文/ 韩彬（微信公众号：量子论）用ChatGPT写文章属于它的基本操作了，现在我们看看如何使用ChatGPT编写论文级的文章。论文的编写步骤通常有这四步：1、定主题2、写提纲3、填内容4、改标题（可选项）这几点其实可以运用于我们对ChatGPT的操作。这里面有个小技巧，建议你先用英文问，这样的答案会更加准确，然后你再让ChatGPT翻译成中文。好了，我们开始实战操作。举个例子，我想写篇关于ChatGPT演进的论文。你可以在ChatGPT里这样提问：写一篇关于ChatGPT演进的论文提纲接下来开始写正文。写第一点时，你可以说：请完整撰写“研究背景及目的”的内容你也可以这样说，请以人工智能专家口吻
地球引擎代码编辑器code.earthengine.google.com上的地球引擎(EE)代码编辑器 是用于地球引擎JavaScriptAPI的基于网络的IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图1所示）：JavaScript代码编辑器用于可视化地理空间数据集的地图显示API参考文档（文档选项卡）基于Git的脚本管理器（脚本选项卡）控制台输出（控制台选项卡）任务管理器（任务选项卡）处理长时间运行的查询交互式地图查询（检查器选项卡）搜索数据存档或保存的脚本几何绘图工具 地球引擎代码编辑器的组件图代码编辑器具有多种功能，可帮助您利用EarthEn
我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是……）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。文中所有的示例代码都已托管到GitHub：https://github.com/TuGraph-contrib/langchain-demo喜欢实操的小伙伴可以边阅读，边复现。1.引言1.1什么是LangChain？正式开始前，还是有必要从定义（What）开始。LangChain是2022年10月底，由哈佛
大家好，我是蓝胖子，说到golang的性能分析，不得不提的就是其自身拥有的pprof，它提供了从cpu，内存，阻塞情况，协程，线程，乃至程序运行轨迹trace的分析，可以说相当强大了。今天我将会用较长的篇幅阐述应该如何使用pprof工具来对cpu，内存，阻塞情况，协程，线程这几个维度去进行分析。其实总结出来Golangpprof的使用方式，可以用下面的思维导图来表示，图片要么在程序中通过http接口的方式暴露相应的pprof的采集控制界面，要么就是在程序中通过代码开启对应指标的采集样本功能，采集一段时间的样本后生成二进制文件，最后通过 gotoolpprof 命令去对样本的数据进行分析。分析的
万字长文学会对接AI模型：SemanticKernel和KernelMemory，工良出品，超简单的教程目录万字长文学会对接AI模型：SemanticKernel和KernelMemory，工良出品，超简单的教程配置环境部署one-api配置项目环境模型划分和应用场景聊天提示词引导AI回复指定AI回复特定格式模板化提示聊天记录函数和插件直接调用插件函数提示模板文件根据AI自动调用插件函数聊天中明确调用函数实现总结配置提示词提示模板语法变量函数调用文本生成SemanticKernel插件文档插件plannersKernelMemory构建文档知识库从web处理网页手动处理文档AI越来越火了，所以
【导读】数字水印是信息安全领域的新技术，用于保护数据的保密性和完整性。传统方法基于信号处理、信息论和密码学原理，分为空域和变换域方法。本文介绍了数字图像水印的发展与实践，包括定义和追求、传统数字水印方法、深度学习水印方法以及生成图像水印方法。文章还讨论了水印提取方案和未来发展趋势，如将水印信息隐藏在生成图像的风格特征中，利用深度学习模型的优势提高水印的不可感知性等。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟
以下部分文字资料整合于网络，本文仅供自己学习用！一、计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度（至少在吴恩达老师这个教学视频中是），也是我之前没有想到的。其实在该刚开始接受卷积神经网络时，我一直很想弄清卷积的真正含义，为此也学习了一些，和有自己的一些理解，详见后文2.6小节！二、卷积神经网络2.1：卷积运算卷积运算是卷积神经网络的基本组成单元之一这里将从边缘检测（edgedetection)入手，举例来介绍卷积神经网络通过这种卷积运算，
目录概述主题和分区日志消息压缩日志分段条件日志清理多副本写入流程生产者必要参数配置消息的发送流程元数据更新重要的生产者参数消费者消费者组分区分配策略协调器重平衡触发方式流程如何避免rebalance位移提交消费者offset的存储broker集群控制器事务消息保障传输幂等性事务概述ApacheKafka是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（DistributedStreamingPlatform）消息系统kafka和传统的消息系统（也称作消息中间件〉都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回
一，理论基础-相机与图像相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面（单位为像素）的过程能够用一个几何模型进行描述，这个模型有很多种，其中最简单的称为针孔相机模型。相机的成像过程是也一个射影变换（透视或中心射影）过程，这个过程需要涉及到像素坐标系、平面坐标系、相机坐标系及世界坐标系之间的相互转换。1.1，单目相机介绍只使用一个摄像头进行3D目标检测的做法称为单目3D目标检测，单目相机即单个摄像头，单目相机结构简单，成本特别低，单目相机输出的数据为我们常见的照片。照片本质上是拍照时的场景在相机的成像平面上留下的一个投影，它以二维的形式反映了三维的世界。摄像机有很多种，但是基本原理是一样
这几天反复看Sora的技术报告，以及各方对Sora的技术分析。基本三个角度：惊呼强大功能，分析Sora（实现）大法，评估巨大冲击。冲击方面，主要关注点在于对影视、短视频、娱乐等领域的影响。但是，Sora改变AI认知方式，开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途，才是未来暴风眼，真正的重点。而世界模拟器，是远比AGI、具身智能、元宇宙更炸裂的智能未来。Sora技术报告最有价值、最语焉不详、最容易产生不同理解的一句话是：「通过扩大视频生成模型的规模，我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器，这无疑是一条极具前景的发展道路」。而本文所述世界模拟器，与Sora目前自述以及业内理解，可能不太一样。很显
