1.什么是MQMQ全称为MessageQueue-消息队列，是一种应用程序对应用程序的消息通信，一端只管往队列不断发布信息，另一端只管往队列中读取消息，发布者不需要关心读取消息的谁，读取消息者不需要关心发布消息的是谁，各干各的互不干扰。(简单理解就是两个应用之间的数据传输)2.为什么使用MQ2.1解耦引入MQ后，不需要关心发布者及消费者之间的关系，这两者不需要彼此联系,减少系统之间的直接依赖。2.2异步对于数据量大或者处理耗时长的操作，可以引入MQ实现异步通信，减少客户端的等待，提升响应速度。2.3削峰对于会出现瞬间的流量峰值的系统，可以引入MQ实现流量削峰，达到保护应用和数据库的目的。3.各
一、前言SparkAi创作系统是基于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！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。《SparkAi系统详情及搭建部署文档
一背景 ChatGPT是由OpenAI开发的，它可以理解自己生成的内容，并根据输入的上下文进行推理和生成回复。这种自我理解的能力使得ChatGPT在处理复杂对话和问题时具有优势。然而，ChatGPT的缺点是只能根据预先设定的规则和模板回复，这在一定程度上限制了其应用的灵活性。 相比之下，文心一言是由百度推出的，它在获取条件和功能体验两个方面都表现出色，被认为是国内AI超级模型。文心一言的优点在于，它能够根据输入的上下文进行推理和生成回复，这使得它在处理复杂对话和问题时具有一定的优势。此外，文心一言的应用场景已经足够应对至少50%的需求，这意味着它具有广泛的应用潜力。 总的来说
背景：SparkStreaming是准实时流处理框架，处理响应时间一般以分钟为单位，处理实时数据的延迟时间一般是秒级别的；其他容易混淆的例如Storm实时流处理框架，处理响应是毫秒级。在我们项目实施选择流框架时需要看具体业务场景：使用MapReduce和Spark进行大数据处理，能够解决很多生产环境下的计算问题，但是随着业务逐渐丰富，数据逐渐丰富，这种批处理在很多场景已经不能满足生产环境的需要了，体现例如①离线计算一般就会建立一个数据仓库，数据量大的情况下，计算耗时也会很长。②例如一个业务场景，需要在根绝客户访问一个网站时的浏览、点击行为，实时做出一些业务上的反馈，时延太长这个数据也流失了很多
chatgpt-plus:ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。采用Go+Vue3+element-plus实现。ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。集成了MidJourney和StableDiffusionAI绘画功能。主要有如下特性：完整的开源系统，前端应用和后台管理系统皆
ChatGPT使用教学在本文中，我们将介绍如何使用ChatGPT解决生活中的问题和提高工作效率。本文将分为以下三个部分：ChatGPT的好处；如何高质量向ChatGPT提问；举一个利用ChatGPT提升工作效率的实例。ChatGPT的好处ChatGPT是一种强大的人工智能模型，它可以自动回答各种问题，并提供高质量、准确的答案。与其他自然语言处理技术相比，ChatGPT具有以下几个优点：广泛的应用范围：ChatGPT可以用于解决各种问题，包括日常生活中的问题、工作中的问题等等。高度准确的答案：ChatGPT可以提供高度准确的答案，这得益于它使用了大量的数据和先进的机器学习算法。快速的响应时间：C
atGPT大火之后，很多人都想体验一把，今天为大家推荐一种免费方式，体验chatGPT同款内核的AI助手。craftAIassistantCraft推出的AI助手产品CraftAIAssistant，并且现在就可以使用。根据Craft官方介绍，CraftAI是一个使用人工智能(AI)的助手，可帮助你在几秒钟内更快地写作、产生想法、校对您的作品、将文本翻译成任何语言、总结文档以及查找包含在您的Craft空间文档中的信息。CraftAIAssistant也是基于OpenAI的GPT-3模型，要唤醒使用其AI功能，只需要输入“/”之后，选择Assitant即可弹出对话框。需要注意的是，Craft仅提
一、VueUse——简介VueUse是由AnthonyFu等大佬写的基于Vue的自定义钩子集合。类似于基于React的ahooks功能丰富：200+功能无缝迁移：适用于Vue3和Vue2.7版本之后支持treeshaking：只引入自己需要的那部分，打包会更小还有其他的亮点，可以去官网查看二、VueUse——快速开始VueUse是一个基于CompositionAPI的实用函数集合。所以需要熟悉CompositionAPI的基本概念1、安装下载包的方式npmi@vueuse/coreCDN引入方式scriptsrc="https://unpkg.com/@vueuse/shared">/scri
本文只是我的一些尝试，基于ChatGPT实现系统化快速搜索某编程语言的特定领域相关包或者基于其他语言类推荐落地方案的尝试。这篇文章中描述的方式不一定是好方式，但应该会有一定的启示作用吧。让ChatGPT为我们的开发效率添砖加瓦。基础思路在学习和使用一门新的编程语言的过程中，找到合适的包对于解决特定问题至关重要。图片传统上，还是主要依赖搜索引擎和社区资源来寻找这些包，但这个过程往往既耗时又充满挑战。现在，有了ChatGPT，这一切都有了新的解决方案。传统的搜索方法通常基于关键词搜索，但这种方法往往返回只是简单列举，我们要从大量不相关的结果找出我们想要的内容，需要花费大量时间去筛选。ChatGPT
【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介微模型：起源故事微模型到底是什么？更详细地解释微观模型：一维标签蝙蝠侠效率在计算机视觉项目中使用微模型的额外好处面向数据的编程在本文中，我们将介绍Encord用于自动化数据注释的“微模型”方法。我们已将这种方法部署到各个领域的计算机视觉标记任务中，包括医学成像、农业、自动驾驶汽车和卫星成像。让我们切入正题：什么是微模型低偏差模型适用于数据集中的一小组图像或视频。微模型如何发挥作用？在狭义任务的少数示例上过度拟合深度学习模型，一旦准确性足够高，就可以将其应用于整个数据集。为什么在计算机视觉中使用微模型？节省数百小时的手动标记和注
