ChatGPT中文Prompt提示词，常用、高频集合在本篇文档中，我将展示超过160种prompt提示词，你可以挑选自己感兴趣的提示词进行尝试。国内免费ChatGPT聊天地址:https://chat.bytearch.com一、职业角色篇1.扮演学校讲师我想让你在学校扮演讲师，向初学者教授算法。您将使用Python编程语言提供代码示例。首先简单介绍一下什么是算法，然后继续给出简单的例子，包括冒泡排序和快速排序。稍后，等待我提示其他问题。一旦您解释并提供代码示例，我希望您尽可能将相应的可视化作为ascii艺术包括在内。2.扮演解梦师我要你扮演解梦师。我会给你描述我的梦，你会根据梦中出现的符号和
ChatGPT时不时给我们带来一些惊喜。今天，OpenAI宣布了ChatGPT面向Plus用户推出一系列更新。图片其中包括：1.提示示例：在开始新的对话时，你将看到一些示例，帮助你更容易开始聊天。2.推荐回复：ChatGPT现在会推荐一些相关的对话方式，方便继续交流。3.GPT-4成为默认选项：作为Plus用户，当你开始新的对话时，ChatGPT将记住之前选择的模型，不再默认回到GPT-3.5。5.上传多个文件：现在你可以要求ChatGPT分析多个文件并生成观点。这项功能适用于所有Plus用户的CodeInterpreterbeta版本。6.保持登录状态：不再需要每2周重新登录，并且将会有一个
一、下载1、pycharm点左上角file，再点setting，点plugins，在右边的搜索框搜aws第一个就是，如下所示：等插件下载好了以后需要重启ide才能用，点击restartide。 重启完了以后点击左下角的aws 再点developertools，双击codewhisperer中的start点击connect signout openandcopycode 这里直接ctrl+v就行了 后面按照提醒一步一步注册即可 最后allow 成功了。试验一下在注释里写上你要做的，然后enter，他自己就能生成代码了，按下tab就能自己生成了（ps：他写的代码可能不全或者有别的问题，仅供参考
React在写一个购物车的reduxtoolkit时遇到了问题。核心代码如下：import{createSlice}from"@reduxjs/toolkit";constcartSlice=createSlice({name:'cart',initialState:{cartItems:[],cartItemCount:0},reducers:{addProduct(state,action){const{imageUrl,name,price}=action.payloadletnewCartItems=[...state.cartItems]letflag=newCartItems.so
React在写一个购物车的reduxtoolkit时遇到了问题。核心代码如下：import{createSlice}from"@reduxjs/toolkit";constcartSlice=createSlice({name:'cart',initialState:{cartItems:[],cartItemCount:0},reducers:{addProduct(state,action){const{imageUrl,name,price}=action.payloadletnewCartItems=[...state.cartItems]letflag=newCartItems.so
下载插件cd/home/yeqiang/Downloads/ai/stable-diffusion-webui/extensionsgitclonehttps://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one成果重启webui，等待依赖安装结束yeqiang@yeqiang-MS-7B23:~/Downloads/ai/stable-diffusion-webui$./webui.sh################################################################Installscriptforsta
前言前面我们介绍了如何抓取物体，今天我们来说一下如何和3D的物体进行交互，得到接触的事件回调。交互的两种方式：1.直接抓取或者射线抓取物体，得到接触回调2.射线或者手部触摸物体后，得到接触回调二.准备工作我们需要准备好Unity工程和环境配置有了前文：Unity之OpenXR+XRInteractionToolkit基本配置的介绍,我们就不在详细说明这些了，大家自行复习。流程简述：我们新建一个3D(URP）工程然后通过PackageManager安装XRInteractionToolKit插件。配置好XRInteractionToolkit的Preset新建一个3D场景准备工作完毕添加XROr
NLP实践——Llama-2多轮对话prompt构建1.问题提出2.prompt的正确形式3.效果测试4.结尾1.问题提出最近，META开源了Llama-2模型，受到了广泛的关注和好评，然而，在官方给的使用说明中，并没有对使用方法进行特别细节的介绍，尤其是对于对话任务，这就给我们在使用时带来了很多困扰。以ChatGLM为例，在执行多轮对话时，需要将历史信息拼接到输入中，以供模型在生成时计算历史token与当前query之间的交互（self-attn）：#ChatGLM中对话prompt的产生： prompt="" fori,(old_query,response)inenumerate(his
论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于提示学习的多标签文本分类）发表时间：2023领域：多标签文本分类发表期刊：AppliedIntelligence（SCI二区）相关代码：无数据集：无摘要多标签文本分类由于其实际应用而受到学者的广泛关注。多标签文本分类的关键挑战之一是如何提取和利用标签之间的相关性。然而，在一个复杂和未知的标签空间中，直接建模标签之间的相关性是相当具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种标签提示多标签文本分类模型（LP-MTC），该模型受到预先训练语言模型的启发。具体来说，我们设计了一套多标签文本分类的模板
再好的prompt，不如有个简单的prompt工具。本文推荐一个日本人写的prompt插件，我进行了汉化，并补充了3000多个提示词。只需要鼠标点点就可以了！！！引子：今天去看了看StableDiffusion插件版本情况，结果发现日本大爷的提示词插件又双叒TMD更新了，只好重新汉化一遍......关键是这个大爷更新了五六次几乎没有任何变化，只是图标、位置轻微修饰，真的是代码仙人。PS，作者可能不是大爷而是个小盆友。对于绝大多数刚入门的AI绘画小白来说，熟练的掌握提示词（prompt）是一件非常难的事。不能使用合适的提示词，就无法画出想要的效果。在练习AI绘画的过程中，我不断的摸索，甚至收集了
