领域finchat chatgpt金融

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (80)-- 算法导论7.4 5题

# 五、如果用go语言,当输入数据已经“几乎有序”时,插入排序速度很快。在实际应用中,我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。当对一个长度小于 k 的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插人排序来完成排序过程。试证明:这一排序算法的期望时间复杂度 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

穿起“新架构”的舞鞋,跳一支金融数字化转型的华尔兹

华尔兹,是男女两位舞者,通过形体的控制,舞步技巧的发挥,完美配合呈现而出的一种舞蹈形式。华尔兹舞姿,如行云流水、潇洒自如、飘逸优美,素有“舞中皇后”的美称。 在跳华尔兹的时候,如果舞者双方缺乏默契,不是踩对方的脚就是踩裙子,再美的舞蹈动作也会贻笑大方。 从企业的角度,业务部门和IT部门就可以看作是两 ......
舞鞋 架构 数字 金融

ChatGPT赋能低代码开发:打造智能应用的双重引擎

摘要:本文摘自葡萄城低代码产品活字格的资深用户(格友超哥)所撰写的文章:《惊叹表现!活字格+ChatGPT:低代码开发智能应用的巨大潜力》。 ChatGPT的functions函数使用方 自从OPENAI发布了最新的GPT引擎gpt-3.5-turbo-0613之后,我就对它的functions参数 ......
ChatGPT 代码 引擎 智能

ChatGPT 问答00020 使用java实现:根据网站URL,得到网站的初始化渲染后效果图

如果你使用Maven项目,可以添加以下依赖项来使用Selenium和WebDriver: ```xml org.seleniumhq.selenium selenium-java 4.11.0 io.github.bonigarcia webdrivermanager 5.4.1 ``` 这些依赖项 ......
网站 效果图 效果 ChatGPT 00020

什么是企业管理关键 Customer Support 领域的 Next SLA Reason

在企业管理软件和客户服务领域中,SLA 或者称为 "Service Level Agreement",我们翻译为 `服务级别协议`,是一个非常重要的概念。它是服务提供者和客户之间定义和同意的一系列服务标准和目标。例如,一个典型的 SLA 可能会规定,对于某种类型的客户请求,服务提供者必须在指定的时间 ......
Customer 领域 Support 关键 企业管理

领域驱动设计DDD

简介 领域驱动设计(Domain-Driven Design,简称DDD)是一种软件开发方法论,它强调将业务逻辑和核心业务过程放在应用程序的中心。 DDD强调通过理解业务领域,将其映射到软件代码中,以便更好地满足业务需求。它主要包含以下几个核心概念: 领域模型(Domain Model): 领域模型 ......
领域 DDD

什么是企业管理软件 Customer Support 领域的 ORT

在企业管理软件的 Customer Support 领域,ORT 是 Operational Response Time 的缩写,它指的是从接收到客户问题到解决问题所需要的时间。这个指标对于评估和改进客户服务的效率和效果至关重要。 首先,我们要清楚 Operational Response Time ......
Customer 领域 Support 企业管理 企业

Python ChatGPT Telegram Bot

# 注册 这里如何注册我就不说明了,大家自行去注册,主要是现在GPT的基本上已经备用很多了,导致了接码的价格也上涨了,而且使用token的话,其实还是很快可以用完免费的18美金; 接码:https://sms-activate.org/ # 准备材料 主要提供下Python的实现代码,首先需要准备一 ......
Telegram ChatGPT Python Bot

软件测试|如何使用ChatGPT生成思维导图

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9a8ac4a9a1a04e668111a8df181c7eca.png) ### 前言 思维导图是一种用图形方式呈现信息、概念和关系的工具,旨在帮助人们更清晰地组织、理解和记忆复杂的信息。它通常以树状结构展示,将主题 ......
软件测试 思维 ChatGPT 软件

个性化学习的未来 - 人工智能在教育领域的应用

随着人工智能技术的迅猛发展,教育领域也开始逐渐应用人工智能技术,其中个性化学习成为了热门话题。个性化学习利用人工智能的能力,根据学生的个体差异和学习需求,为每个学生量身定制学习计划和教学资源,以提高学习效果。本文将探讨人工智能在教育领域中个性化学习的应用,并展望其未来发展。 ![个性化学习的未来 - ......
人工智能 人工 领域 智能 个性

