（2023年11月7日）gpt-4-1106-previewhttps://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-and-gpt-4-turbo训练数据日期升级到2023年四月上线文增加到128k调用一次chatgpt接口，可以得到多次函数调用 importOpenAIfrom"openai";constopenai=newOpenAI();//Exampledummyfunctionhardcodedtoreturnthesameweather//Inproduction,thiscouldbeyourbackendAPIoranexternalAPI
以下为叶老师讲义分享：P25-P29提示工程的模式节省计算资源：在微调过程中，不需要重新训练整个模型，因此可以节省计算资源。提高特定任务上的性能：通过微调，模型可以适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的性能。保留模型的通用性：预训练模型具有较高的通用性能，微调可以帮助模型适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的通用性。减少数据需求：预训练模型已经过大量训练，因此在微调过程中可以使用较少的数据。微调大模型的意义节省计算资源：在微调过程中，不需要重新训练整个模型，因此可以节省计算资源。提高特定任务上的性能：通过微调，模型可以适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的性能。保留模型的通用
通过在vscode中安装"code"命令工具打开vsocode，使用快捷键⇧⌘P，然后输入shell，会弹出来“Shell命令：在PATH中安装‘code’命令”浮窗，选择安装就可以了，然后就可以在终端通过code.来快速启动vscode了 直接将vscode的启动文件的启动路径通过别名的方式配置的shell的配置文件中vi~/.zshrcaliascode='/Applications/Visual\Studio\Code.app/Contents/Resources/app/bin/code':wq
首先，对缺乏可重复性的示例表示歉意，但由于我认为问题出在我的网络环境中，因此我无法提供一个示例。请将此问题视为在调试问题时的帮助电话...在RStudio中打开一个存储在网络驱动器上的项目并运行第一条指令(将其加载为包甚至是a)后，我在控制台中看到一个非常奇怪的输出:>a我在用户环境变量(TEMP，TMP，TMPDIR)中设置了所有可能的临时目录，并且Sys.getenv()正确打印了它们。“F:\Marketing”是网络驱动器上的有效路径，它是项目的根目录。我尝试在.RProfile中使用debugonce(dir.create)来查看tempPath是什么，但不幸的是，这导致了“
根据masm的macamd64.inc，rex_push_reg，...rex_push_regmustbeusedinlieuofpush_regwhenitappearsasthefirstinstructioninafunction,asthecallingstandarddictatesthatfunctionsmustnotbeginwithasinglebyteinstruction.但是，我找不到任何说明这一点的文档。这是真的？它在哪里记录？为什么会这样？ 最佳答案 这个声明的执行部分似乎是“调用标准”——哪个调用标准
ChatGPT的前世今生：从概念到现实的AI之旅随着技术的飞速发展，人工智能已经从科幻小说中的概念转变为我们日常生活中不可或缺的一部分。其中，ChatGPT无疑是这个领域的佼佼者。那么，让我们一起探索ChatGPT的发展历程，从它的起源到现在的成就。起源：GPT系列的诞生ChatGPT的背后是OpenAI，一个专注于确保人工智能为所有人造福的研究机构。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是OpenAI的一系列模型，旨在通过大量的数据预训练，然后在特定任务上进行微调，以达到最佳性能。GPT-1：开端2018年，OpenAI发布了第一个版本的GPT。虽然这个模
使用ChatGPT，AIGC总结出Mysql的常见优化30例。1.建立合适的索引：在Mysql中，索引是重要的优化手段，可以提高查询效率。确保表的索引充分利用，可以减少查询所需的时间。如：createindexidx_nameontable_name(column_name)；2.避免使用select*：尽可能指定要返回的列，而不是使用“select*”，以减少网络传输的数据量和I/O的开销，并减少查询的执行时间。3.使用LIMIT语句限制返回的数据量：在查询中使用“limit”语句可以限制返回的数据量，尤其是在查询大数据量或跨表查询时。4.尽可能避免大表上的全表扫描：使用索引访问数据时，My
示例：nm-Dxxx.so|grep"T"加上-D参数，打印结果能输出动态库名称：nm-D-Axxx.so|grep"T"如果要查找一个函数在哪个动态库下，但目录中有很多动态库，不知道在哪个里面，可以用这条命令一个个查找：（/path/to/directory是要查找的路径）find/path/to/directory-name"*.so"-execnm-D-A{}\;|grep"函数名"比如我要在当前文件夹查找cw_alg_add这个函数：find.-name"*.so"-execnm-D-A{}\;|grep"cw_alg_add"如果不想把其他带后缀的函数也搜索出来，也可以在要搜索的函数
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.Scratch方式📣2.Cloning方式✨2.1CloningfromLocal✨2.2CloningRemotePDB✨2.3CloningRemot
✅关于chatGPTChatGPT是由OpenAI公司开发的。OpenAI是一家人工智能研究实验室，致力于推动人工智能技术的发展和创新。他们开发了一系列先进的语言模型，包括GPT和ChatGPT，能够实现机器的自然语言理解和生成能力。ChatGPT是通过一系列步骤来构建的。首先，OpenAI使用了一个称为GPT的基础模型，即生成式预训练（GenerativePre-training）模型。GPT模型是通过大规模的文本数据进行训练而得到的，它具备了理解和生成自然语言的能力。然后，为了将GPT模型转化为ChatGPT，OpenAI收集了大量的对话数据，包括对话历史和对应的回复。他们使用了一个专门的
