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23年极客时间年初打卡
Juha
创建于2023-01-16
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23年极客时间年初打卡
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使用chatgpt实现一个客服机器人
# Completion接口 ## engine 第一个参数是 engine,也就是我们使用的是 Open AI 的哪一个引擎,这里我们使用的是 text-davinci-003,也就是现在可以使
使用python调用chatgpt的api
首先需要按照openapi pip install openai 但是,这段代码在自己的机器上无法有返回结果,因为大家都懂的,可以通过谷歌的这个编辑器https://colab.research.go
词法分析之正则文法和有限自动机
词法分析的工作是一边读取一边识别字符串的,不是把字符串都读到内存再识别。和人类类似,在听一位朋友讲话的时候,其实也是同样的过程,一边听,一边提取信息。 要实现一个词法分析器,首先需要写出每个词法的正则
如何找到唯一且正确的架构目标
首先,要用企业的战略意图去鉴定架构活动目标的正确性。 接着,如果目标与战略意图不匹配,那么你要试图影响甚至是改变这个目标。你可以与架构项目的发起人反复沟通,陈述你的理由,建议他去寻找另一个更接近战略意
为什么架构活动没有正确的目标
各种观点 观点一 架构不需要目标 有人认为,架构设计是一个迭代的过程,我们要不断发现并且补偿现阶段软件设计的不完美,然后通过各种手段打补丁升级。因此,架构设计永远都是螺旋上升的,没有也不需要目标的指引
架构活动的成败
影响架构活动成败的要素 目标 第一个要素是目标。事实上,确定目标应该是架构规划的起点,所以深入理解目标对你的架构活动至关重要,但这一步往往会被架构师所忽略。 资源 我们所有的活动都要消耗资源且最终要创
重要的离散与连续发布
重要的离散分布包括两点分布、二项分布和泊松分布,重要的连续分布则包括均匀分布、指数分布和正态分布
使用线性代数线性方程组解的寻找
这个过程分为三步: 我们要寻找一个特殊解,使得 Ax=b;找到 Ax=0 的所有解; 组合第一和第二步的解形成通用解。 看到了这里,你有没有发现有些奇怪呢?或者说,有没有觉得哪里有点别扭? 是的,好像
矩阵的乘法与特殊矩阵
矩阵乘法 普通矩阵乘 普通矩阵乘是应用最广泛的矩阵乘, 这里需要特别注意的是,只有相邻阶数匹配的矩阵才能相乘,例如,一个 n×k 矩阵 A 和一个 k×m 矩阵 B 相乘,最后得出 n×m 矩阵 C,
线性代数的向量与矩阵
线性代数可以运用在很多领域,比如:工程学、计算机科学、经济学、信号处理等等。 矩阵与向量 矩阵 矩阵的定义是:一个 (m,n) 矩阵 A,是由 m×n 个元素组成,m 和 n 是实数,其中元素 aij
线性代数基础之第一门课
其实上大学的时候学过线代,但是基本上都还给老师了。 线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩
路由器
MAC头和IP头 MAC头 在 MAC 头里面,先是目标 MAC 地址,然后是源 MAC 地址,然后有一个协议类型,用来说明里面是 IP 协议。 如何判断2个IP是否在同一网段 在任何一台机器上,当要
产品经理面对数据异常怎么办
分析思路 业务变化或发布 比如商品调价、试用到期、网站改版等等,这一类变化对流量的影响通常是粗暴直接的。 可能有的产品经理看到流量暴跌,第一反应就是急忙开始做数据分析,分析了半天,才突然想起来原来昨天
产品经理的数据意识
数据是产品经理最忠实的伙伴,它是理解产品现状的基础,是做出产品抉择的依据。数据分析能力通常也是产品经理技能图谱中最显著的内容。 养成数据走查习惯 作为产品经理或运营,看数据应该是每天的必修课,这也是整
numpy学习
numpy常用方法 np.ones() 用来创建一个全 1 的数组 np.zeros() 创建全 0 的数组 ,用法与 np.ones() 类似 np.arange() np.arange()我们还可
PyTorch第一课
从 19 年起,无论是学术界还是工程界 PyTorch 已经霸占了半壁江山,可以说 PyTorch 已经是现阶段的主流框架了。 这里的 Py 就是 Python,Torch 从字面翻译过来是一个“火炬
理解数据库中的游标
游标是面向过程的编程方式,通过逐条处理数据的方式,让 SQL 这种面向集合的语言有了面向过程开发的能力。 游标的使用 定义游标 MySQL: DECLARE cursor_name CURSOR FO
AB测试之假设检验-从局部数据对总体数据进行假设
假设检验 (Hypothesis Testing) 假设检验,就是要检验我们提出的假设是不是正确的,在事实上能否成立。 在统计中,我们很难获取总体数据(Population)。不过,我们可以取得样本数
AB测试之统计基础
常见指标类型 在实际业务中,我们常用的指标是两类。 均值类的指标,比如用户的平均使用时长、平均购买金额、平均购买频率,等等。 概率类的指标,比如用户点击的概率(点击率)、转化的概率(转化率)、购买的概
python操作MySQL数据库
Python 可以支持非常多的数据库管理系统,比如 MySQL、Oracle、SQL Server 和 PostgreSQL 等。为了实现对这些 DBMS 的统一访问,Python 需要遵守一个规范,
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