ChatGPT扩展系列之跨平台桌面客户端ChatBox今天介绍一下好玩的东西——ChatBox为什么需要ChatBox？直接使用ChatGPTAPI(OpenAIAPI)是比较困难的，需要了解编程与接口调用，而且用起来不够方便。ChatBox可以帮助你处理所有的底层调用。ChatBox还帮你在本地保存了所有的聊天记录和prompt，防止在线服务的数据丢失。ChatBox还可以帮助你设计、调试和管理prompt，让你更好地操作AI模型。ChatGPTPlus的平替？可行。比起ChatGPTPlus，同样来自OpenAI的开发者API服务可以得到完全一样的效果，而且还有以下好处：比起ChatGPT
我有一个Rails应用程序，它有2个“客户端”——一个iOS应用程序读取/写入JSON，以及一个读取HTML的网络浏览器。现在，如果我说“我想为不同的浏览器/客户端提供不同的输出”，我们可以使用不同的ERB文件并根据User-Agent或类似的方式呈现。在Web世界中，Rails就是这样想象的——我在其中键入“capdeploy”，我所有的“实例”都升级到最新版本(保存事件sessionAJAX调用)。然而，作为一名iOS开发人员，我非常习惯在代码中使用ifblock来处理不同的数据版本和客户端应用程序版本。这很痛苦(但必须)。我很想说“我会神奇地想到1.0版中的完美数据结构”，但我们
客户是否意识到认可同行，通过它提出交易建议？如果是，它如何知道或在哪里配置？，如果否，那么哪个同行首先提出认可交易的建议。看答案是的，客户应意识到它将向其发送建议的同行，而Fabric-SDK（Node，Java，Python等）不知道认可的同行。Fabric-SDK只是将建议发送到客户告诉它的认可同行列表。请注意，Fabric-SDK只是您客户端应用程序的一部分。您可以参考示例调用链代码
文章目录前言：RestClient查询文档的RestAPI一、全文检索查询1.1match_all查询1.2match查询1.3multi_match查询二、精确查询2.1term查询2.2range查询三、复合查询：Boolean查询与functionscore查询的综合案例四、对查询结果的处理4.1将查询结果按照自己的距离远近排序4.2根据前端请求参数进行分页操作4.3对搜索关键字进行高亮处理前言：RestClient查询文档的RestAPI在Elasticsearch中，通过RestAPI进行DSL查询语句的构建通常是通过HighLevelRestClient中的resource()方法
我已经在这个问题上工作了几天，但我的解决方案都不合适。我认为我缺乏实现这一目标的理论知识，并且希望得到一些建议(不一定是特定于iOS的——我可以将C、伪代码等翻译成我需要的)。基本上，我有两部iPhone。当用户按下按钮时，任何一个都可以触发重复操作。然后它需要通知另一部iPhone(通过MultiPeer框架)触发相同的操作……但它们都需要同时启动并保持同步。我真的需要达到1/100秒的精度，我认为可以在此平台上实现。作为对我的同步程度的半粗略衡量，我使用AudioServices在每台设备上播放“滴答”声……您可以很容易地通过耳朵判断它们的同步程度(理想情况下您会无法辨别多个声源)
此站点的连接不安全，使用不受支持的协议。ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH（不支持的协议客户端和服务器不支持常用的SSL协议版本或密码套件。）前言一、解决方法一1.MicrosoftEdge浏览器→点击右上角的三个点→选择设置2.选择外观→打开InternetExplorer模式(IE模式)按钮3.打开MicrosoftEdge浏览器→输入自己要访问的IP地址或者是链接→回车访问→点击右上角的IE图标（在InternetExplorer模式下的重新加载选项卡）4.访问成功二、解决方法二1.打开控制面板→点击网络和Internet2.选择Internet选项3.
ROS是机器人学习所需要用到的平台软件，记录一下装的过程，为下一次重装节省一下时间嘻嘻。目录一.设置sources.list二.设置密匙三.安装 四.配置环境 五.检测ros是否安装成一.设置sources.listsudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'二.设置密匙sudo apt install curl # if you haven't already installed cur
WindowsC++下使用c++-httplib库与Openssl库搭建https服务器与客户端通讯的保姆教程前言c++-httplib源码下载Openssl源码下载编译1.openssl源码下载2.编译环境准备1）安装Perl2）安装NASM3）编译openssl使用Openssl生成本地CA证书用于搭建https本地测试通讯1.CA:2.服务器3.客户端VS2015下c++项目实战1.Openssl在VS2015工程中的配置2.本地测试代码如下结语tips前言实现一个c++的https客户端请求https服务器是实现数据通信。基于已封装好的c++-httplib库搭建SSL/TLS环境实现
Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。一、Haar级联分类器1.特征描述：Haar特征由PaulViola和MichaelJones在2001年提出，主要用于人脸检测。它是一种基于图像局部像素灰度值差分的特征，包括矩形区域内的黑白或者灰度对比。例如，特征可以是相邻矩形区域的像素之和的差值。2.级联结构：级联分类器的设计是为了提高效率，通过多个弱分类器级联在一起形成一个强分类器，快速排除大部分非目标区域，只有当所有级联的弱分类器都通过时，才认为该区域可能存在目标
我熟悉Cloudera架构，但不熟悉MapR。我有一个RHEL虚拟机，之前使用这个documentation安装了MapR客户端软件.我能够按预期提交mapreduce作业并查询HDFS。我关注了这个documentation(在我安装了MapRyumrepo之后)并像这样安装了sqoop:yuminstallmapr-sqoop如果我尝试在某些数据中进行sqoop，或者甚至只是发出命令sqoop，我会收到以下错误:/opt/mapr/sqoop/sqoop-1.4.4/bin/configure-sqoop:line47:/opt/mapr/bin/versions.sh:Nosuc
