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| 模型 | 描述 |
|---|---|
| GPT4 | 免费的GPT模型，基于3.5改进，可以理解自然语言并生成代码 |
| GPT3.5 | 免费的GPT模型，基于3.0改进，可以理解自然语言并生成代码 |
| DALL·E | 可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型 |
| Whisper | 一种可以将音频转换为文本的模型 |
| Embeddings | 一组可以将文本转换成数字形式的模型 |
| Moderation | 可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型 |
| GPT3 & Deprecated | 已废弃的其他各种模型 |
AI对比：ChatGPT和文心一言的区别和差异
ChatGPT和文心一言都是基于大模型驱动的AIGC产品，由于两者训练的基础数据不同，造成了两者功能和性能上的差异。本文分析了两者大模型的区别，测试了二者部分功能和性能上的差异。
AIGC: 关于ChatGPT中基于API实现一个Client客户端
实例化完成之后呢，我们添加一个调用的方法 chatCompletion，返回值就是我们请求的response。现在已经完成了java版本的ChatGPT的client。这样就完成了一个ChatGPTClient的一个实例化。5 ）添加 ChatGPTClient。4 ）创建 ChatApi 接口。3 ）entity 目录。再来添加一个init方法。1 ）核心代码结构设计。2 ） pom 文件。3 ）util 目录。
AIGC: 关于ChatGPT中API接口调用相关准备工作
通过页面和GPT交流获取信息相比直接调用GPT的API而言是非常有限的, 我们需要借助GPT的API开发来激发AI工具的无限可能，实现更多个性化需求
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
如何通过文本生成（ChatGPT）与图像生成（DALL·E）的联动提升内容转化率？多模态内容生成的底层逻辑与关键技术点是什么？实战中如何优化提示词（Prompt）以获得高质量输出？不同应用场景（如电商、社交媒体、教育）的针对性策略有哪些？本文将按照“概念解析→原理联动→实战步骤→场景应用→工具资源→趋势展望”的逻辑展开。第2章：ChatGPT与DALL·E的技术原理及协同流程。第3-5章：从提示词设计到代码实现的全流程实战。第6章：电商、社交媒体等场景的高转化案例解析。
AIGC: 关于ChatGPT中的核心API调用示例
可以通过open ai所提供的方法去对我们的 Prompt 去进行拆分，拆分成tokens。文档第三项: Making requests 菜单。核心的 chat 接口，菜单第五项, Chat。可以通过官方提供的方法去计算tokens的数量。2 ）通过 python 程序处理。1 ）通过 curl 命令来访问。使用python程序测试下。
AIGC实战——Transformer模型
GPT 模型是一个解码器 Transformer，它逐字符地生成文本字符串，并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器 Transformer，不使用因果掩码，而是关注整个输入字符串以提取有意义的上下文表示。对于一些其他任务，如语言翻译，可以使用编码器-解码器 Transformer，将一个文本字符串翻译为另一个文本字符串，这类模型包含编码器 Transformer 块和解码器 Transformer 块。
C++ bitset总结
数据结构bitset 术语：某1位置位是置1，某一位复位是某一位清零。 文章目录数据结构bitset一、3种初始化方式二、位访问三、位操作四、 位集操作总结实战练习 一、3种初始化方式 bitset<32> tmp; //默认构造函数，默认全0。 bitset<32> tmp(-1); //从整形数构造 bitset<32> tmp("101"); //从包含1和0的字符串构造 二、位访问 bitset<32> tmp(256)
粒子滤波在基于误差状态量的INS/GNSS组合导航中的使用技巧-On Particle Filter based Error-State INS/GNSS Intergrated Navigation
本文面向以15维惯导（INS）误差为状态量，3维位置误差为量测量的INS/GNSS组合导航系统，在西工大严恭敏老师的开源工具箱中PF相关库函数基础上实现基于粒子滤波（PF）的惯导误差状态量的递推估计，设计了粒子重置环节并强调了其在本特定场景下的重要性。
TPAMI审稿人关注什么
写在开头：被tpami接收大概是每个cs er最开心的事情吧！今天阅读TPAMI的文章时，发现有扩刊的文章，也有不是扩刊的文章，那么这两类文章哪个更容易被接收呢？
MATLAB双目相机标定：从工具箱实战到参数精解
本文详细讲解了使用MATLAB进行双目相机标定的完整实战流程与参数精解。从拍摄合格的棋盘格图像、设置关键参数（如径向畸变系数），到分析重投影误差、优化结果并正确导出和使用内外参，提供了从操作到原理的全面指导，帮助读者为立体视觉应用奠定精准基础。
Simulink开发项1000例实战专栏--实例52：基于Simulink开发一个超导磁储能控制系统，实现对SMES系统的精确控制和优化
需求分析超导磁储能系统（Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES）是一种利用超导线圈储存和释放电能的高效储能技术。SMES系统具有响应速度快、能量密度高、循环寿命长等优点，广泛应用于电力系统的调峰填谷、频率调节、电压稳定以及紧急备用电源等领域。本项目将基于Simulink平台，开发一个完整的超导磁储能控制系统，实现对SMES系统的精确控制和优化。我们将详细讲解如何设计和实现该系统，并结合实际应用案例进行说明。
Allegro格式PCB转换成Pads操作指导
变量：AEX_BIN_ROOT 值：D: MentorGraphics>PADSVX1.2>SDD_HOME>translators>win32bin （值：软件按装的位置，可以是9.5版本，也可以是VX1.0等不同的版本）。变量：HOME 值：C:Users>win7>AppData>Roaming>SPB_Data （这个值是allegro快捷键存放位置器，也可以随意放置在那个盘，我们可以采用默认的路径）。第4步：打开 PADSLayout软件，然后选择导入文件，选择刚刚处理的 allegro文件。
小红书urlscheme和Activity
本文档详细介绍了小红书App的Deeplink跳转规范，涵盖了多个功能模块的跳转协议。主要内容包括：主页各Tab（关注、发现、购买）的跳转方式；不同类型笔记（图文/视频/长笔记）的详情页跳转参数；用户相关页面（主页/绑定/资料/消息等）的跳转协议；搜索功能（输入页/结果页）的跳转方式；以及话题、标签、专辑、H5页面等特殊场景的跳转实现。文档还提供了各跳转协议所需的参数说明，包括参数类型、默认值、是否必填等详细信息，并标注了不同版本和平台的兼容性要求。
Python全栈入门到实战【AI实战篇 01】DeepSeek官方API全流程实战，第一个AI项目前置必备
文章摘要 本文介绍了基于DeepSeek API开发智能助手的前期准备和基础调用流程。内容涵盖： 前期准备：访问DeepSeek官网、完成账号注册与实名认证。 API Key获取：充值并创建API Key，强调密钥安全保存的重要性。 查阅文档：定位官方接口文档中的Python调用示例。 环境配置：安装openai依赖包，配置环境变量存储API Key。 代码编写：使用Python调用DeepSeek API实现基础对话功能。 调试与验证：解决常见问题，确保API调用成功。 适合零基础开发者跟随操作，快速入门
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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