编辑 | 言征当地时间，1月25日，OpenAI发布了新的模型，同时降低了GPT-3.5Turbo的价格，并为开发人员引入了管理API密钥和了解API使用情况的新方法。新模型包括：两个新的嵌入模型、一个更新的GPT-4Turbo预览模型、一个升级的GPT-3.5Turbo模型、一个新的文本审核模型。模型默认情况下，发送到OpenAIAPI的数据将不会用于训练或改进OpenAI模型。1、两个新嵌入模型，价格下降OpenAI将引入两种新的嵌入模型：一种是更小、高效的text-embedding-3-small模型，另一种是更大、更强的text-embedding-3-large模型。embeddi
本文介绍5个非常实用的VSCode插件。1.Prettier安装链接：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=esbenp.prettier-vscodePrettier是一个代码格式化程序，它会自动格式化代码，使代码看起来更“漂亮”；还会修复代码中的任何多余空格或不均匀的括号。2.BracketPairColorizer安装链接：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=CoenraadS.bracket-pair-colorizer-2BracketPairColo
在UE4的C++工程和源码开发中，过去常使用VisualStudio系列来作为IDE，但VS始终对UE4工程支持的并不友好，小番茄VisualAssistX系列插件的安装也是十分玄学，时不时就失灵。JetBrains推出了RiderForUE4，经过一段时间的试用，感觉在日常开发上可以完胜VS+VA的，虽然还在测试版本，但经过近年来的打磨，基本上是没碰到过什么大毛病。这里总结Rider在写代码时一些能够大大提高效率的功能，文章内附上的快捷键是在VisualStudio模式下的。1-编辑器快捷键有时候在代码里需要新起一行，有时候需要在上方，有时候需要在下方，如果光标直接在行内，使用Enter会把
AmazonSimpleStorageService（S3）是亚马逊网络服务（AWS）中的一项广受欢迎的对象存储服务。除了基本的存储和检索功能外，S3还提供了许多高级用法，使开发人员能够更灵活地管理和处理存储在S3中的数据。本文将介绍S3的5个高级用法，并提供使用Terraform进行部署和配置的代码和解析。S3版本控制S3版本控制功能可以跟踪S3存储桶中对象的多个版本，并允许您恢复先前的版本。以下是一个使用Terraform配置S3版本控制的示例代码：resource"aws_s3_bucket""my_bucket"{bucket="my-bucket"acl="private"versi
本文将介绍Linux操作系统中最危险的5个命令，并提供相应的代码和原理解析。这些命令在不正确使用的情况下可能会导致数据丢失、系统崩溃以及其他严重后果。因此，在使用这些命令之前务必要谨慎，并确保了解其风险和用法。1.rm-rf/rm-rf/原理解析：该命令会递归地删除根目录下的所有文件和子目录，这将导致系统的完全崩溃和数据的永久丢失。rm表示删除文件或目录的命令，选项-r表示递归删除，选项-f表示强制删除，而"/"表示根目录。因此，执行该命令会删除根目录及其下所有文件和目录，造成无法挽回的损失。2.ddif=/dev/zeroof=/dev/sdaddif=/dev/zeroof=/dev/sd
特点：区块链是分布式数据存储，点对点传输，共识机制，加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式。虽然不同报告中对区块链的介绍措辞不尽相同，但“去中心化、开放性、自治性、信息不可篡改和匿名性”这五个基本特征得到了共识性。1．去中心化所谓去中心化，是指由于区块链使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。2．开放性所谓开放性，是指区块链系统是开放的，除了对交易各方的私有信息进行加密，区块链数据对所有人公开，任何人都能通过公开的接口，对区块链数据进行查询，并能开发相关应用，整个系统的信息高度透明。3．
2023年，AI、ML，特别是GenAI无处不在，但很多人关注的是行为艺术，而不是实质内容：当媒体爱上一个技术故事时，它就变成了全天的“突发新闻”和“新闻警报”——每天都是。2023年的AI就像联邦医疗保险优势政策的广告：无休止的重复、ICYMI和FOMO-只是被无处不在的信息所取代，命令我们在圣诞节买很多东西。2023年，AI就是这样的，2023年，关于AI的故事大约有67.9亿个，令人难以置信的是，2023年关于AI的故事比关于唐纳德·特朗普的故事还多。以下是我们对2024年做出的五项预测：好的老式ML将爆炸式增长惊喜吧!ML(狭义AI/监督学习)的简单应用将继续在解决问题的场景中爆炸式增
Python中有许多前端库，每个库都有其独特的优点和缺点，我们应该选择哪一个？无论你是数据科学家、数据工程师、机器学习工程师还是Python开发人员，你都必须至少了解一个前端库。它可以在很多方面为你提供帮助，例如，创建宠物项目、成为全栈开发人员、创建仪表板，甚至在日常生活中提供帮助。在本文中，我将介绍5个不同的前端库，每个库都有其独特的功能、优点和缺点。我们从最流行的前端框架开始。1、Streamlit Streamlit是一个开源Python框架。它允许用户快速轻松地创建交互式数据应用程序，这对于可能不具备广泛的Web开发知识的数据科学家和机器学习工程师特别有利。借助Streamlit，开发
Python是一种功能强大且用途广泛的编程语言，以其简单和易于使用而闻名。然而，与任何解释语言一样，Python代码的执行有时比编译语言慢。幸运的是，有各种技术和实践可以用来优化Python代码以提高性能。这里，我们将探讨Python中的几种性能优化技术，包括分析、优化数据结构、使用内置函数和库，以及利用即时编译器（JIT）。还将提供实际例子来说明这些技术，帮助你写出更高效的Python代码。1.性能优化的分析分析是测量和分析代码的性能以识别性能瓶颈的过程。Python提供了内置的模块，如cProfile和timeit，可以用来进行分析。可以使用cProfile来分析代码中不同函数或方法所花费
随着大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）的发展和应用，人工智能领域出现了一种新的研究方向，即基于LLM的自主智能体（LLM-basedAutonomousAgent）。这种智能体利用LLM的强大的表示能力和生成能力，可以在多种任务和环境中表现出智能的行为，如对话、游戏、推理、规划、工具使用等。基于LLM的智能体面临着一些挑战和问题，如何有效地微调LLM以适应不同的任务和环境，如何设计和实现多种内在函数以实现复杂的智能体行为，如何评估和提升智能体的结构化推理能力等。为了解决这些问题，一些研究者提出了一些创新的方法和模型，如SwiftSage、ReAct、Least-to
