一、前言ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正可免费的AI工具。不是一天只能使用一两次就不能使用的网站。国内可直接对话AI，也有各种提供工作效率的工具供大家使用。二、特点优势该网站无需魔法，国内直接使用该网站长期运营，为国内博主自己掏腰包免费给粉丝使用支持手机端支持GPT-4-Turbo模
本文我们来说harmonyos中的一种应用模型Stage模型官方提供了两种模型一种是早期的FA模型另一种就是就是harmonyos3.1才开始的新增的一种模型Stage模型目前来讲Stage会成为现在乃至将来长期推进的一种模型也就是无论是现在的harmonyos4.0乃至之后要发布的harmonyosnext都会建议我们通过Stage模型开发本文呢我们先来看一下Stage模型基本的一个概念首先我们项目里都会有一个entry子模块模块是应用的基本单元它里面就会包含源代码还有一些资源以及一些配置文件之类的那其实想这样的模块我们在一个应用中还可以创建很多很多但模块基本来讲，还是就分成两大类第一类就像
揭秘！Unity和Cocos，哪个更适合你？去年中旬，Unity实施了一个极具争议性的新收费政策，该政策是根据游戏的安装量进行收费，这引起了众多Unity开发者的强烈不满。在这个政策上线仅仅一个月后，Unity宣布CEOJohnRiccitiello卸任，JamesM.Whitehurst暂时接替CEO职务，而他此前在红帽担任了12年的CEO。Unity这一举措预示着游戏引擎的收费模式和定价策略将直接影响开发者的选择。那么，如果要在Unity之外选择其他游戏引擎，我们应该选哪一个呢？今天小编就为大家介绍一下Cocos游戏引擎。当今游戏引擎市场，Unity和Cocos无疑是两大巨头级引擎。它们各
论文地址(CVPR2020)《MonoPair:Monocular3DObjectDetectionUsingPairwiseSpatialRelationships》目录《MonoPair:Monocular3DObjectDetectionUsingPairwiseSpatialRelationships》0摘要1简介2相关工作3方法3.1总览3.2二维检测3.3三维检测3.4成对空间约束3.5不确定性3.6空间约束优化4实验0摘要单目三维目标检测是自动驾驶中的一个重要组成部分，也是一项具有挑战性的问题，特别是对于那些只有部分可见的遮挡样本。大多数检测器将每个三维物体视为独立的训练目标，这
昨天白天，「现实不存在了」开始全网刷屏。「我们这么快就步入下一个时代了？Sora简直太炸裂了」。「这就是电影制作的未来」！谷歌的GeminiPro1.5还没出几个小时的风头，天一亮，全世界的聚光灯就集中在了OpenAI的Sora身上。Sora一出，众视频模型臣服。就在几小时后，OpenAISora的技术报告也发布了！其中，「里程碑」也成为报告中的关键词。报告地址：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators技术报告主要介绍了两个方面：（1）如何将不同类型的视觉数据转化为统一的格式，以便于对生成模型
今天我们来聊聊常见的六大数据模型。数据模型为数据库管理系统（DBMS）中的数据存储、检索和操作提供了基础，并影响着数据的结构和访问方式。下图显示了六大数据模型。1.扁平模型扁平数据模型是最简单的数据库模型之一。它将数据组织到一个表中，其中每一行代表一条记录，每一列代表一个属性。这种模型类似于Excel电子表格，易于理解和实施。但是，它缺乏有效处理数据实体之间复杂关系的能力。2.分层模型分层数据模型将数据组织成树状结构，每条记录只有一个父记录，但可以有多个子记录。这种模型对于数据实体之间有明确"父-子"关系的情况非常有效。但是，它在处理多对多关系时会很吃力。3.关系模型关系模型由E.F.Codd
“为啥书上讲的和实际做的不一样？？？”在数据领域，有很多“书上一讲就明白，实际一干就报废”的知识点，因此同学们才有这种疑惑。现在系统分享一下，后续工作、面试都用得上。而在众多理论里，定价模型是最常见的一个。一、理论模型定价模型在经济学书本上有标准解法。1、基础假设：价格与销量成反比2、算出固定成本（与销量无关的固定投入）3、算出变动成本（随销量增加而增加的投入）4、算出一个需求随价格变动的函数5、列出公式：利润=收入-成本=价格*销量-固定成本-变动成本然后对价格求一阶导数，一阶导数等于0就是利润最大时候价格（如下图）。图片类似的还有很多衍生品。因为假设了价格与销量成反比，所以能做出价格&销量
刚刚，芯片创业公司Cerebras宣布了该公司历史上最重要的消息，「我们发布了世界上最快的芯片，该芯片拥有高达4万亿个晶体管。」一直以来，Cerebras一直在往「大」的芯片方面发展，此前他们发布的晶圆级引擎（WaferScaleEngine，WSE-1）面积比iPad还大。第二代WSE-2虽然在面积上没有变化，但却拥有惊人的2.6万亿个晶体管以及85万个AI优化的内核。而现在推出的WSE-3包含4万亿个晶体管，在相同的功耗和价格下，WSE-3的性能是之前记录保持者WSE-2的两倍。此次发布的WSE-3是专为训练业界最大的AI模型而打造的，基于5纳米、4万亿晶体管的WSE-3将为Cerebra
一、背景大模型的上下文长度是指我们在使用大模型的时候，给大模型的输入加上输出的字符（Token）总数，这个数字会被限制，如果超过这个长度的字符会被大模型丢弃。目前开源的大模型上下文长度一般不长，比如Llama2只有4K，Code-Llama系列因为需要输入代码，扩展到了16K。闭源系列模型的提供了更长的上下文长度，比如OpenAI在其最新模型GPT-4Turbo中提供了128K的上下文长度，Anthropic的Claude2.1模型提供了200K上下文长度。一些场景需要较长上下文，比如，文档翻译需要将整篇文档输入给大模型进行翻译，长文档内容抽取需要大模型读取整篇长文档进行内容抽取，会议内容总结
1.首先创建项目，名字自取，导入packageunity版本2021.3，package名字及版本：XRInteractionToolkit版本2.3.2，安装好后会重启，import这两个选项：2.配置XR（1）右键create→XR→XROrigin（VR），创建如下组件:展开后我们看左手控制器的属性是没有任何配置的，（2）前面我们不是import了两个资源吗，找到他们，并按如下配置：红框里的XRIDefalutxxx使我们要配置的，点击他们的属性，全部（名字有preset的）重复执行以下操作：addtoAxxxx。目的是把他们都添加到presetmanager里，完成后我们Edit→pr
