最近在AI和Web3领域发生了两件“大”事，两件事都具有指标意义，但在媒体上其意义都被大量的八卦细节给掩埋了。其实看待任何重大事件，都可以有两种不同的视角。第一是娱乐的视角，在新闻事件中找乐子。如果是本着这个目的，那么就要带着显微镜，了解的细节越多越好，因为细节多了，密度大了，八卦点才多，才能趣味盎然。另一个视角则是宏观的，主要是根据事件判断行业乃至世界的趋势，思考这些趋势跟自己有什么关系，主要是指导决策的。如果是这个目的，那就要带好望远镜，不要选错镜头。只有将各种琐碎细节省略掉，大尺度下的模式才会呈现出来，才能够识别趋势，进而帮助自己做出选择和决策。两种视角并无高下之分，娱乐也很重要，尤其是
在我们开始之前，你必须先了解编程语言，然后才能相信ChatGPT抛给你的任何东西。我必须明确这一点，因为许多误入歧途的绵羊被告知ChatGPT是新的圣杯，开发人员将被淘汰。推荐：用NSDT场景设计器快速搭建3D场景。使用ChatGPT或任何LLM不会自动让你成为大师，也不会自动让你更有效率。一味的复制粘贴代码对任何人都没有好处；这只是懒惰。它可能会导致意想不到的后果，当你添加不理解的代码时，这可能会直接或间接地损害你的项目。你需要承认ChatGPT已经使用2021年之前的公开数据进行了训练。结果可能有偏见、容易出错并且缺乏引用。因此，最好始终牢记这一点，因为它提供准确和最新答案的能力并不比其训
有朋友试用ChatGPT后，觉得他总是给不出自己期望的回复；这是因为AI依旧距离我们的生活很遥远，还是因为没有掌握到使用要领呢？今天这篇文章会先带你了解「Prompt」是什么，并用简单的范例让你了解如何善用他、避开陷阱，以此获得更好的ChatGPT回复。 大纲▋Prompt是什么？▋如果Prompt不完善会发生什么事？▋好的Prompt有哪些元素▋让ChatGPT担任某个领域的「专家」▋一些额外的建议▋总结：对工具理解越深，越能发挥他的实力▋Prompt是什么？如果你需要别人帮忙做事，就需要给他具体的「
对于同一个问题我们分别对文心一言3.5和ChatGPT3.5输出回答，结果如下图，可以看到文心一言的回答更好，文心一言是由百度开发的人工智能语言模型，它的中文理解能力主要是基于百度强大的搜索引擎和自然语言处理技术。文心一言更加注重中文语言的细节和语境理解，它能够更好地理解中文的语义和语法结构，并能够更准确地生成中文文本。ChatGPT结果如下：回答的前后混乱且结果不对文心一言结果如下：回答的条例清晰，考虑全面
原文：https://openaigptguide.com/chatgpt-aigc-difference/AIGC和ChatGPT都是人工智能技术，但它们的功能和应用场景不同。AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能自动生成内容）是人工智能、计算机图形学和深度学习等领域的技术结合，用于生成大量的文本、图片或视频等内容，例如新闻稿、商品描述、广告宣传等。它在商业应用场景中包括智能安防、医疗影像分析、虚拟现实、游戏制作、智能驾驶等。同时，AIGC也被用于生成全新的内容，通过自动化内容生产，释放巨大的市场增长潜力。ChatGPT则是一种自然语言处理工具，它模拟人类的逻辑思维，进行
前言基于现代服务的云原生十二要素理论，我们在采用容器化部署时，要保证同一个镜像可以满足不同环境的部署要求，而不是不同环境打包不同的镜像。本文档主要介绍一种基于spring框架的满足不同环境配置的编译打包方案，满足同一个镜像可以在环境分组下通过启动项配置实现不同环境的部署。现有方案及问题我们见过最常见的配置文件管理方案，是基于Maven的profile配置来实现多环境切换的，它的弊端在于，我们将profile配置在pom.xml中，每次编译打包时，需要通过编译指令-P来标识当前环境配置。这样导致的问题是，我们打包的镜像具有了环境属性，不符合一个镜像多环境部署的要求。还有一种配置方案，就是基于Sp
自OpenAI的ChatGPT进入当今的日常工作以来，已经整整一年了，紧随其后的是谷歌的Bard和其他GenAI产品。在你可以说侏儒怪之前，员工、承包商、客户和合作伙伴似乎都在展示他们新发现的闪闪发光的对象-AI引擎采用了他们几乎不了解的大型语言模型。人们惊讶于这些工具提高了知识和准确性，也惊叹于它们可以帮助创造的时间节约。同样令他们惊讶的是，引擎没有线索，有时提供的是胡说八道的答案或幻觉，因此被证明是浪费时间——但这不会持续太久。询问AI引擎的意想不到的后果很快就露出了丑陋的头，2023年初三星发生的事件就证明了这一点，三星发现商业机密被随意上传到ChatGPT。虽然这些信息显然是积极的，但
ChatGPT想来大家都不陌生了，但如何用好它却没有想象中的那么容易。尤其是在文生图任务中，提示上的一些技巧非常有用。想要生成一张符合预期的图像，需要在输入提示词上「取巧」。近日，网络上流行起了ChatGPT的「makeitmore」文生图玩法，一时之间网友纷纷效仿试玩，看起来效果不错。下面这位推友展示了生成「辣面」，然后在提示中渐进地要求增加辣度，前后效果对比一目了然。来源：@venturetwins。来自u/dulipat接着她又展示了多个示例，比如「更加强壮的健美运动员」（PS：最后一张有点抽象了）。来自u/savatrebien比如「越来越强大的鹰酱」。来自u/snowjoggs再比如
😎作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号：程序员洲洲。🎈本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~本文目录
Web开发自诞生以来已经发生了巨大的变化。然而，一个普遍的问题仍然存在：前端开发人员仍然需要依赖后端开发人员来使用API、编写后端代码或解决安全问题。这种依赖在前端和后端团队之间造成了分歧，阻碍了开发过程及其速度，并可能为安全漏洞打开大门。现代前端开发的痛点从历史上看，前端开发人员主要负责创建Web应用程序的用户界面和用户体验。他们专注于应用程序的客户端，实现设计、结构、行为以及用户直接交互的所有内容。然而，应用程序的快速服务以及API驱动服务不断增加的集成需要了解后端操作。这一要求给前端开发人员带来了负担，他们现在必须应对后端的复杂性，从而妨碍了他们的主要职责。最重大的挑战之一是前端开发人
