第一章系统学习，公众号搜索【元壤教育】开始学习吧先窥全貌：Prompt工程师课程概述介绍Prompt工程师优化工作流程在GPT中编写提示词文本到视觉MidjourneypromptsGPT-3.5/4概述GPT的未来专家访谈第二章从概念开始：简单理解AIGC发展和产业机遇AIGC的概念与起源AIGC的发展三阶段AIGC的三个层次AIGC发展进步的源动力大模型赋能AIGCAIGC的三大能力AIGC的应用与产业发展机遇第三章从概念开始：简单理解GPT技术原理和发展GPT成长速度惊人你了解OpenAI吗？GPT之父GPT是多种技术的积累GPT的发展三阶段GPT与以往模型相比有哪些方面的提升？GPT或
前言RANSAC（Randomsampleconsensus，随机采样一致）是3D点云拟合的一种重要的手段，可以对直线、圆、平面，圆球、圆柱等形状的点云进行拟合，其优点在于可以最大程度上减少噪声点对拟合效果的影响。一、RANSACRANSAC各种类型拟合的计算原理基本类似。1，进行随机抽样，如直线，就随机找到两个点；如平面，就随机找到三个点来创建一个平面。2，计算除去采样点的其余点与采样点组成的模型之间的距离，设定阈值，将符合阈值标准的点标记为内点，记录内点个数。3，重复前面的步骤进行迭代计算，直到达到迭代终止条件，选择内点个数最多的模型计算最佳拟合参数。其去除噪声影响效果好坏的关键在于内点阈
上一篇文章讲了cartographer算法手持雷达建图的参数调试，这篇进一步讲如何融合2D雷达与IMU采用cartographer算法进行slam建图。cartographer算法手持二维激光雷达建图（不使用里程计及IMU）https://blog.csdn.net/wangchuchua/article/details/127268037?spm=1001.2014.3001.5502首先先说一下我的硬件设备：思岚s1激光雷达、ToboticsROSIMUHFI-A9。 和上一篇讲的一样在进行文件修改之前一定一定要先弄明白自己的雷达和IMU的话题名称topic_id以及frame_id，
阅读时this文章，我有疑问。我了解到，在传输小数据时，默认情况下会启用Nagle算法以合并小数据包。这导致在传输之前缓存一些数据。我相信Winsock内核缓冲区是缓存发生的地方。如果我错了，请纠正我。这是否意味着如果使用SO_SNDBUF选项将Winsock内核缓冲区设置为零，Nagle算法是否会被禁用？如果不是那么WINSOCK在哪里缓存小数据？ 最佳答案 您引用的知识库文章以这种方式给出了您的答案...Tooptimizeperformanceattheapplicationlayer,Winsockcopiesdatabuf
我已经很多年没有使用静态类型的语言了，我给自己设定了一个任务，那就是快速掌握C#。我在这里使用我惯用的技巧来完成十五个练习http://www.jobsnake.com/seek/articles/index.cgi?openarticle&8533作为我的第一个任务。我刚刚完成了第二个Fibonacci任务，它没有花很长时间并且工作得很好，但在我看来它看起来很丑陋，我确信可以用更少的代码行来实现。我通常喜欢通过与已经知道自己在做什么的人结对编程来学习，但这种选择今天对我不开放，所以我希望在这里发帖是下一个最好的事情。那么对于所有C#Jedi来说，如果你要重构下面的代码，它会是什么样子
我一直在尝试为流行的纸牌游戏Dominion(http://www.boardgamegeek.com/boardgame/36218/dominion)制作AI玩家。如果您不熟悉这款游戏，它基本上是Magic:TheGathering的一个非常精简的表亲，其中有一个很大的纸牌库，上面有不同的规则。在游戏过程中，玩家购买这些卡牌并将它们合并到他们的套牌中。从机器学习的角度来看，我对这款游戏很感兴趣-我想让机器人互相对抗，让它们玩数百万个游戏，并尝试挖掘数据洞察力，让它们玩得更好。我不确定如何将游戏规则(印在每张卡片上的逐字说明)与核心AI决策逻辑分开。我开始的明显路径是为每张卡片创建一
LeetCode 203.移除链表元素classSolution{public:ListNode*removeElements(ListNode*head,intval){//删除头结点while(head!=NULL&&head->val==val){//注意这里不是ifListNode*tmp=head;head=head->next;deletetmp;}//删除非头结点ListNode*cur=head;while(cur!=NULL&&cur->next!=NULL){if(cur->next->val==val){ListNode*tmp=cur->next;cur->next=c
代码随想录算法Day1|704.二分查找、27.移除元素Lasteditedtime:April5,202311:27AM数据理论基础数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。数组下标都是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的数组元素不能删除，只能覆盖C++中二维数组的内存的空间地址是连续的704.二分查找二分法前提：数组为有序数组，且数组中无重复元素循环不变量：对区间的定义应该是一个不变量，在边界处理中应该遵循统一原则左闭右闭：classSolution{public:intsearch(vectorint>&nums,inttarget){intleft=0;intright=num
最近大火的StableDiffusion也开源了(20220823);我也本地化测试了一下效果确实比Dall-Emini强太多了，对于我们这些玩不上Dall-E2的这个简直就是就是捡钱的感觉，当然后期跑起来，稍微不注意显存就炸了。这里我写一下安装过程，具体分为两个安装流程；流程1--Hubggingface的方式安装使用Huggingface的模式进行直接安装。CompVis/stable-diffusion-v1-1·HuggingFacehuggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-1正在上传…重新上传取消注册第一个工作需要注册账户，可以关联git
我正在寻找一种算法来按受欢迎程度对网站结果进行排序。就像Reddit一样，帖子越旧，其投票/分数的影响力就越小。这是reddit使用的普遍接受的解决方案:t=(timeofentrypost)-(Dec8,2005)x=upvotes-downvotesy={1ifx>0,0ifx=0,-1ifx我已经研究过Reddit的算法，虽然它适用于一种情况，但我真正需要的是两种算法，一种用于热门帖子，另一种用于即将发布的帖子:热门帖子即将发布的帖子受欢迎度会衰减得更慢，对稍旧的帖子给予更多权重，而即将发布的帖子将更多地关注今天的热门帖子，在N小时/天/等后急剧下降。我正在使用Sphinx表达式
