职场数据处理，数据分析汇报与统计的过程中，经常会遇到这样的一个问题那就是需要统计的数据源在多个文件中，多个工作薄中，如果要进行数据处理，汇总的时候会很不方便例如：如果要汇总6个月的数据可能就得需要手动复制了。再或者用其它方法来进行数据合并。例如我们可以使用非常高效的VBA来实现文件合并操作。是不是在想，我不会写VBA，我也不会语法编辑。怎么办呢？可以让ChatGPT来帮我们写出代码。ChatGPT发送Prompt：（请写个VBA代码，将路径为“C:\Users\EDY\Documents\Excel”的文件夹中的所有Excel工作簿合并为一个新的工作簿，合并的工作簿也要在该文件夹里，新工作簿的
数据时效性？ 最新的数据，代表最新的状态，使用最新的数据也应该最有说服力。 学习需要时间，AIGC学习并接收最新数据的效果如何？ 问题很简单，如何验证？这个需要找点更新快的对像进行验证。。。。。。抱歉无法处理，CSDN创作助手和文心一言均有出现版本升级较慢的（软件系统），CSDN创作助手和文心一言均可以给出明确的答复，文心一言给出的内容更为详细更新较快的（硬件版本）时尚消费品，CSDN创作助手和文心一言明显没有get到最新的更新，是不是内容库没有学习到呢？百度搜索充分体现了“搜索”，不论以何种方式进行的排名，回复给你一“堆”自己找自己要的相比之下AIGC根据提问给出的回复，不管是精准
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持OpenAIDALL-E3文生图，支持最新GPT-4多模态模型。持GPT-4图片对话能力（上传图片并识图理解对话）,支持DALL-E3文生图。
AIGC实战——生成对抗网络0.前言1.生成对抗网络1.1生成对抗网络核心思想1.2深度卷积生成对抗网络2.数据集分析3.构建深度卷积生成对抗网络3.1判别器3.2生成器3.3DCGAN模型训练4.GAN训练技巧4.1判别器强于生成器4.2生成器强于判别器4.3信息量不足4.4超参数小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。GAN包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：数据结构、网络奇遇记🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.什么是AIGC?二.AIGC的主要特征2.1文本生成2.2图像生成2.3语音生成2.4视频生成三.AIGC如何运作？3.1步骤一：收集数据3.2步骤二：模型训练3.3步骤三：内容生成3.4步骤四：反馈和改进四.AIGC关键技术能力五.应用领域六.AIGC的优势和挑战6.1优势6.2挑战📝结语📋前言随着人工智能技术的不断发展，我们进入了一个信息爆炸的时代，信息量庞大，但也难免产生了信息过载的问题。为了解决这一问题，人工智能生成内容技术（AIGC）应运而生。生成式人工智能AIGC（Artifi
第1章：初识ChatGPT【大模型AIGC系列课程1-1】ChatGPT与OpenAIAPI的应用【大模型AIGC系列课程1-2】创建并部署自己的ChatGPT机器人第2章：LLM的第二大脑【大模型AIGC系列课程2-1】文本向量化【大模型AIGC系列课程2-2】大语言模型的“第二大脑”【大模型AIGC系列课程2-3】动手为ChatGPT打造第二大脑第3章：LLM开源与定制【大模型AIGC系列课程3-1】Meta开源大模型：羊驼系列【大模型AIGC系列课程3-2】国产开源大模型：ChatGLM【大模型AIGC系列课程3-3】低成本的领域&私域大模型训练方法【大模型AIGC系列课程3-4】大模型
24年各大厂薪资爆料三环集团23届offer交流华为座谈会比亚迪（Java软件开发岗）技术面拼多多2024管培生校园招聘--末班车神仙公司！北京屹唐半导体交通银行面试11月也是会发offer的华为gts深圳华为保温华为保温卷不动了，打飞机连夜逃离北上广！数据分析师梦想赛场，由你飞YOUNG——赛力斯关注小助手，校招我拿手!多一次投递，就多一个OFFER[羞涩]24/25届实习信息汇总帖：https://www.nowcoder.com/discuss/5 题解|#【模板】堆##includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intn,x;string 北京银
写在前面的话：接上一篇斯坦福小镇升级版——AI-Town搭建指南，本本篇将解读AI-Town使用的技术栈、代码架构、与LLM的交互，以及与斯坦福AI小镇的对比结果（如想直接看结论可跳到文章最后）整体架构技术栈AI-Town使用TypeScript/JavaScript完成前后端全栈开发，使用的平台和工具有：游戏引擎和数据库（Gameengine&Database）：Convex向量数据库（VectorDB）：Pinecone登录认证（Auth）：Clerk文本生成模型（Textmodel）：OpenAI部署（Deployment）：Fly像素图生成（PixelArtGeneration）：Re
目录一、调戏LLM大模型（一）制造陷阱——货拉拉拉拉布拉多的梗1.看看3.5的表现2.看看4.0的表现（二）用简单推理调戏大模型1.看看3.5的表现2.看看4.0的表现3.看看3.5的表现4.看看4.0的表现（三）用专业知识调戏大模型1.看看3.5的表现2.看看4.0的表现（四）其他调戏问题1.风寒感冒和风热感冒的区别是什么2.润色一段文字3.测试公平性4.测试智商5.更多陷阱二、测试大模型的六大方式（一）故意制造陷阱，测试错误辨识能力（二）推理题，测试智商（三）选择题，测试公平性（四）润色文字，测试其表达能力（五）发挥创意，测试其创造性（六）专业问题，测试其垂直领域的能力我们每天都听各个媒体
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