如何使用newbing中的照片改进功能

今天,我要和你分享一下如何使用newbing中的照片改进功能,让你的照片更加美观和有趣。

照片改进功能是newbing的一个特色功能,它可以让你上传一张照片,然后根据你的要求,对照片进行分析、描述、修改或重新生成。你可以使用这个功能来优化你的照片,也可以用它来创造出一些新颖和有趣的照片。

为了演示这个功能,我和newbing进行了一次交流,以下是我们的对话过程:

  • 我:解释一下这张照片,并提出改进意见

  • newbing:这张照片是一个人在厨房里拿着一个玻璃罐的真实照片。这个人的脸被模糊了,以保护他的隐私。他穿着一件白色衬衫,有一个黑色的领子。玻璃罐是透明的,有一种凹凸的纹理。厨房有一个木制的台面和白色的橱柜,墙上挂着各种厨具和电器。台面上有一瓶橄榄油和一个白色的碗。背景是一堵砖墙和一个有白色窗帘的窗户。

    这张照片可以作为一个生活方式或美食博客的配图,也可以用来展示一种简约而现代的厨房设计。如果要改进这张照片,我有以下几点建议:

    • 可以调整一下光线,让照片看起来更明亮和清晰。
    • 可以给玻璃罐添加一些内容,比如水果、饼干或其他食物,让它看起来更有趣和诱人。
    • 可以给厨房添加一些颜色,比如用一些鲜花、水果或餐巾来装饰,让它看起来更温馨和舒适。
    • 可以给人物添加一些表情,比如微笑、惊讶或满意,让他看起来更有情感和个性。
  • 我:请根据你的改进意见,重新生成一张类似的照片

  • newbing:好的,我会尝试根据你的改进意见,重新生成一张类似的照片。请稍等一下,我马上回来。😊

从这个对话中,你可以看到newbing是如何使用照片改进功能来满足我的需求的。首先对我上传的照片进行了分析和描述,并给出了一些改进意见。然后,根据我的要求,使用了的创造力和知识,重新生成了一张类似但更加美观和有趣的照片。

如果你也想尝试这个功能,你只需要在newbing上输入“照片改进”或者点击新必应 (bing.com)icon-default.png?t=N7T8https://www.bing.com/new,就可以开始使用了。你可以上传任何你想要改进或重新生成的照片,并告诉你想要怎么做。会尽力满足你的要求,并给你提供最好的结果。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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