深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

ChatGPT做高考试卷前言开干选择题总结 前言 在这篇博客中，我想向大家介绍一个叫做ChatGpt的工具，它能帮助我们在做考试卷时更加轻松。在学习和备考的过程中，我们经常会因为知识储备不足或者时间不足而感到困难。ChatGpt可以帮助我们快速提取知识点，并在给定的时间内帮助我们完成考试卷。尽管这并不是一个完美的解决方案，但它确实可以为我们的学习和备考带来很大的帮助。我希望通过这篇博客，能帮助大家了解C 继续阅读

  用到环境 1、pycharm community edition 2022.3.2 2、Python 3.10 整篇内容都已上传至我的csdn资源中，想用的请移步。 流程   多任务级联卷积神经网络(Multi-task Cascaded Convolutional Networks, MTCNN)算法进行人脸检测 普通人脸检测 单人人脸检测 图1 单人人脸检测   分析：可以看出在单人人脸检测时，MTCNN方法很好的画出了人脸 继续阅读

我问 const url = “mongodb://localhost:27017/mydb”; mongodb中的数据库名称取名有没有什么规范呢 Chatgpt答 在MongoDB中，数据库名称可以使用任何有效的UTF-8字符串。通常情况下，我们会在创建数据库时选择一个描述性的名称，以便对其进行识别和管理。 当然，在实际应用程序开发中，可能需要考虑一些最佳实践和命名规范，以确保数据库易于管理和维 继续阅读

文章目录Transformer模型结构构成组件整体流程GPT预训练微调模型GPT2GPT3局限性GPT4相关论文 Transformer Transformer，这是一种仅依赖于注意力机制而不使用循环或卷积的简单模型，它简单而有效，并且在性能方面表现出色。 在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效 继续阅读

ChatGPT 技术架构 ChatGPT是一种基于自然语言处理的神经网络模型，它使用了大量的未标注文本数据进行训练，并通过预测文本中下一个词的方式来自我监督。 文章目录 ChatGPT 技术架构自监督预训练模块预训练模型深度学习Transformer模型生成式模型微调模块注意力机制多头自注意力机制基于人类反馈的强化学习与PPO机制残差连接长短时记忆网络（LSTM）词嵌入（Embedding）多层感知器（MLP）梯度下降优化算法自注意力机制序列到序列模型 继续阅读

问题内容 c语言中==和&&优先级哪个高？ 正确答案是什么？猜一猜chatGPT会给出什么答案？ 类似1+1等于2这么简单的问题本身无意思，大佬们根本不会写出这样的代码。但这至少证明chatgpt有时是错的，不能太相信。当然我还是挺喜欢用它的，只是后续他给出的结果多怀疑一下，留点儿心罢了。 #include <iostream>usin 继续阅读

自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读

文章目录1.什么是chatGPT?2.如何使用chatGPT?3.chatGPT可以胜任人类当前哪些工作?4.什么是openAI?5,使用示例一:旅游攻略6.使用示例二:AI绘画 1.什么是chatGPT? chatGPT本质上是一个应用在对话场景中的语言模型,它是基于GPT3.5(Generative Pre-trained Transformer,是指一种深度学习模型),通过人类反馈的强化学习微调而来, 它能够回答用户的后续问题,理解自然语言,像人类一样回答问题,与人类进行自然语言 继续阅读

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 愁云引言随着 ChatGPT 的横空出世，智能对话大模型俨然已成为 AI 发展的焦点，更是在整个自然语言处理 (NLP) 领域掀起了一阵海啸。自去年席卷全球以来便引起各行各业空前的热度，数亿用户纷纷惊叹于 ChatGPT 的强大功能，思考其背后关键技术革新，也关注当前 ChatGPT 仍存在哪些缺陷，除了巨量数据资源的耗费需求，无法与时俱进关联最新信息等 继续阅读

     近日，人工智能chatGPT聊天机器人爆火，在去年年底发布后，仅仅两个月就吸引了全球近一亿的用户，成为史上最快的应用消费程序，chatGPT拥有强大的学习和交互能力 可以被学生，教师，上班族各种职业运用于日常工作，和生活场景如果用户提出不当需求或问题，chatGPT还回给与拒绝或者在回答中绕开敏感问题，因此chatGPT被称为全球最强人工智能 继续阅读

ChatGPT 横空出世，在全球科技圈掀起一场巨浪，随之而来的是无数蜂拥而至的“掘金者”。而在全球为 ChatGPT“狂飙”的背后，是单样本学习 NLP 技术在质疑声中，超过 7 年的技术深耕。一条饱受争议的创新之路早在 2015 年，机器和语言的关系还相当陌生，相比于数字、声音、图片等其他数据类型，语言是计算机最不擅长理解的数据，它们的关系完全没有今天这般火热。计算机对语言的理解极度 继续阅读