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ChatGPT-DreamStudio WeChat Robot 🎨基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人🎨 个人微信接入ChatGPT，实现和GPT机器人互动聊天，同时支持基于文本生成图像。支持私聊回复和群聊艾特回复。 GitHub源代码地址 实现功能 GPT机器人模型热度可配置提问增加上下文&指令清空上下文DreamStudio图像生成模型参数可配置可设定图像生成触发指令机器人私聊回复&机器人 继续阅读
C语言 strstr函数的用法及模拟实现strstr函数一、strstr函数的用法二、模拟实现strstr函数的功能 一、strstr函数的用法 1.strstr函数原型：char* strstr(const char* str1,const char* str2) 2.功能：strstr（）是一个参数为两个字符指针类型，返回值是char*类型的函数，它用于找到子串（str2） 继续阅读
前言 栈是什么，你可以理解为一种先入后出的数据结构（First In Last Out），一种操作受限的线性表... C实现 借助与C语言中的void指针及函数指针，我们可以实现一个链式通用栈： ? 1 2 3 继续阅读
累加程序是指把一序列数字进行累加的程序。下面从定义、实现、应用等多个方面对累加程序c语言进行详细阐述。 一、定义 累加程序是指把一序列数字进行累加的程序。它通常被用于需要对一批数据进行求和的场合，比如统计某学科的平均成绩、计算订单商品总价等。在程序中，我们通常使用循环语句来实现该操作。 二、实现 以下给出一个累加程序c语言的实现： #include <stdio.h> int main() { int sum = 0; int 继续阅读
本文实例为大家分享了C语言实现抽奖小程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下 ? 1 2 3 4 5 6 7 继续阅读
上一篇，我总结了如何使用c语言实现阶乘的计算，这里算是对以上的补充：将阶乘累加。 即1！+2！+3！+...+10! 好废话不多说，直接上代码： #include<stdio.h> int main() {int i, n;double sum = 1;double ret = 0;for (n = 1; n 继续阅读
上一章虽然已经能够将纹理碎片化，但是固定一条边，然后依次匹配第三个顶点的作法是无法适用于凹多边形的。 作为一个阿里眼里的菜逼，之前想着这个算法应该很简单，结果网上的各种转载也没找到个说清楚的文章，所以我将算法设计出来并实现了。本章将说一说如何“肢解”凹多边形。注意，这里仅仅是凹多边形，而不是形套洞，洞套形的套娃式复杂多边形，肢解那种多边形的算法相对更为复杂。而且最关键的 继续阅读
本文目录一览： 1、二进制转换为string字符串？ 2、c语言如何将二进制数转换为字符？ 有代码如下其中有些不明白的地方，请大家帮忙看看. 3、c语言 8位2进制数转换成字符 4、C语言如何把一个16位二进制数转换为10进制形式字符串 5、c语言的二进制数值如何直接输出？ 6、c语言二进制转换 二进制转换为string字符串？ 在C语言中，比较简单，因为C的字符串就是以0为结束符的二进制流：#include iostream#includ 继续阅读
ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读
文章目录 前言一、个人见解，为什么学GO？二、Go语言实现单链表1.创建节点2.通过数组创建一个单链表3.遍历单链表4.单链表插入操作4.1 伪代码4.3 指定位置插入 5.删除操作5.1 伪代码5.2 代码实现 5.查找操作6.最终的代码 总结 前言 提示：Go语言和C语言有很多类似的地方，有C的基础学Go能非常快上手，会C++会更快： 单链表的操作有创建一个链表通过 继续阅读
好久没写文章了，终于想起来我有个博客账号系列。。 项目已开源在github上。 文章已滤敏，一切涉及语言模型名字的内容都以某语言模型代替 cqhttp 用于接收群友消息，并回复消息。 某语言模型 基于这种对话式的语言模型，可以对用户的聊天进行响应。 目前已额外支持glm离线模型 某语言模型 + stable diffusion 从用户的聊天信息中提取绘画所需的关键词。 SD 衍生功能 权重更换， 继续阅读
ChatGPT使用案例之自然语言处理 自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，这句话就已经说明了自然语言处理在整个人工智能体系中的重要性，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种涉及计算机和人类自然语言之间交互的领域。NLP 旨在使计算机能够理解、处理、分析和生成人类自然语言。NLP 使用计算机科学、人工智能、语言学等学科的知识和技术，来实现这一目标。 自然语言处理的主要应用包括： 语音识别：将语音转化为文本，使计算机能够理解人类的口语信息。 继续阅读
