AIChatGPT各大开放平台一览大模型Prompt国内百度ERNIEBot文心一言阿里巴巴通义千问腾讯HunyuanBOT混元（暂未发布）华为盘古旷视ChatSpot科大讯飞讯飞星火网易子曰（暂未发布）京东言犀奇安信Q-GPT商汤科技商量SenseChat汉王科技天地大模型云从从容大模型昆仑万维天工360360-GPT欧拉蜜OLAMIAI开放平台小米小爱开放平台海康威视AI开放平台京东AI开放平台国外OpenAIChatGPTMicrosoftNewBingAzureAIGooglePartiIBMAIAIChatGPT各大开放平台一览大模型Prompt国内百度ERNIEBot文心一言百度E
前言为了解决WPFUI与程序逻辑之间得到解耦，所以使用Microsoft.Toolkit.Mvvm框架来实现，说真的开发逻辑真的有些不适应，不过理解就好。框架大体支持ICommand、IMessenger等。什么是MVVM?MVVM是Model-View-ViewModel的简写。它本质上就是MVC（Model-View-Controller）的改进版。即模型-视图-视图模型。分别定义如下：【模型】指的是后端传递的数据。【视图】指的是所看到的页面。【视图模型】mvvm模式的核心，它是连接view和model的桥梁。它有两个方向：一是将【模型】转化成【视图】，即将后端传递的数据转化成所看到的页面
授权声明：本文基于九天Hector的原创课程资料创作，已获得其正式授权。原课程出处：九天Hector的B站主页，感谢九天Hector为学习者带来的宝贵知识。请尊重原创，转载或引用时，请标明来源。全文共6000余字，预计阅读时间约13~20分钟|满满干货，建议收藏！本文目标：理解大模型(LLM）的涌现能力及推理能力，熟悉提示工程的入门提示方法，明确一个工业级的提示流程(重要)一、大语言模型(LLM)的涌现能力在GPT没有爆火之前，大家一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越强。LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，所以根据提示补全
1前言 UIToolkit简介中介绍了UIBuilder、样式属性、UQuery、Debugger，UIToolkit容器 中介绍了VisualElement、ScrollView、ListView、GroupBox等容器，UIToolkit样式选择器 中介绍了简单选择器、复杂选择器、伪类选择器等样式选择器，本文将介绍UIToolkit中的元素，主要包含Label、Button、TextField、Toggle、RadioButton、Slider、ProgressBar、Dropdown、Foldout等，官方介绍详见→UXMLelementsreference、Structu
文章目录一、RKNN初始化及对象释放二、RKNN模型配置沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄📢本篇章主要讲解RKNN-Toolkit2API详细说明。一、RKNN初始化及对象释放在使用RKNNToolkit2的所有API接口时，都需要先调用RKNN()方法初始化RKNN对象，当不再使用该对象时，通过调用该对象的release()方法进行释放。初始化RKNN对象时，可以设置verbose和verbose_file参数，从而打印详细的日志信息。其中verbose参数指定是否要在终端打印详细日志信息；如果设置了verbose_file参数，且verbose参数值为True，日志信息还将写到
ChatGPT可以帮助润色学术论文，助力搞科研！论文Rebuttal,Review过程中可能使用的一个Prompt：Prompt：IwantyoutoactasanEnglishtranslator,spellingcorrectorandimprover.Iwillspeaktoyouinanylanguageandyouwilldetectthelanguage,translateitandanswerinthecorrectedandimprovedversionofmytext,inEnglish.IwantyoutoreplacemysimplifiedA0-levelwordsan
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：stablediffusion推理的时候可以用negativeprompt(负面提示词)去除我们不想出现的元素，这种方法的背后原理是什么？如何用代码实现呢？这篇博客就深入探讨这个问题。目录从分类器引导技术开始说起
安装dockersudoaptinstalldocker.iodockerinfoyeqiang@yeqiang-MS-7B23:~$sudodockerinfoClient:Context:defaultDebugMode:falseServer:Containers:12Running:0Paused:0Stopped:12Images:67ServerVersion:20.10.21StorageDriver:overlay2BackingFilesystem:xfsSupportsd_type:trueNativeOverlayDiff:trueuserxattr:falseLoggi
文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning
前言：在前面的两篇文章中，我们深入探讨了AI助手中的魔法工具——Prompt（提示）的基本概念以及在AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent，人工智能生成内容）时代的应用场景。在本篇中，我们将进一步探索多个领域中Prompt的应用，并通过具体的场景举例来加深理解。最后，我们将对整个主题进行总结。文章目录引言1.写作辅助2.语言翻译3.代码生成4.创意生成5.代码执行器/解析器总结附[已总结的prompt](https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh/blob/main/prompts-
