文章目录1.在加载项商店中安装ESPHome2.添加设备2.1编译并下载.bin到电脑2.2下载固件到ESP82662.3在HomeAssistant添加并配置设备2.4在设备与服务中配置3.再添加一个设备1.在加载项商店中安装ESPHome点击配置-加载项点击加载项商店搜索ESPHome2.添加设备这里我的设备是ESP-01S使用GPIO0驱动一个继电器2.1编译并下载.bin到电脑首先点击+NewDevice点击Continue然后输入设备名称和要接入的wifi账号和密码我这用的是ESP-01S所以选择ESP8266，然后点击NEXT然后点击INSTALL选择Manualdownload然
玩客云刷docker+homeassistant详细教程一、准备工作1.玩客云、电源适配器、网线、USB公对公的线、电脑、螺丝刀撬开玩客云后盖卸下六颗螺丝拿出主板双公头USB线连接电脑，玩客云要插靠近homi接口的USB口打开线刷工具导入线刷包点击开始短接玩客云并接入电源等待刷机完成，点击停止拔下玩客云重新给玩客云上电并接入网线登陆路由器后台找到玩客云的IP二、登陆SSH并更新系统软件默认用户名:root密码:1234第一次登陆会让你重制新密码输入两次新密码即可然后会询问是否创建新的用户，直接按ctrl+c跳出更新系统软件aptupdate三、Docker安装安装Dockeraptinstal
Look！👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫根据OpenAI发布的产品时间线，我们可以看到OpenAI在短短一年内迅速推出了多个重要的产品和功能，下面是OpenAI发布的主要产品和功能的时间线：2022年11月30日：OpenAI发布了ChatGPT，使用GPT-3.5语言技术，标志着交互式AI助手技术的一个重大突破。2023年2月7日：微软宣布将ChatGPT功能整合到Bing搜索引擎中，显示了AI和传统搜索技术的紧密结合。2023年3月1日：OpenAI推出了ChatGPTAPI，允许开发者将ChatGPT的强大功能集成到自己
我曾经以的风格在我的头文件中写入简单的注释//Returnsanewstringinwhichalloccurrencesofaspecifiedstringinthe//currentinstancearereplacedwithanotherspecifiedstring.//-strSubject:Thestringtoperformthereplacementon.//-strOldValue:Thestringtobereplaced.//-strNewValue:ThestringtoreplacealloccurrencesofstrOldValue.staticRUNT
我是C++，Unix开发人员，主要是在系统方面，产品领域。我想在以下方面承担一些辅助项目，以提高我的技能:面向对象设计多线程编程，具有足够的互斥量和信号量范围Unix中的进程间通信核心C++东西(想使用模板，处理异常，使用智能指针n东西)我对以上所有内容都具有不错的“学识”知识，但是没有足够的机会弄脏我的手。最近，我去了一次采访，从上面的内容来看，他们给我带来了非常不错的(和艰难的)现实生活中的问题，我惨败了。因此，这种努力:-)我正在寻找一个为期6个月的项目，每天大约要花3个小时。任何建议将是巨大的。谢谢。 最佳答案 有了这种额外
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。有免费的VC++重构工具吗？
文心一言APP数字分身-一键生成专属数字分身文心一言数字分身是一项新功能，用户只需一张照片和录制三句语音，就能创建一个专属的数字分身。这个数字分身还支持个性化定义名称、声音、MBTI性格等，用户可以选择是否公开自己的数字分身。这个功能的上线大大缩短了创建数字分身的时间，极大地增加了用户的乐趣体验。未来，数字分身市场潜力巨大，文心一言率先上线数字分身功能，为用户提供了新型娱乐方式，也为数字分身在虚拟客服、在线教育等领域的应用开辟了可能性。HuggingChatAssistants-免费的可定制的AI聊天助手免费产品允许HuggingChat的用户轻松创建自己定制的AI聊天机器人，类似于OpenA
我正在使用示例应用程序并使用--text_input选项向Google智能助理发送广播命令，一切正常。现在，在最新版本中，Google智能助理会回复:“出了点问题。出了点问题”，但我没有收到错误，即使打开了verbose。我需要做一些与以前不同的事情吗？其他命令，例如“几点了？”正常工作。这是广播请求的输出:$./run_assistant--text_input"BroadcastDinner"--credentials_file./credentials.jsonUsinglocaleen-USassistant_sdkrobots_pem:assistant_sdkCreateC
MultimodalFoundationModels:FromSpecialiststoGeneral-PurposeAssistants基本信息博客贡献人燕青作者ChunyuanLi,ZheGan,ZhengyuanYang,etal.标签LLM,Multimodality摘要近年来，人工智能领域在模型发展方面经历4个阶段，如图1所示。任务特定的模型是针对单个数据集和任务开发的，通常从零开始训练。通过大规模预训练，语言模型在许多既定的语言理解和生成任务上取得了先进的性能，为下游任务适配提供了基础。将各种语言理解和生成任务统一到一个模型中。随着网络规模的训练和统一，出现了一些新兴能力，如语境学
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