原文链接:AI大预言模型——ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等应用一开启大模型1开启大模型1)大模型的发展历程与最新功能2)大模型的强大功能与应用场景3)国内外经典大模型(ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问等)4)如何优雅使用大模型案例1.1:开启不同平台的大模型案例1.2:GPT不同版本的使用案例1.3:大模型文件上传和处理二基于ChatGPT大模型提问框架2提问框架(提示词、指令)1)专业大模型提示词,助你小白变专家2)超实用的通用提示词和提问框架3)GPTstore(
博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式 本科生毕业论文基于Java(springboot框架)动漫网站和特效处理系统开题报告学 院: 专 业
无线自组网路由算法现状及未来展望无线自组网(Adhoc网络)作为一种无需固定基础设施支持的移动通信模式,其路由算法的进展一直受到研究界的广泛关注。在现有技术条件下无线自组网路由算法已经取得了显著成就。节点之间的通信不再仅仅依赖于预设的路线,而是能够动态地调整路径,以适应环境变化和节点移动。这种灵活性是通过一系列的路由协议实现的,例如AODV(按需距离矢量路由)和DSR(动态源路由),它们能够在不预先配置网络的情况下,快速找到节点间的通信路径。然而,随着网络规模的扩大和应用场景的复杂化,现有的路由算法面临着新的挑战。例如,如何在保证网络扩展性的同时,优化路由发现的时间和能量效率?如何在节点间建立
0.前言 上一篇文章主要对基于Tent混沌映射的改进粒子群算法原理及matlab代码进行讲解,并将改进后粒子群算法的寻优能力进行测试。 该篇文章基于上述改进方向的基础上,针对群体智能算法中的种群更新迭代部分进行改进讲解,本次主要介绍基于Tent混沌映射、自适应t分布和动态选择策略的改进粒子群优化算法。Tent混沌映射原理及matlab代码见上期,链接如下:https://blog.csdn.net/hbdlhy/article/details/134151702?spm=1001.2014.3001.55021.自适应t分布策略原理及matlab代码 采用自适应t分布算法能够
题目给定一棵 N 个节点的树,要求增加若干条边,把这棵树扩充为完全图,并满足图的唯一最小生成树仍然是这棵树。求增加的边的权值总和最小是多少。注意: 树中的所有边权均为整数,且新加的所有边权也必须为整数。输入格式第一行包含整数 t,表示共有 t 组测试数据。对于每组测试数据,第一行包含整数 N。接下来 N−1 行,每行三个整数 X,Y,Z,表示 X 节点与 Y 节点之间存在一条边,长度为 Z。输出格式每组数据输出一个整数,表示权值总和最小值。每个结果占一行。数据范围1≤N≤60001≤Z≤100输入样例:231221334123234345输出样例:417思路从小到大依次遍历所有树边,若遍历到连
一、题目给定一个二进制数组 nums ,找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组,并返回该子数组的长度。示例1:输入:nums=[0,1]输出:2说明:[0,1]是具有相同数量0和1的最长连续子数组。示例2:输入:nums=[0,1,0]输出:2说明:[0,1](或[1,0])是具有相同数量0和1的最长连续子数组。提示:1nums[i] 不是 0 就是 1二、思路解析看到这道题,我的第一想法是遍历数组,然后用哈希表记录每次遍历的结果,与子数组长度最长的一次判断,然后更新结果。然后我在思考如何优化的时候,看到一位大神的奇特思路:•本题让我们找出⼀段连续的区间,0和 1出现的次数相同。•如
申明:文章内容是本人学习极客时间课程所写,文字和图片基本来源于课程资料,在某些地方会插入一点自己的理解,未用于商业用途,侵删。原资料地址:课程资料垃圾回收的基本原理1什么是垃圾?在内存中,没有被引用的对象就是垃圾。2如果找到垃圾对象?引用计数法遍历堆中的对象是不是被引用了,如果没有就是垃圾对象。当这个对象引用都消失了,消失一个计数减一,当引用都消失了,计数就会变为0。此时这个对象就会变成垃圾,对于对象的引用有以下几种:单一引用循环引用无引用引用计数法存在的问题是如果存在循环引用,则永远无法识别到这是垃圾对象。跟可达算法又叫根搜索算法。在主流的商用程序语言中(Java和C#),都是使用根搜索算法
一、引言在数字化浪潮的席卷下,智慧城市正成为现代城市发展的新方向。作为城市的神经系统,AI与大数据的融合与应用为城市的安全与应急响应带来了革命性的变革。它们如同城市的“智慧之眼”和“聪明之脑”,不仅为城市管理者提供了强大的决策支持,还为市民创造了更加安全、便捷的生活环境。二、智慧城市面临的安全挑战随着城市规模的不断扩大和人口密度的增加,智慧城市在安全方面面临着前所未有的挑战。交通拥堵、环境污染、恐怖袭击、自然灾害等问题层出不穷,对城市的安全管理提出了更高的要求。传统的安全管理方式已经难以应对这些复杂多变的问题,急需新的技术手段来加强城市的安全防护。AI与大数据的崛起为智慧城市的安全管理带来了新
Sora突破之后的突破又来了!语音初创公司ElevenLabs放大招,直接用AI给Sora经典视频完成了配音。网友惊呼离AI完全生成电影又近了一步。虽然一些人不想承认,但AI视频模型Sora的开年王炸,确实给影视行业带来了颠覆性的影响!OpenAISora各种逼真视频的生成足以让人惊掉下巴,有网友却表示,现在的Sora视频更像是「无声电影」。如果再给它们配上音效,现实可就真的就不存在了......就在今天,AI语音克隆初创公司ElevenLabs给经典的Sora演示视频,完成了绝美的配音。听过之后,让人简直颅内高潮。从建筑物到鲨鱼无缝切换视频中,可以听到小鸟叽喳,狗在狂吠,不同动物叫声糅杂在一
🚀点击这里跳转到本专栏,可查阅专栏顶置最新的指南宝典~🎉🎊🎉你的技术旅程将在这里启航!从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.基于深度学习的语音指令识别与执行人工智能(AI)领域近年来取得了巨大的进展,其中深度学习成为推动技术发展的关键引擎之一。在语音处理领域,深度学习为语音指令的识别与执行提供了强大的工具。本文将重点探讨基于深度学习的语音指令识别与执行技术,并提供一个简单的代码实例来演示该技术的应用。语音交互成为现代人机交互的一种重要形式,深度