晚上回到家，我打开自己的项目，执行：cdHexoPressgitpull--rebaseyarninstallyarndev拉取在公司push的代码，然后更新依赖，最后开始今晚的开发时候，意外发生了，竟然报错了，明明在公司时候还好好的。到底怎么回事？/Users/charles/Projects/HexoPress/node_modules/concurrently/node_modules/cliui/build/index.cjs:291conststringWidth=require('string-width');^Error[ERR_REQUIRE_ESM]:require()ofE
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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（
前言这是一篇很水的文章，没有任何技术含量，在Github已经有很多人对Avalonia的OpenGLES支持进行了讨论，但是我还是想写一篇文章来记录一下我是如何在Avalonia中使用OpenGLES的。介绍在介绍Avalonia和OpenGLES之前，我们先来了解一下什么是Avalonia和OpenGLES以及Avalonia是如何支持OpenGLES的。Angle和OpenGLESANGLE是一个开源的项目，它的目标是将OpenGLES2.0、3.0和3.1应用程序转换为Direct3D11、Vulkan、Metal和OpenGL3.0+应用程序。ANGLE通过将OpenGLESAPI调用
本章将和大家分享Elasticsearch的一些基本操作。话不多说，下面我们直接进入主题。一、索引库操作1、settings属性settings属性可以设置索引库的一些配置信息，例如：配置分片数和副本数、配置自定义分词器等。其中分片数量只能在一开始创建索引库的时候指定，后期不能修改。副本数量可以随时修改。2、mapping属性mapping属性是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：1）type：字段数据类型，常见的数据类型在上一章已经介绍过了，此处就不再做过多的描述了。2）index：是否需要创建倒排索引，默认值为true，如果设置为false那么表明该字段不能被检索，不构建倒
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
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
