坑一：调用支付jsapi缺少参数total_fee修正后的uniapp代码如下：uni.requestPayment({ provider:'wxpay', timeStamp:String(data.timestamp), nonceStr:data.nonceStr, package:'prepay_id='+data.prepayId, signType:'HMAC-SHA256', paySign:data.sign, success:(res)=>{ console.log('success:'+JSON.string

前言：最近chatGpt很火爆，搞得国内某度都按耐不住了，开始搞‘文心一言’了。体验到了ChatGPT的强大之后，那么我们会想，如果我们想基于ChatGPT开发一个自己的聊天机器人，这个能搞定吗？ChatGPT平台已经为技术提供了一个入口了，很简单的就是实现了。OpenAI官网：https://platform.openai.com/ 一、OpenAI的账号请移步: 在线阅读《ChatGPT从入门到精通》 1.这里的邮箱一定要写谷歌邮箱，最好，最容易注册成功。2.需要国外的手机号短信u验证码才能成功。3.然后你去一个俄罗斯的在线接码平台：smsactive  https://www.sms-a

我想要Support4Demos的完整示例代码。我怎样才能下载完整的项目？我在这里只看到了一些文件http://developer.android.com/resources/samples/Support4Demos/index.html但通常它应该在android-sdk/samples中。我已经安装了SDKAPI7-13的所有示例，修订版1，但我仍然无法在示例文件夹中找到它。 最佳答案 在[your-sdk-path]/extras/compatibility/v4或v13中查找库和示例应用程序。您需要运行javadoc来提取

先把官网文档摆在这，后面会用到的[uniapp官网文档]:https://uniapp.dcloud.net.cn/vernacular.html#一、开发工具准备1-1安装HBuilder按照官方推荐，先装一个HBuilder下载地址：https://www.dcloud.io/hbuilderx.html1-2安装微信开发者工具如果要在微信小程序上运行，再装一个微信开发者工具下载地址：（记得选稳定版）https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html1-3配置为了之后的调试，在HBuilder里配置

1.正确使用的流程：我的环境是tensorflow2.6.0，python3.9.18。安装对应的库pipinstallgraphvizpipinstallpydotplus安装文件graphviz.smi，我安装的是8.1.0版本。下载地址：graphviz.smi安装的时候记得勾选环境变量选项。修改vis_utils.py，将pydot的都替换成pydotplus。原因是pydot已经停止开发了，不兼容了。如何找到vis_utils.py？在pycharm中把鼠标放在plot_model函数的位置，然后Ctrl+单击该函数即可进入。直接一键全部替换即可：

目录前言：回忆基本的原生用法：原生input的封装：自定义v-model参数：对el-input的二次封装：多个v-model进行绑定:v-model修饰符：v-model自定义参数与自定义修饰符的结合：前言：    提起v-model，想必都不陌生，作为vue的经典语法，帮助我们在编写项目的时候，省了很多很多的事情，本文着重记录v-model在组件上的绑定使用！回忆基本的原生用法：使用原生的input，我们一般这么写：此种写法相当于以下写法：name=e.target.value"> 而当我们在一个组件上使用v-model的写法时，实际写法时长这个样子：name=newValue">请注意m

论文笔记--Toolformer:LanguageModelsCanTeachThemselvestoUseTools1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Toolformer3.2APIs4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：Toolformer:LanguageModelsCanTeachThemselvestoUseTools作者：TimoSchick,JaneDwivedi-Yu,RobertoDessì,RobertaRaileanu,MariaLomeli,LukeZettlemoyer,NicolaCancedda,ThomasScialom日期：2023期刊：arx

视频扩散模型（VideoDiffusionModel）最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyonVideoDiffusionModels。paper：[2310.10647]ASurveyonVideoDiffusionModels(arxiv.org)0.Abstract本文介绍了AIGC时代视频扩散模型的全面回顾。简要介绍了扩散模型的基本原理和演变过程。总结了视频领域的扩散模型研究，将这些工作分为三个关键领域：视频生成、视频编辑和其他视频理解任务。我们对这三个关键领域的文献进行了彻底的回顾，包括领域内的进一步分类和实际贡献。模型合集：GitHub-ChenHsing/Awesome

模型预测控制最优控制理论处理的问题通常是找到一个满足容许控制的u*，把它作用于系统（被控对象）ẋ(t)=f(x(t),u(t),t)从而可以得到系统的状态轨迹x(t)，使得目标函数最优。对于轨迹跟踪问题，那目标函数就是使得这个轨迹在一定的时间范围[t0tf]内与我们期望的轨迹（目标）x*(t)越近越好。最优控制问题更一般的表达如下：在被控对象符合动力学原理（状态方程）和状态约束的条件下，求解控制函数u(t)以使得连续时间性能指标最小。其中t0 是初始时刻，tf 是终端时刻，E是终端时刻代价，g是运行时刻代价。例如，更具体的场景，对于时间最短问题（例如控制电流使得最短时间充电到SOC100%），

解决办法：根据报错信息，找到common.pyAttributeError:Can'tgetattribute'SPPF'on在spp上面添加SPPF类：classSPPF(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=5):super().__init__()c_=c1//2self.cv1=Conv(c1,c_,1,1)self.cv2=Conv(c_*4,c2,1,1)self.m=nn.MaxPool2d(kernel_size=k,stride=1,padding=k//2)之后warnings会被标红，选中点击 导入‘warnings’继续报错：Runti