ChatGPT 拓展资料：ChatGPT 和预训练模型实战课 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：AI大模型之美 -重新出发，让我们学会和AI说话 当使用 OpenAI 的 API 进行编程时，您可以使用 Prompt 来与 GPT 模型进行交互，以生成所需的文本。下面是一些基本的步骤，可以帮助您开始使用 Prompt 调用 OpenAI 接口进行编程。 注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥 在 OpenAI 的官方网站上注册账号，并申请 API 密钥。API 密钥是调用 OpenAI 接口所必需的。 安装 OpenAI Python 包 使用 pi 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：Telegram Bot 打造专属聊天机器人 继续阅读

最近一段时间不断加社群，报课，测试，一个月左右累计支付各种费用也过万了。 其主要目的还是拓展新的项目，网站按照年前的布局，年后的整理，只要按照原定的方向走问题不大，只需要做适当优化，查看网站数据剩下的就教给她们执行就完了。 网站的好处就是这样，考虑好变现，布局词库，优化执行就完事了。 那么现在就到了拓展项目的时期，市面上很多很多项目，但是对于我来说，并不是特别的感兴趣，比如短剧cps ，快递cps，gpt分销等等，并不是说这些项目不好，很 继续阅读

ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习 策略梯度算法及Actor_Critic算法 策略梯度算法是一类基于梯度的优化算法，用于求解强化学习中的策略函数，即输入状态，输出行动的函数。相对于其他的强化学习算法，策略梯度算法更加适合处理连续行动和高维状态空间的问题。 策略梯度算法的基本思想是通过迭代优化策略函数的参数，来最大化期望回报。在策略梯度算法中，每次迭代中都会收集一些经验数据，例如某一状态下采取某一行动所获得的回报值等，然后使用这些经验数据来计算策略函数的梯度。策略梯度算法的目标就是最大 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT 目录 A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT论文摘要论文目录论文简介预训练基础模型PFMs和预训练贡献与组织 基本组件2.1 Transformer for 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先，让我们了解一下这两个函数的作用： cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来，我将为你演示如何使用这两个函数： 获取单词或短语的嵌入向量表示：要获取单词或短语的嵌入向量表示，你需要 继续阅读

ChatGPT 拓展资料：ChatGPT插件系统上线 卷众生入局，燃天地斗气！ ChatGPT 插件 我们已经在 ChatGPT 中实现了对插件的初步支持。插件是专门为以安全为核心原则的语言模型设计的工具，可帮助 ChatGPT 访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。 根据我们的迭代部署理念，我们正在逐步推出 ChatGPT 中的插件，以便我们可以研究它们在现实世界中的使用、影响以及安全和对齐方面的挑战——所有这些我们都必须做好，才能实现我们的使命. 自从我们推出 ChatGPT 以来 继续阅读

ChatGPT 拓展资料： OpenAI API 决战生成式 AI 之巅 链接：platform.openai.com https://platform.openai.com/playground/p/default-parse-data OpenAI是一家人工智能公司，为开发人工智能技术提供了许多工具。其中一个工具就是OpenAI的游戏场，它是一个基于Web的环境，可以让人们轻松地进行自然语言处理、文本分类和代码生成等体验操作。 在OpenAI的游戏场中，您可以通过自 继续阅读

本文将介绍一款基于OpenAI API的人工智能（AI）应用程序，该应用程序可以用于客户服务、聊天机器人和情感分析等任务。该应用程序使用Python编程语言和OpenAI API实现，可以自动化回答用户的问题，并根据用户的输入生成智能响应。 OpenAI是一家致力于人工智能研究的公司，其研究领域包括自然语言处理、机器人学和深度学习等。OpenAI API是一款由OpenAI公司开发的API，可用于开发人工智能应用程序。使用OpenAI API，可以训练AI模型，生成智能响应并进行情感分析等任务 继续阅读

编程书籍推荐：Spark数据分析：基于Python语言（英文版），由机械工业出版社2019-03-01月出版，本书发行作者信息： [澳] 杰夫瑞·艾文（Jeffrey Aven） 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111620037，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有277页字数万 字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要 本书重点关注Spark项目的基本知识，从Spark核心开始，然后拓展到 继续阅读

前言 最近手头一台运行在 Hyper-V 下面抓数据的服务器 (Ubuntu 16.04) 磁盘空间不够了，之前也没有把数据单独放到一个分区，所以只能想办法把根目录给搞大一点。之前没有处理过这样的问题，网上搜了很多资料，现在把拓展方法记录，分享出来。 建议在操作之前做好备份工作 步骤概览 调大物理磁盘 确定要操作的磁盘 扩展 LVM 逻辑分区所在的物理拓展分区 新增 LVM 逻辑分区 新分 继续阅读