我想根据我们自己的专有Python软件包创建一个Web应用程序的实时演示。在演示中，用户应该能够导入软件包，然后实时编写和运行简单的Python脚本，以探索软件包功能。Jupyter笔记本电脑的公共实例（尤其是实施jupyter/tmpnb）将是一个最佳解决方案，但我担心用户将能够仅通过使用Jupyter的魔术命令（即访问Shell命令）并通过运行公共服务器的目录系统来访问专有Python代码实例。我可以使用jupyter笔记本电脑吗？（即，要为演示的用户设置交互式实时会话，以便他们可以对包装进行Python测试，而无需访问软件包代码）。关于这样做的最佳方法的任何建议将不胜感激。非常感谢。看答
我直接对他进行询问Q：获取chatptp的keyA：对不起，作为ChatGPT，我不具有API密钥或访问凭据。我只是一个已经被训练好的自然语言处理模型，通过输入文本来生成回复。您可以在OpenAI的网站上了解有关他们的API和访问凭据的信息。如果您需要使用OpenAI的API，您需要注册OpenAI账户并进行身份验证，然后可以通过OpenAI网站获取API密钥。通过询问得知，不能在ChatGPT这里找，是找不到入口的，要去openai的网站进去下面的连接直接进去就到了OpenAIAPIhttps://openai.com/api/在这里登录注册，一顿输出后 成功进入到界面，点击个人，然后这个
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/ \微软公司高管迪·坦普尔顿近日加入了OpenAI董事会，成为非投票观察员。据知情人士透露，这是在短暂罢免该初创公司首席执行官后，董事会进行的一系列重大调整的一部分。根据她的LinkedIn资料，坦普尔顿在微软工作超过25年，目前是公司技术与研究合作及运营的副总裁。据这位不愿透露姓名的知
DRF之之基于角色的访问控制、django的权限演示、权限控制、simple-ui的使用、django-vue-admin演示文章目录DRF之之基于角色的访问控制、django的权限演示、权限控制、simple-ui的使用、django-vue-admin演示一、RBAC-基于角色的访问控制1.1、什么是RBAC1.2、django中，如何做权限控制的1.3、我们开发中做权限控制1.4、基于django的auth+admin+第三方美化快速开发1.4.1、第三方美化simp-ui的使用1.5djagno-vue-admin演示总结一、RBAC-基于角色的访问控制1.1、什么是RBAC概念RBA
前言✨想学习WPF，但是看视频教程觉得太耗时间，直接看文档又觉得似懂非懂，因此想通过看Demo代码+文档的方式进行学习。准备✨微软官方其实提供了WPF的一些Demo，地址为：microsoft/WPF-Samples:RepositoryforWPFrelatedsamples(github.com)将其克隆到本地，有很多的Demo代码：新建一个空白解决方案：添加现有项目：选择DataBinding中的SimpleBinding：项目文件如下所示：查看SimpleBinding这个Demo的效果：学习这个Demo✨数据绑定的概念首先需要知道数据绑定的基本概念，数据绑定是在应用UI与其显示的数据
ChatGPT商店上线，OpenAI正式推出GPTStore北京时间1月11日，在经历了一个月的推迟后，OpenAI在周三正式推出了GPTStore。借助这一在线商店，OpenAI用户可以分享定制版ChatGPT聊天机器人。OpenAI称，GPTStore将在周三首先面向付费ChatGPT用户开放，里面将汇集用户为各种任务创建的聊天机器人。例如，定制版ChatGPT可以教孩子数学，或者想出各种鸡尾酒配方。它将包含用户选择公开分享的聊天机器人，最终将为用户引入创收方式，很像苹果或谷歌应用商店提供的赚钱思路。（来源：凤凰网科技）索尼和任天堂都将在2月召开自己的发布会据知名媒体人JeffGrubb，
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。同时，诗中还要包含提供的3个词。对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单一模型有时是无法完成一项任务的。那该如何解？最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这
写程序最重要的就是数据了，如果没有数据那么程序将毫无意义，其中网络请求就是获得数据的方法！（初学阶段编写）申请网络权限在src中的main找到module.json5文件中加入以下代码申请网络请求编写Request类用于对网络请求进行封装新建一个utils包存放工具类具体封装代码如下importhttpfrom'@ohos.net.http';import{Response}from'../model'importPreferencesfrom'./Preferences';//导出httpRequest请求函数exportasyncfunctionrequest(url:string,met
对于「通用人工智能」，OpenAI科学家Karpathy下场做出了解释。前几天，Karpathy在个人blog发表了一篇文章「将自动驾驶作为AGI的一个案例来研究」。不知是何原因，他却删除了这篇文章，幸而，还有网络备份。众所周知，Karpathy不仅是OpenAI的创始成员之一，还曾是特斯拉前AI高级总监、自动驾驶Autopilot负责人。他将自动驾驶作为案例，研究AGI，这篇文章的观点确实值得一看。自动驾驶LLM的爆发引发了众多关于AGI降临的时间，甚至它可能是什么样子的讨论。有的人对AGI未来充满希望，持有乐观的态度。而有的人却充满恐惧和悲观的情绪。不幸的是，其中也有很多讨论过于抽象，导致
前几天，OpenAI来了一波重磅更新，一口气宣布了5个新模型，其中就包括两个新的文本嵌入模型。我们知道，嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的数字序列。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关联，也更容易执行聚类或检索等任务。使用更大的嵌入（比如将它们存储在向量存储器中以供检索）通常要比更小的嵌入消耗更高的成本、以及更多的算力、内存和存储。而OpenAI此次推出的两个文本嵌入模型分别是更小且高效的text-embedding-3-small模型和更大且更强大的text-embedding-3-large模型。这两个新嵌入模型都使用一种技术进行训练，允许开发人员权衡使用嵌入的性能和成
