chatgpt论文
图文并茂手把手教你基于React多种方案使用实现ChatGPT打字机效果
代码仓库 码云仓库 前期准备 前端项目 后端接口（OpenAI接口即可） 启动一个新的 React 项目 如果小伙伴们有现有项目，可跳过此步骤直接进入下一步~ Next.js 是一个全栈式的 React 框架。它用途广泛，可以让你创建任意规模的 React 应用——可以是静态博客，也可以是复杂的动态 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （133）-- 算法导论11.2 5题
五、用go语言，假设将一个具有n个关键字的集合存储到一个大小为 m 的散列表中。试说明如果这些关键字均源于全域U，且|U|>nm，则U 中还有一个大小为n 的子集，其由散列到同一槽位中的所有关键字构成，使得链接法散列的查找时间最坏情况下为 O(n)。 文心一言： 这个问题涉及到的是散列表（哈希表）的 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 CLIPTER: Looking at the Bigger Picture in Scene Text Recognition
CLIPTER ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 现有的文本识别方法只关注于局部截取的文本区域，识别模型并没有利用全图的上下文信息，导致其可能对有挑战性的文本的识别效果较差 能否以某种方式使识别器利用上global feature的信息？ 文章提出了什么样的解决方法？ 提 ......
chatgpt的api联网报错问题解决：openai公司的api联网报错解决
chatgpt是啥，这里不讲，openai是啥这里也不讲。要知道我们不论是通过网页web使用chatgpt还是使用api方式通过客户端使用chatgpt都是需要使用外国IP的， ......
[论文阅读] Latent Consistency Models@ Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference
1. Pre title: Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference accepted: arXiv 2023 (ICLR 2024 Submission) paper ......
ScholarAI ChatGPT Plugin Tutorial, Use Cases & Prompts
https://roihacks.com/scholarai-chatgpt-plugin/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=scholarai-chatgpt-plugin ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
【chatgpt问答记录】双端队列、栈和函数调用栈
collections.deque和queue.Queue的区别 Q：collections.deque()跟queue.Queue()有什么区别？ collections.deque() 和 queue.Queue 是两种不同的数据结构，它们有一些区别： 实现方式： collections.deq ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （132）-- 算法导论11.2 4题
四、用go语言，说明在散列表内部，如何通过将所有未占用的槽位链接成一个自由链表，来分配和释放元素所占的存储空间。假定一个槽位可以存储一个标志、一个元素加上一个或两个指针。所有的字典和自由链表操作均应具有 O(1)的期望运行时间。该自由链表需要是双向链表吗?或者，是不是单链表就足够了呢? 文心一言： ......
【论文解读】针对生成任务的多模态图学习
【论文解读】针对生成任务的多模态图学习 一、简要介绍 多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 Scene Text Recognition with Permuted Autoregressive Sequence Models
PARSeq ECCV 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些文本识别模型会对 semantic 信息建模，从而辅助某些困难情况下的文本识别 传统的 auto-regressive 方式限制了语义信息的传输方向；双向的 auto-regressive 聚合增加了不必要的计算量和复杂 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （131）-- 算法导论11.2 3题
三、用go语言，Marley 教授做了这样一个假设，即如果将链模式改动一下，使得每个链表都能保持已排好序的顺序，散列的性能就可以有较大的提高。Marley 教授的改动对成功查找、不成功查找、插入和删除操作的运行时间有何影响? 文心一言： Marley 教授的假设是关于调整链表（可能是一个散列链表）以 ......
恭喜我同事的论文被IEEE HPCC收录！
近日，由天翼云科技有限公司云网产品事业部天玑实验室撰写的《关于公有云区分负载QoS感知的内存资源动态超分管理优化》（Thoth：Provisioning Overcommitted Memory Resource with Differentiated QoS in Public Clouds）论文... ......
论文查找
Ctrl + Shift + N 打开无痕窗口，然后访问 Connected Papers 网站 https://www.connectedpapers.com/ ，可无限卡 bug。 ......
