一、Midjourney绘画工具SparkAi【无需魔法使用】：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！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。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-
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：TingfengCao,ChengyuWang,BingyanLiu,ZihengWu,JinhuiZhu,JunHuang.BeautifulPrompt:TowardsAutomaticPromptEngine
【开源技术随笔】002-部分镜像解包命令介绍：boot.img、vendor-boot.img、dtbo.img一、boot.img解包：生成kernel、ramdisk二、vendor-boot.img解包：生成dtb、vendor_ramdisk、vendor_cmdline三、dtbo.img解析：生成dts文件未订阅的兄弟，不建议订阅专栏了已订阅的兄弟，请关注下本文末尾，加联系方式进行技术交流一、boot.img解包：生成kernel、ramdisk$mkdirout_boot$./android/out
文章目录img图片标签1.说明2.属性3.补充1.png24图片问题2.解决方法：相对路径1.src属性2.相对路径的图片背景背景样式和背景图片重复方式1.背景样式2.背景图片3.背景图片的重复方式背景图片的定位1.背景的定位1.说明2.可选值2.背景图片跟随滚动背景简写1.分开写背景的各个样式2.简写backgroundsprite雪碧图(精灵图)1.问题说明2.产生闪烁问题的原因：3.sprite雪碧图(精灵图)说明4.利用雪碧图(精灵图)的练习img图片标签DOCTYPEhtml>html>head>metacharset="utf-8"/>title>图片标签title>head>bo
随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
本文来自DataLearnerAI官方网站：通用基座大模型是否可以超越领域专有大模型？微软最新论文证明这是可以的！微软最新动态Prompt技术——MedPrompt详解|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701842078748在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常
方式一：src指向图像的位置最常用的一种方式，无需搭配后端代码方式二：src执行后台路径，获取图片的字节数组前端代码后端代码@GetMapping("getImage")publicvoidimage(HttpServletResponseresponse)throwsIOException{try(InputStreaminput=newFileInputStream("D:\\个人资料\\图片\\Picture\\lf.jpg");OutputStreamoutput=response.getOutputStream()){output.write(input.readAllBytes()
LangChain系列文章LangChain实现给动物取名字，LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain4用向量数据库Faiss存储，读取YouTube的视频文本搜索IndexesforinformationretrieveLangChain5易速鲜花内部问答系统LangChain6根据图片生成推广文案HuggingFace中的image-caption模型LangChain7文本模型TextLangChain和聊天模型ChatL
通过call来调用激活脚本，activatemyenv指的是要激活的环境，若省略，则激活的是base环境。call:从另一个批处理程序调用一个批处理程序，而不停止父批处理程序。callC:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate.batactivatemyenvC:\ProgramData\Anaconda3\pythonD:\VSCode\hello.py若已配置系统环境变量，可简写命令Path=C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;C:\ProgramData\Anaconda3;callactivatemyenvpytho