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (79)-- 算法导论7.4 4题

# 四、请用go语言,证明:RANDOMIZED-QUICKSORT 期望运行时间是 Ω(nlgn)。 ## 文心一言: 首先,为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n),我们需要证明在最坏的情况下,该算法的运行时间是O(nlg n)。然后,我们需要证明在最坏的 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

学习 ChatGPT 一切基础知识的绝佳资源

OpenAI,ChatGPT,GPT系列和大型语言模型(LLM)一般 - 如果你与人工智能专业或技术专家有远程联系,你很有可能会在几乎所有的商业对话中听到这些词这些天。 炒作是真实的。我们不能再称它为泡沫了。毕竟,这一次,炒作正在兑现其承诺。 谁会想到机器可以理解和恢复类似人类的智能,并完成几乎所有... ......
基础知识 ChatGPT 基础 知识 资源

使用 ChatGPT 的代码解释器进行数据科学的 5 种方法

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 通过代码解释器集成,ChatGPT 现在可以在沙盒环境中编写和执行 Python 代码,以提供更准确和精确的答案。这允许它通过代码执行(而不仅仅是文本预测)执行复杂的计算、生成可视化等。用户可以上传数据文件供代码处理并接收输出文件等结 ......
解释器 ChatGPT 代码 科学 方法

ChatGpt系列-模型介绍

# GPT4\GPT-3.5 多模态模型,就是自然语言处理模型,可以理解文本,而且很像人,不是常见的指令型的假模型,是有人味的一个模型,主要接收文本输入并输出文本 ## 获得更好结果6项策略 ### 写下清晰的说明 策略: - 要求模特采用角色(系统消息可用于指定模型在其回复中使用的角色,在我们落地 ......
模型 ChatGpt

在大数据和流运算领域Kylin起到什么作用

在当今的信息时代,随着数据规模的不断增长,大数据和流运算已成为许多企业关注的焦点。处理海量数据并从中提取有价值的洞察是一个挑战,而Apache Kylin作为一款快速、可扩展的OLAP引擎,在大数据和流运算领域发挥着重要作用。本文将介绍Kylin的原理、功能以及如何使用它进行大数据分析,并附带代码示 ......
作用 领域 数据 Kylin

人工智能在金融领域的崭露头角-自动化决策与风险管理的突破

随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟,人工智能在各个领域都展现出了巨大的潜力。其中,金融领域作为一个信息密集度极高、且需要实时决策的行业,对于人工智能的应用尤为重要。本文将探讨人工智能在金融领域中的崭露头角,并着重分析其在自动化决策与风险管理方面的突破。 ## 自动化决策的革新 传统金融业务常 ......

某金融机构测试开发笔试题

一、Linux 笔试题 1、什么是符号链接?如何创建符号链接? 2、环境变量是什么?如何理解进程与环境变量的关系? 3、如何查看文件的权限?文件权限信息的具体含义是什么? 4、如何查看一个进程是否存在?如何杀掉一个进程? 5、如何将进程放到后台执行并且重定向标准输出与错误输出? 二、数据库 数据库中 ......
金融机构 试题 机构 金融

PHP简单ChatGPT API对接方法

<?php $chat = $_GET['chat']; // 设置参数 $data = array( 'model' => 'gpt-3.5-turbo', 'messages' => array( array('role' => 'system', 'content' => 'Your_GPT_ ......
ChatGPT 方法 PHP API

ChatGPT-NextWeb部署和调试打造属于自己的GPT

首先我关注这个项目有一段时间了,不得不说作者和他的社区真的很猛! 首先这个项目截至目前已经有了40.9K的Start了,Fork也已经有了38.1K了,这个数据真的超级牛批了。 那么我们来看一下这款号称: “一键拥有你自己的跨平台 ChatGPT 应用”。的应用都有那些过人之处吧。 不想看的直接去搭 ......
ChatGPT-NextWeb ChatGPT NextWeb GPT

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (78)-- 算法导论7.4 2题

# 二、如果用go语言,证明:在最好情况下,快速排序的运行时间为 Ω(nlgn)。 ## 文心一言: 在最好情况下,快速排序的运行时间为Ω(nlgn)的证明如下: 快速排序是一种分治算法,它将一个数组分成两个子数组,然后对这两个子数组分别进行排序。在最好情况下,每次划分都能将数组等分,即每次划分后得 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

荔枝微课:知识付费领域的明智选择,兔知云课堂为您提供专业支持

在如今知识付费的浪潮下,选择一个合适的小程序平台成为卖课者们共同面对的问题。而在众多小程序中,荔枝微课以其独特的优势,逐渐成为了许多知识传播者的首选。让我们一起来了解荔枝微课的优点吧。 免费使用,轻松上手 相较于其他小程序平台,荔枝微课的最大亮点之一就是免费使用。常规的小程序通常会收取一定的手续费, ......
荔枝 课堂 领域 知识 专业

