巧用提示词释放chatgpt的潜力

得益于 ChatGPT 和其他大型语言模型,提示词工程学(Prompt Engineering)像风一样已迅速成为我们生活的一部分。这是一个全新的非常受欢迎的领域。也就是说,现在是提高您的技能并在提示词工程学方面变得更好的最佳时机。 如果您想知道提示词工程学(Prompt Engineering)到底是什么,我们就来问问 ChatGPT! 根据谷歌趋势数据,提示词 继续阅读

如何做到实时停止Chatgpt的内容输出?

        我们在以流的模式开发Chatgpt的应用时,通常会需要有一个能够停止Chatgpt内容输出的功能。如下图所示:         我们如果用OpenAI的模块开发这样的代码时,一般会这样写实现代码: import time import openai# 设置OpenAI API访问密钥 openai.api_key = "YOUR_API_KEY"class ChatGPTStream:def 继续阅读

Unity 使用Python进行特效音量一致性处理

Unity 使用Python进行特效音量一致性处理 前言源码鸣谢 前言 从网上找的各种音效放在游戏里面声音听起来有高有低,用一个Python脚本就可以让杂乱的声音听上去音量一致。 源码 import os from pydub import AudioSegment from pydub.utils import make_chunksdef normalize_audio_volume(input_folder, output_folder, tar 继续阅读

“灵剑出鞘“小游戏开发日志(2)---- 引入ecs框架

背景 以前写过一些cocos小游戏,但是每次做得稍微复杂一点,就不知道代码得写哪里了。直到在遇到oops框架,接触了ecs框架才发现原来开发不只是mvc。然后学习了一波ecs,但是oops看上去有些复杂,如果要写软著,还得去除框架,所以打算让chatgpt给整一个。 ecs理解参考 云风的 BLOG: 浅谈《守望先锋》中的 ECS 构架 ECS框架初识_esc框架_=黄木木= 继续阅读

chatgpt赋能python:Python复杂游戏代码:探索游戏开发的无限可能

Python复杂游戏代码:探索游戏开发的无限可能 作为一名有10年Python编程经验的工程师,我可以自信地说,Python能够轻松胜任各种规模和难度的游戏开发项目。当然,随着游戏行业越来越火爆,市场竞争也日益激烈,仅凭技术能力可能已经无法满足游戏开发的需求。因此,本文不仅会介绍Python在复杂游戏开发中的应用,还会强调如何利用SEO来增强游戏的可见性。 Python在复杂游戏开 继续阅读

红酒炖电线、西红柿炒冰箱,AI人工智能做菜哪家强?结果很意外

2023年人工智能大模型大爆发,短短两个多月国内外就有大量AI大模型涌现,国外的有ChatGPT、Claude、Bard、New Bing,国内的有文心一言、通义千问、天工、紫东太初、星火、360慧脑、序列猴子等,他们都有一个共同特点,就是利用了自然语言处理技术,可以更好地理解和生成自然语言。 今天小宝就用AI大模型来做几道菜,看看他们的做菜能力怎么样? 首先来一道“红酒炖电线 继续阅读

chatgpt赋能python:Python生成图表嵌入HTML:优化SEO的一种方式

Python 生成图表嵌入 HTML:优化 SEO 的一种方式 介绍 在数字时代,数据分析和可视化是任何企业或组织成功的关键之一。由于人们对数字化信息的日益重视,数据可视化成为了一种不可或缺的工具。 Python 作为一种流行的编程语言,提供了许多库和工具,可以轻松生成各种图表和可视化,其中包括嵌入 HTML 中的图表。此外,Python 可以优化 SEO,可以通过使用图表来提高网 继续阅读

GPT-3剪枝算法来了!无需微调,1750亿参数模型剪50%还提点

©Paperweekly 原创 · 作者 | An. 单位 | 中科院自动化所 研究方向 | 计算机视觉、模型压缩 论文标题: SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2301.00774.pdf 本文提出了首个可以在千亿参数模型上高效准确工作的一次性剪枝算法——SparseGPT。该方法将剪枝问题简化为 继续阅读

重新审视Prompt优化问题,预测偏差让语言模型上下文学习更强

©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 LLMs 在 In-context Learning 下取得了良好的表现,但是选取不同的示例会导致截然不同的表现。一项最新的研究工作从预测偏差 (predictive bias) 角度,提出了 prompt 搜索策略,近似找到了最优的示例组合。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2303.13217 代码链接: https://github.com/M 继续阅读

7 Papers Radios~1

本次重要论文包括威斯康星大学麦迪逊分校、微软、港科大华人研究者提出的基于 prompt 的新型交互模型 SEEM,以及 40 多位学者联合发布的基础模型工具学习综述和开源 BMTools 平台。 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness A Cookbook of Self-Supervised Learning  Tool Learning with Founda 继续阅读

Ngram模型在情感分析中的应用:识别文本中的情感和语气

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着社会经济的快速发展、信息化的推广和人们对生活品质追求的提高,“客观、真实、及时的”是人们极具追求的品质之一。然而,由于客观、真实、及时反映出的个人信息在社会上流动的速度很快,如何准确快速地判断出不同人的态度并给出相应的建议是至关重要的。基于这一需求,许多人开始借助计算机科学的一些优势,利用大数据、云计算、自动学习等技术手段,进行自然语言处理(NLP)和情感分析,从而获取人们对于自己的评价或感受。近年来,基于机器学习和深度学习的NLP技术得到越来越 继续阅读

C++面向对象编程(类和对象)

文章目录 一、封装示例1:访问权限struct 和 class 区别检测数据有效性:练习1:练习2:构造函数析构函数构造函数的调用和分类拷贝构造函数调用时机初始化列表类对象作为类对象静态成员静态成员函数C++对象模型和this指针this指针空指针访问成员函数const修饰成员函数友元运算符重载1.加号运算符重载2.全局函数重载+号3.重载左移运算符,前置++运算符和后置& 继续阅读

unity对接T.Flight Hotas 4操控杆

unity对接T.Flight Hotas 4操控杆: 注: 提示: 本篇主要说明,如何使用unity获取 T.Flight Hotas 4 传回来的各种值 获取驱动: 提示:首先要下载安装官方的驱动,用他的软件先检测一边是否能够正常运行 地址: 固件地址:https://support.thrustmaster.com/zh/product/tflighthotas4-zh/安装的方法:http://ts.thrustmaster.cn/download/pub/webup 继续阅读

【GIT】git个人笔记

GIT个人手册 版本 日期 修订内容 作者 V01 2019-06-25 初稿 备注: 使用中不断迭代完善,其他人使用中有其他总结的,可以补充。 目录 第一章 说明 一.1.1 GIT 中文手册 一.1.2 git仓库说明(工作区、暂存区、本地仓、远程仓)1 一.1.3 git仓库说明(工作区、暂存区、本地仓、远程仓)2 四.1.1  取远程仓代码 四.1.2 取本地仓代码 四.2 git init Git 创建仓库 四.3 gi 继续阅读

服务器的相关特性

  windows      1.win2k3 对于1.asp这样的目录进行解析时候会有漏洞,不知道现在是否已经被修复了。     2.windows对于../这样的支持,*inux应该也是支持的,如果没有做好过滤,会导致越权查看或者覆盖的情况。     3.windows对于z..这样目录的应用     4.windows对于空格和.的应用(作者说后面会再提示)     5.apache对config.php 继续阅读