^p$ 表示的字符串。试证明:如果串可由串 y 通过其自身的字符置换排列导出，则x和y具有相同的散列值。给出一个应用的例子，其中这一特性在散列函数中是不希望出现的。 文心一言： 这个问 ......

如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

图像生成 了解如何使用 DALL·E 在 API 中。 想要在 ChatGPT 中生成图像？前往 chat.openai.com。 介绍 图像 API 提供了三种与图像交互的方法： 基于文本提示从头开始创建图像（DALL·E 3 和 DALL·E 2） 通过让模型根据新的文本提示替换预先存在的图像的 ......

爱芯元智AX650N部署yolov5s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......

简介 在我们的开发和测试工作中，需求分析是必不可少的一个步骤，很多时候，我们可以拿到产品的PRD文档或者产品架构图原型图进行分析，为产品的功能实现保驾护航，为后续的优化提供建议。在需求分析的时候，我们也可以借助ChatGPT来帮我们进行需求分析，本文就来给大家介绍一下如何使用ChatGPT来进行需求 ......