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【工具】用AI辅助论文/博客的写作:Obsidian+Text Generator的详细安装教程

目录前言介绍ObsidianText-Generator使用教程安装Obsidian 安装TextGenerator插件安装获取开放AIAPI密钥插件选项配置初体验前言对于作家、博主和学生来说,这是一个很好的工具,它通过使用最强大的语言模型之一:OpeaAI开发的GPT-3来写作。YouTube上的一个视频演示了“在不到5分钟的时间内使用AI撰写一篇小博客文章”:https://youtu.be/Z9Z25lBL1Kw介绍ObsidianObsidian是一款功能强大的笔记应用程序,可以帮助您建立终极知识网络。以下是obsidian的一些功能:可以创建笔记和文件夹来组织笔记。可以在笔记中添加标

php - How to implement dynamic chat application in Ios using php, 类似Skype的应用

我正在尝试在IOS中实现聊天应用程序。一般来说,我们使用两个php文件,一个用于发布消息(发送者),另一个用于检索消息(接收者)。我想完成以下任务:考虑A(发送方)和B(接收方)。A向B发送了消息。而A正在等待B的回复。所以我需要调用post-api.php来发送消息,在接收方(B)我需要使用getapi.php进行检索>当B回复A时,它必须自动出现在我的A的收件箱(实时聊天框)中,而无需调用getapi.php.我知道这种情况是不可能的。但是是否有任何解决方案或方法可以让我的聊天应用程序像skype或facebookchat一样工作。 最佳答案

php - Doctrine 2 : Generated entities from database don't have namespaces

我正在通过\Doctrine\ORM\Tools\DisconnectedClassMetadataFactory()类从数据库创建实体。这非常有效!除了namespace生成。没有生成namespace。我将我的实体存储在App/Model/Entities中。有谁知道如何让生成器为实体添加命名空间?这是我用来生成实体的代码:getConfiguration()->setMetadataDriverImpl(new\Doctrine\ORM\Mapping\Driver\DatabaseDriver($em->getConnection()->getSchemaManager()))

C#中var、object和dynamic的区别

在C#编程语言中,我们经常会遇到var、object和dynamic这三个关键字。它们都用于声明变量,但在使用方法和特性上存在一些重要的区别。本文将详细介绍这三者的差异。目录var关键字object关键字dynamic关键字总结var关键字var是C#语言中的隐式类型推断关键字,它允许我们在声明变量时不显式指定变量的类型,而是通过根据赋值的表达式自动推断出变量的类型。使用var的示例代码如下:varname="John";varage=25;在上述代码中,name变量将被推断为字符串类型,age变量将被推断为整数类型。使用var有以下几个要点:var声明的变量必须在声明时就赋值,因为编译器需要

论文笔记DIGRESS: DISCRETE DENOISING DIFFUSION FORGRAPH GENERATION

        一些扩散模型的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/640138441https://blog.csdn.net/qq_43505867/article/details/130983606https://blog.csdn.net/qq_51392112/article/details/129326444目录Abstract1Introduction2Diffusionmodels3DISCRETEDENOISINGDIFFUSIONFORGRAPHGENERATION3.1迭代过程与逆去噪迭代3.2去噪网络参数化3.3等效特性4利用MARGINALP

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取(DocRE)的目的是从文档中提取实体之间的关系,这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而,现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及,这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的表格到图生成模型(TAG),它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图,其中不同类型的边反映了不同的任务信息,然后利用关系图卷积网络(RGCN)对图进行信息传播。此外,为了减少错误传播的影响,本文在解码阶段采用了层次聚类算法,将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明,TAG显著优于以前的方法,达

php - Generator::send 是如何工作的?

通常我不会对语言结构感到困惑,但我无法弄清这里发生的事情。send($x);}打印:loop0action0actionloop4action4actionloop8action8actionloop12action12actionloop16action16action因此,我的循环的每2次迭代都会被跳过,并且我会定期为$ans获取NULL。什么??我以为$ans会收到$gen->send的结果,如果我在下一个yield之前没有发送任何东西,then$ans将为空,但我总是在每次迭代时发送一些东西,那么这里发生了什么? 最佳答案

PHP 静态工厂方法 : dynamically instantiate instance of the calling class

此PHP问题与thisquestion有关,但有点不同。我有一个名为create()的静态工厂方法,它实例化一个类实例。我希望该方法动态实例化调用它的(子)类的实例。因此,它实例化的类必须在运行时确定。但是我想这样做而不必在子类中重新定义静态工厂方法(这在我的示例中是完全有效的,因为子类没有要初始化的新数据成员)。这有可能吗?classFoo{private$name;publicstaticfunctioncreate($name){//HEREINSTEDOF:returnnewFoo($name);//IWANTSOMETHINGLIKE://returnnewget_class

【论文笔记】动态蛇卷积(Dynamic Snake Convolution)

精确分割拓扑管状结构例如血管和道路,对医疗各个领域至关重要,可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂,包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题,作者提出了动态蛇卷积,该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。论文:DynamicSnakeConvolutionbasedonTopologicalGeometricConstraintsforTubularStructureSegmentation中文论文:拓扑几何约束管状结构分割的动态蛇卷积代码:https://github.com/yaoleiqi/dscnet一、适用场景管状目标分割的特点是细长且复杂,标准

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取(DocRE)的目的是从文档中提取实体之间的关系,这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而,现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及,这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的表格到图生成模型(TAG),它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图,其中不同类型的边反映了不同的任务信息,然后利用关系图卷积网络(RGCN)对图进行信息传播。此外,为了减少错误传播的影响,本文在解码阶段采用了层次聚类算法,将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明,TAG显著优于以前的方法,达