OpenAI人工智能玩转我的世界...【查看原文】
最近在学习aigc，利用chatgpt和Colab来实现一些有趣的ai智能项目。本期就分享四个应用：跨境电商、智能客服、情感分析和图片识别 一、跨境电商 假如你现在是一名跨境商人，现在给到你的任务是去
OpenAIAIGC客服ChatGPT
Dolphin_海豚 2023-11-10
利用人工智能玩转短视频，人人能听懂的人工智能课【扫盲篇】SAO MANG PIAN课程简介人工智能GPT是什么？在国内合规使用人工智能的工具人工智能GPT功能介绍之一：回答问题人工智能GPT功能介绍之二：文本写作人工智能GPT功能介绍之三：文本处理人工智能GPT功能介绍之四：学习教育人工智能GPT功能介绍之五：编程、数据分析人工智能GPT功能介绍之六：其他功能哪些人的工作会被Al取代?未来会出现哪些与AI相关的新岗位?10个人工智能GPT副业变现技巧【实操篇】SHI CAO PIAN普通人如何抓住人工智能
人工智能教育编程
V---tyy382---信 2024-01-15
随着 Llama 3 发布，未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场，但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。
LLaMAChatGPT
机器之心 2024-05-06
中小学生也能玩转人工智能。上海市世外中学的张壬鏻同学开发的《基于文本指导的高质量传统琵琶乐曲生成模型》能根据提示生成高质量的琵琶曲。上海市第二中学的张金皓同学作为冰壶爱好者开发了《基于YOLOv7的冰壶轨迹预测、解说与战术建议系统》，能通过人工智能技术对转播视频进行分析，从而提供实时的冰壶轨迹预测、赛况分析和语音解说。
人工智能
澎湃新闻 2023-11-20
我的世界的红石系统是迷人的，其中关于货运系统架构的设计和选取数学模型作为理论支撑是不容易的，既然是模型，作为现代人工智能必然再熟悉不过，通过自然语言模型chatGPT生成的解释可以是人工智能对过去人类离散发展成果的总结，以下是关于chatGPT对于我的世界红石货运系统之“串口轨道分站系统”的分支研究作出的数学和文字解释，接下来是引用chatGPT的原话： “这个算法涉及到的数学原理主要是计数原理和逻辑运算。 首先，计数原理指的是用计数的方法来确定某些事件发生的总次数。在这个算法中，我们可以利用计数原理来计
ChatGPT人工智能
-Atrep 2023-03-20
在当今的开发环境中，Docker已经成为容器化部署的标准工具。然而，随着Docker的广泛应用，如何高效地管理Docker容器、镜像和网络也成了开发者们面临的一大挑战。
BuluAI算力云 2024-12-26
使用 AI 将 TypeScript 项目 repomix 重写为 Python 版本，实现了代码库到 AI 友好格式的转换功能。整个重写过程中 AI 完成了 85% 的代码工作，仅用不到两小时就完成
AndersonBY 2024-12-26
在卷积神经网络（CNN）中，填充和步幅控制着卷积输出的尺寸。填充有助于保留边缘信息，步幅则调整卷积窗口的滑动步伐，影响计算效率。本文通过实例帮助你快速理解这两个概念的实际应用。
ALLINAI 2024-12-26
在 Spring Boot 项目中，如果你有一个 lib 目录，并且需要访问这个目录下的文件，你可以通过几种不同的方式来获取该文件的位置。具体方法取决于你的部署环境以及是否在打包成 JAR 或 WAR
马艳泽 2024-12-25
在屏幕上显示数值可能无法提供足够的洞察力，尤其是当信号变化迅速时。在这种情况下，可视化信号的一个好方法是带有时间轴的图表。在本文中，我将向你展示如何结合OpenCV和Matplotlib的强大功能，创
星辰聊技术 2024-12-26
这段代码创建了一个具有 3D 效果和动画的按钮，按钮上有 SVG 图标和文本。按钮在鼠标悬停时会显示一个漂浮点动画，图标会消失并显示一个线条动画。这种效果适用于吸引用户注意并提供视觉反馈。按钮的折叠效
前端Hardy 2024-12-25
ollama 自定义模型 ollama不仅支持运行预构建的模型，还提供了灵活的工具来导入和自定义您自己的模型。无论是从GGUF格式导入还是进行模型的个性化设置，ollama都能满足您的需求。 自定义模
刘不二 2024-12-26
本系列AI的API对接均以 DeepSeek 为例，其他大模型的对接方式类似。 在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。
我码玄黄 2024-12-26
GPU kenel 性能优化,基于向量化操作优化 GPU 带宽利用率和计算效率, GPU 编程中,向量化通常是指让每个线程一次性处理多个数据元素,而不是只处理一个标量
不会弹吉他的布鲁克 2024-12-26
本文介绍了如何深入学习数据科学和机器学习的路线图，包括了基础算法和高级模型，详细介绍了从线性回归到 Transformer 和强化学习的各种模型和技术，并提供了相关学习资源链接。
俞凡 2024-12-26
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