前言因为GPT流式请求的出色交互体验，我们打算做一个开源基础应用，方便开发者快速集成项目。本应用集成ChatGPTAPI，使用模型为gpt-3.5-turbo，项目代码为Kotlin语言开发的安卓应用。人机交互的趋势已经到来，本应用框架也希望能帮助更多开发者快速集成ChatGPT体验到人机交互的乐趣！正文我们根据流式请求ChatAPI开源一个安卓项目，可方便开发者快速上手使用开源地址直接上核心代码，由kotlin编写importcom.blankj.utilcode.util.GsonUtilsimportcom.blankj.utilcode.util.LogUtilsimportcom.b
OpenAI是一个人工智能的工具包，包括神经网络、遗传算法和有限状态机等。使用python可以非常便捷的操作OpenAI的API。一下是OpenAI官网列举的功能DEMO首先使用python的pip进行openai库的安装pipinstallopenai在openai官网中找到自己需要测试的api文档https://platform.openai.com/docs/guides/images/introduction这里以图像生成示例在做这一切之前首先得确保你安装了requests，因为需要请求api。在使用openai进行api请求之前，需要生成一个apikey生成apikey的链接：htt
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众所周知，我们是访问不通OpenAI官方服务的，但是我们可以自己通过代理或者使用第三方代理访问接口现在新出台的规定禁止使用境外的AI大模型接口对境内客户使用，所以我们需要使用国内的大模型接口国内的效果真的很差，现在如果想使用GPT大模型，可以使用微软Azure的OpenAI服务。负责任的AI在微软，我们致力于以人为本的原则推动AI的进步。生成模型(如AzureOpenAI中可用的模型)具有显著的潜在优势，但如果没有仔细的设计和深思熟虑的缓解措施，这样的模型有可能生成不正确甚至有害的内容。微软已经进行了大量投资，以帮助防止滥用和意外伤害，其中包括要求申请人展示定义明确的用例，纳入微软负责任的AI
前言这是技术最简单，最容易实现的，之前介绍过的一个《利用腾讯云函数免费部署国内直接使用GPT代理，解决网络不可用及1020等问题》，实现起来比较复杂，步骤太多，容易出错漏掉的环节，从而导致失败，今天就再介绍一个最简单，零代码、零部署——反代法。条件有一台海外VPS有OpenAI的API_KEY第三方GUI的软件 过程我这里就以我自己的的甲骨文服务器，在首尔的，安装了宝塔面板。第一步，新建站点——绑定域名——纯静态第二步，部署SSL证书这部应该有宝塔的都不用介绍了。第三步，反向代理这一步把目标地址填上Openai官方的API地址：https://api.openai.com，发送域名也是：api
前言这是技术最简单，最容易实现的，之前介绍过的一个《利用腾讯云函数免费部署国内直接使用GPT代理，解决网络不可用及1020等问题》，实现起来比较复杂，步骤太多，容易出错漏掉的环节，从而导致失败，今天就再介绍一个最简单，零代码、零部署——反代法。条件有一台海外VPS有OpenAI的API_KEY第三方GUI的软件 过程我这里就以我自己的的甲骨文服务器，在首尔的，安装了宝塔面板。第一步，新建站点——绑定域名——纯静态第二步，部署SSL证书这部应该有宝塔的都不用介绍了。第三步，反向代理这一步把目标地址填上Openai官方的API地址：https://api.openai.com，发送域名也是：api
文章目录OpenAIPython库安装可选依赖项用法参数微软Azure端点微软Azure活动目录身份验证命令行界面示例代码聊天嵌入微调适度图像生成(DALL·E)音频转录(Whisper)异步API要求信用TIPS:OpenAIAPI错误代码API错误状态码概述详细解释OpenAIPython库项目git地址OpenAIPython库提供了对OpenAIAPI的便捷访问来自用Python语言编写的应用程序。它包括一个用于初始化的API资源的预定义类集自己从API响应动态地使其兼容具有广泛版本的OpenAIAPI。您可以在官方的网站中找到OpenAIPython库的使用示例APIreferenc
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最近一段时间，很多OpenAI的用户反应，GPT-4变傻了！图片大家普遍认为GPT-4从5月份开始，生成内容的速度变快了，但是内容的质量下降很严重。甚至有OpenAI论坛中的用户把自己生成的内容贴了出来，说对比2个月前相同的prompt生成的内容，现在GPT-4的能力最多能叫GPT-3.6。图片纷纷表态心疼自己出的这每个月的20刀。图片不过看完这么多GPT-4重度用户的吐槽之后，小编突然开始感叹：GPT-4确实是领先太多了。领先程度已经到了，其他家的大模型都在加班加点的几天出一个更新版本，希望尽快赶上OpenAI。他自己家倒好，悄悄「降本增效」「反向升级」，当起了大模型圈里的「反内卷标兵」。可
💭写在前面：本篇是关于OpenAIGym-CarRacing 自动驾驶项目的博客，面向掌握Python并有一定的深度强化学习基础的读者。GYM-Box2DCarRacing是一种在OpenAIGym平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的Box2D物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。本篇是CarRacing系列博客的代码篇，提供lane_dection部分的完整代码。 📜本章目录：Ⅰ.项目环境准备0x00实验说明0x01模板下载Ⅱ.代码：车道检测功能的实现 0x00引入：lane_dection部分的实现0x01 完整代码0x01 运行结果演示