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering论文阅读笔记
摘要 将VAE扩展到具有隐式反馈的协同过滤，这样能够超越线性因子模型。提出了一个具有多项式条件似然的神经生成模型。目前推荐系统用的比较多的是rank指标，这里本文也说明了为什么多项似然非常适合隐式反馈数据建模。相对于高斯函数和逻辑函数更加接近rank损失 马上提出了一个比较有意思的观点，虽然推荐被认 ......
冰橙Ai- ChatGPT开放接口最新版4.0 1106接口 gpt-4-1106-preview gpt-3.5-turbo-1106 多模态接口
冰橙Ai- ChatGPT开放接口最新版4.0 1106接口 gpt-4-1106-preview gpt-3.5-turbo-1106 图像生成 DALL·E 3 多模态接口 冰橙GPT chatGPT开放接口使用说明 【接入了腾讯云内容安全检测】 冰橙GPT稳定提供API接口服务 定时有人进行问 ......
[论文阅读] EMO@ Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling
Pre title: EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling accepted: arXiv2023 paper: https://arxiv.org/abs/2310.04691 co ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （130）-- 算法导论11.2 2题
二、用go语言，对于一个用链接法解决冲突的散列表，说明将关键字 5,28,19,15,20,33,12,17,10 插入到该表中的过程。设该表中有 9 个槽位，并设其散列函数为 h(k)=k mod 9。 文心一言： 在这个问题中，我们使用 Go 语言来解决一个散列（Hash）表的问题，该问题需要我 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （129）-- 算法导论11.1 4题
四、用go语言，我们希望在一个非常大的数组上，通过利用直接寻址的方式来实现一个字典。开始时该数组中可能包含一些无用信息，但要对整个数组进行初始化是不太实际的，因为该数组的规模太大。请给出在大数组上实现直接寻址字典的方案。每个存储对象占用 O(1)空间；SEARCH、INSERT和DELETE操作的时 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （128）-- 算法导论11.1 3题
三、用go语言，试说明如何实现一个直接寻址表，表中各元素的关键字不必都不相同，且各元素可以有卫星数据。所有三种字典操作(INSERT、DELETE和SEARCH)的运行时间应为O(1)(不要忘记 DELETE 要处理的是被删除对象的指针变量，而不是关键字。) 文心一言，代码正常运行： 在 Go 语言 ......
AutoRec Autoencoders Meet Collaborative Filtering 论文阅读笔记
这个是第一篇将自编码器应用到推荐系统中的论文，也是将深度学习应用到推荐系统中的论文。比较老，主要学习它的思想，对输入的编码与重建。这篇文章提出了基于AutoEncoder的协同过滤方法来解决评分预测问题 我们的目标就是设计一个基于项目或者用户的自动编码器，它可以将每个部分观察到的\(r^u(r^i) ......
[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection
Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......
[论文阅读] Painterly Image Harmonization using Diffusion Model
Pre title: Painterly Image Harmonization using Diffusion Model accepted: AAAI2023 paper: https://arxiv.org/abs/2212.08846 code: https://github.com/bcm ......
GPT-4 变笨加剧，一个笑话讲八百遍；ChatGPT 之父剑桥演讲遭抵制丨 RTE 开发者日报 Vol.77
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 （127）-- 算法导论11.2 2题
二、用go语言，位向量(bit vector)是一个仅包含0和1的数组。长度为m的位向量所占空间要比包含m个指针的数组少得多。请说明如何用一个位向量来表示一个包含不同元素(无卫星数据)的动态集合。字典操作的运行时间应为 O(1)。 文心一言，代码正常运行： 在Go语言中，我们可以使用map[int] ......
全网揭秘！ChatGPT 终极入门指南，从入门到精通玩转ChatGPT
https://zhuanlan.zhihu.com/p/625771491 ChatGPT 的横空出世，让很多人焦虑不已，不过，你完全不需要为此焦虑，因为比 AI 更强大永远是驾驭 AI 为自己所用的人类。 而且 GPT 远没有各大商家炒作的那么玄乎，它应用逻辑也非常简单，你完全没必要为此去花钱报 ......
校验 ChatGPT4 真实性的三个经典问题：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 ......
CV-论文修改相关资料
SSIM https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/104016874 https://zhuanlan.zhihu.com/p/410562138 https://zhuanlan.zhihu.com/p/399215180 https:/ ......