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（
前言在2022年，人工智能创作内容（AIGC）成为了AI领域的热门话题之一。在ChatGPT问世之前，AI绘画以其独特的创意和便捷的创作工具迅速走红，引起了广泛关注。随着一系列以StableDiffusion、Midjourney、NovelAI等为代表的文本生成图像的跨模态应用相继涌现与StableDiffusion的开源，StableDiffusion以其出色的人物和场景生成效果备受瞩目。它包括文本生成图像、图像生成图像、特定角色的刻画，甚至超分辨率和修复缺损图像等任务。感兴趣可加入：566929147企鹅群一起学习讨论介绍StableDiffusion的应用范围广泛，这不仅因为它生成的图
RedLock是一种分布式锁的实现算法，由Redis的作者SalvatoreSanfilippo（也称为Antirez）提出，主要用于解决在分布式系统中实现可靠锁的问题。在Redis单独节点的基础上，RedLock使用了多个独立的Redis实例（通常建议是奇数个，比如5个），共同协作来提供更强健的分布式锁服务。“RedLock算法旨在解决单个Redis实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题，通过在多个独立运行的Redis实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。RedLock具备以下主要特性：互斥性：在任何时间，只有一个客户端可以获得锁，确保了资源的互斥访问。避免死锁：通过为锁设置
2月27日消息，近日，备受瞩目的法国AI公司Mistral宣布推出其AI聊天机器人LeChat。这款聊天机器人被视为ChatGPT的有力竞争者，旨在成为用户与Mistral旗下各类模型（例如MistralLarge、MistralSmall和Next）进行交互的“对话入口”。目前，LeChat已开放Beta测试，用户可以通过注册成为Beta测试者进行体验。此外，Mistral还提供了一个“企业版”，该版本具备“自主部署能力”和“精细的审核机制”。与提供免费和付费套餐的ChatGPT类似，LeChat也提供免费和付费版本。但不同于ChatGPTPlus每月20美元的固定费用，LeChat采用基于
2月26日消息，生成式AI模型ChatGPT在法律领域的应用似乎并不顺利。继此前ChatGPT引用虚构案例引发争议后，近日又有一家律师事务所因使用该工具计算律师费被法官驳斥，认为其主张的每小时600美元的费用“过高”。位于纽约市的Cuddy律师事务所代理一位母亲及其患有特殊需求的孩子的诉讼，起诉纽约市教育局。根据《残疾人教育法》，地区法院可以酌情将合理的律师费作为成本的一部分，授予胜诉残疾儿童的父母。Cuddy律师事务所使用ChatGPT评估残疾教育听证会中律师的合理时薪。该工具给出的建议是，拥有最多三年经验的律师时薪应在200至500美元之间，而擅长特定法律领域的律师时薪则可能高达1200美
大家好，我是三友~~在很久之前，我写过两篇关于OpenFeign和Ribbon这两个SpringCloud核心组件架构原理的文章但是说实话，从我现在的角度来看，这两篇文章的结构和内容其实还可以更加完善刚好我最近打算整个SpringCloud各个组件架构原理的小册子所以趁着这个机会，我就来重新写一下这两篇文章，弥补之前文章的不足这一篇文章就先来讲一讲OpenFeign的核心架构原理整篇文章大致分为以下四个部分的内容：第一部分，脱离于SpringCloud，原始的Feign是什么样的？第二部分，Feign的核心组件有哪些，整个执行链路是什么样的？第三部分，SpringCloud是如何把Feign融
1ChatGPT每日一题：期望薪资是多少问题：面试官问期望薪资是多少，如何回答ChatGPT：当面试官问及期望薪资时，以下是一些建议的回答方法：1、调查市场行情：在回答之前，可以先调查一下行业、地区以及职位的平均薪资水平。这样可以更客观地估算出一个合理的范围。2、按照之前薪资水平定位：如果你之前从事的工作薪资已经比较高，而且你认为当前应聘的职位和公司与之前的薪资水平相当，那么可以提出一个合理的期望薪资水平。3、提出一个范围：当面试官问及期望薪资时，你可以提出一个合理的范围，例如“我期望的薪资范围是在XX到XX之间”，这样可以显得更加灵活和务实。4、强调绩效和成果：如果你有很好的工作经验和成果，
1.背景介绍1.背景介绍自2012年的AlexNet成功地赢得了ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge(ILSVRC)，深度学习技术开始引以为奉。随着算法的不断发展和优化，深度学习技术已经取得了显著的成功，应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在自然语言处理领域，GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型是OpenAI开发的一系列大型预训练语言模型，它们的性能远超于传统的自然语言处理技术。GPT-3是GPT系列模型的第三代模型，它具有1750亿个参数，是当时最大的语言模型。GPT-3的性能表现非常
【导读】当前，大语言模型的商业化持续进行，本文聚焦这一变革背景下的ChatGPT定价机制，深入剖析其核心技术内涵。通过细致研究ChatGPT-3.5turbo采用的Decode-Only架构，作者系统地探讨了模型在接收到输入提示并生成相应输出的过程中，如何差异化利用GPU算力资源，进而阐明了支撑该定价策略的独特技术原理。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等，欢迎大家点击订阅年卡。作者|李波责编
1.什么是PWM？脉冲宽度调制(PWM)，是英文“PulseWidthModulation”的缩写，简称脉宽调制，可以理解为控制脉冲的宽度，利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，它通过控制信号的脉冲宽度，实现对电压或电流的精确控制。在嵌入式的应用中，如数字信号控制的LED只有完全亮与灭两种状态，怎么能实现控制亮度大小呢？这就用到了PWM等效输出模拟量。PWM的基本工作原理在具有惯性的系统中，可以通过对一系列脉冲的宽度进行调制，来等效地获得所需要的模拟参量，常应用于电机控速等领域。那么什么是惯性系统呢？如LED在熄灭的时候，由于余晖和人眼视觉暂留的现象，LED不会立马