领域驱动设计(DDD):从基础代码探讨高内聚低耦合的演进"

大家好,我是付威,一名已在编码第一线奋斗了十余年的程序员。在2019年我初次接触到领域驱动设计(Domain-Driven Design,简称DDD)的概念。在我的探索中,我发现许多有关DDD的教程过于偏重于战略设计,充斥着许多晦涩难懂的概念,导致阅读起来相当艰难。有些教程往往只是解释了DDD的概念 ......
领域 代码 基础 quot DDD

AI百度文心一言大语言模型接入使用(中国版ChatGPT)

# 一、百度文心一言API 基于百度文心一言语言大模型的智能文本对话AI机器人API,支持聊天对话、行业咨询、语言学习、代码编写等功能. # 二、使用步骤 ## 1、接口 ***重要提示:建议使用https协议,当https协议无法使用时再尝试使用http协议*** 请求方式: POST ``` h ......
文心 模型 ChatGPT 语言

ASEMI探索整流桥GBU814的独特优势和应用领域

编辑-Z 整流桥GBU814在众多电子元件中独树一帜,可在多种设备中发挥其重要作用。作为一款集高效性能和可靠稳定性于一身的整流桥,GBU814已在全球范围内赢得了广泛的好评。在这篇文章中,我们将详细介绍GBU814整流桥的优势和应用领域。 让我们首先解析一下GBU814的特性。GBU814不仅拥有高 ......
整流桥 应用领域 优势 领域 ASEMI

共建共荣金融生态!金融级数字底座“源启”与GoldenDB数据库完成互认证

近日,中电金信金融级数字底座“源启”顺利与金篆信科GoldenDB分布式数据库完成互认证。GoldenDB数据库安全稳定运行在“源启”之上,整体性能表现卓越,进一步证明了“源启”的全面适配、开放无绑定的特性。中电金信与金篆信科将携手为金融等重点行业IT架构升级、数字化转型提供安全、高效、稳定的服务。 ......
金融 底座 GoldenDB 生态 数据库

真知灼见|鲸图知识图谱平台,助力金融业务深度洞察(下)

​ 导语 大数据时代的背景下,数据早就成为数字经济重要的生产资料。对数据的挖掘能力成为企业数字化转型的驱动力。就金融行业来说,如果经营和管理方式跟不上大数据时代的发展脚步就会使得数据价值无法得到充分发挥。知识图谱作为一个结合了知识存储、知识表示和知识推理的综合数据平台,应用到金融业务上可以很好地与传 ......
灼见 真知灼见 真知 图谱 深度

IDA逆向分析chatgpt插件 Gepetto

Gepetto 是一个 Python 脚本,它使用 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 模型来为 IDA Pro 反编译的函数提供含义。目前,它可以要求 gpt-3.5-turbo 解释函数的作用,并自动重命名其变量。这是一个简单的示例,说明它可以在几秒钟内提供什么结果: ......
插件 Gepetto chatgpt IDA

商品领域基础表

商品领域十二张基础表设计思路与实现 1 文章概述 商品在电商领域中是一个非常重要的领域,交易行为前提是有商品信息存在。本文我们分析商品表基本设计,其它复杂场景可以在此基础上进行扩展。需要说明第一本文所用数据是测试数据,可能与真实数据有偏差,仅供演示。第二本文展示商品核心字段,一些通用字段不展示。 2 ......
领域 基础 商品

如何使用 ChatGPT 将文本转换为 PowerPoint 演示文稿

您是否厌倦了花费数小时从冗长的文本中创建PowerPoint演示文稿?您是否希望有一种更快的方法将您的内容转换为引人入胜的幻灯片?使用 ChatGPT 在几分钟内将您的文本转换为演示文稿。告别繁琐的复制和粘贴,并为您的所有演示需求提供高效且有效的解决方案! 若要将文本转换为 PowerPoint 演... ......
文稿 PowerPoint 文本 ChatGPT

深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用

深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用 深度学习已经在各种生物学应用中取得成功。在本节中,我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会,并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究(表1)。我们首先回顾了生物标志物开发的重要领域,包括基因组学,转录组学,蛋白质组学,结构生物学和化学。然后 ......
生物医药 潜在 深度 领域 生物