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html - F# 和静态检查联合案例

很快我和我的战友Joel将发布WingBeats的0.9版本.它是用F#编写的内部DSL。使用它您可以生成XHTML。灵感来源之一是XHTML.MOcsigen框架的模块。我不习惯OCaml语法,但我确实理解XHTML.M以某种方式静态检查元素的属性和子元素是否属于有效类型。我们无法在F#中静态检查相同的内容,现在我想知道是否有人知道如何做到这一点?我第一个幼稚的方法是将XHTML中的每个元素类型表示为一个并集。但不幸的是,您不能像在XHTML.M中那样静态地限制哪些情况可以作为参数值有效。然后我尝试使用接口(interface)(每个元素类型为每个有效父元素实现一个接口(interf

ChatGPT 与 Midjourney 强强联手,让先秦阿房宫重现辉煌!

Midjourney是一款非常特殊的AI绘画聊天机器人,它并不是软件,也不用安装,而是直接搭载在Discord平台之上,所有的功能都是通过调用Discord的聊天机器人程序实现的。要想使用Midjourney,只能进入他们的Discord服务器,并选择其中一个频道然后调用指令,输入Prompt提示词即可。问题就在这里。Midjourney的提示词并不完全是自然语言,需要很多的技巧描述主题和设计风格以及画面设定等等。虽然官方也提供了文档,但是学习也是需要花成本的,关键词的数量非常多,不同关键词的结合、顺序、语境都会造成不同的结果,但目前官方没有给出一套标准化的公式,我们也无法像使用常规工具那样非

ChatGPT 与 Midjourney 强强联手,让先秦阿房宫重现辉煌!

Midjourney是一款非常特殊的AI绘画聊天机器人,它并不是软件,也不用安装,而是直接搭载在Discord平台之上,所有的功能都是通过调用Discord的聊天机器人程序实现的。要想使用Midjourney,只能进入他们的Discord服务器,并选择其中一个频道然后调用指令,输入Prompt提示词即可。问题就在这里。Midjourney的提示词并不完全是自然语言,需要很多的技巧描述主题和设计风格以及画面设定等等。虽然官方也提供了文档,但是学习也是需要花成本的,关键词的数量非常多,不同关键词的结合、顺序、语境都会造成不同的结果,但目前官方没有给出一套标准化的公式,我们也无法像使用常规工具那样非

mysql 联合查询

mysql联合查询联合查询:union,将多次查询(多条select语句)的结果,在字段数相同的情况下,在记录的层次上进行拼接。基本语法联合查询由多条select语句构成,每条select语句获取的字段数相同,但与字段类型无关。基本语法:select语句1+union+[union选项]+select语句2+…;union选项:与select选项一样有两种all:无论重复与否,保留所有记录;distinct:表示去重,为默认选项。执行如下SQL语句,进行测试:—联合查询,默认去重select*fromclassuniondistinctselect*fromclass;—联合查询,保留所有记录

麒麟信安联合主办 | openEuler Developer Day 2023召开 openEuler全场景走向深入

【中国,上海,2023年4月21日】openEulerDeveloperDay2023于4月20-21日在线上和线下同步举办。本次大会由开放原子开源基金会、中国软件行业协会、openEuler社区、边缘计算产业联盟共同主办,以“万涓汇流,奔涌向前”为主题,旨在推动操作系统以及基础软件的创新和突破。麒麟信安作为openEuler白金捐赠人、openEuler技术路线的坚定支持者和践行者,联合主办此次盛会,多角度助力欧拉生态繁荣及技术发展,合力铸造千行百业坚实的软件根基。openEuler开源三年,发展超出预期,已进入正循环、自加速的生态发展体系。截至目前,openEuler社区生态伙伴已经超过8

RLHF缺陷完整揭示!MIT哈佛等32位学者联合发布

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。MIT哈佛斯坦福等机构在内的32位科学家联合指出:被视作ChatGPT成功关键的RLHF,存在缺陷,而且分布在各个环节。他们调查翻阅了250篇相关论文,仅研究正文就长达18页,其中7页描述了具体缺陷。此研究一经发出,就受到大量关注。有网友表示:这是一次伟大尝试。所有这些都是为了帮助启动RLHF的学术议程。第一作者Casper还给了RLHF一个「新的解释」:Rehashing Lessonsfrom Historical Failures从历史的失败中汲取经验不仅指出问题,还有解决方案作者在论文中表示,这项研究主要有三项

NSA、FBI、CISA联合发布:2022 最容易被利用的漏洞TOP12

BleepingComputer网站披露,五眼联盟网络安全机构、CISA、美国国家安全局(NSA)和联邦调查局(FBI)联合发布了一份2022年最容易被利用的12个漏洞清单,五眼联盟网络安全机构呼吁全球各地的实体组织尽快部署补丁管理系统,解决安全漏洞问题,以最大限度地降低潜在的网络风险。联合公告中指出在2022年,相比对新披露漏洞的利用,网络威胁攻击者越来越多地将攻击重点放在“过时”的软件漏洞上,特别是针对未修补和暴露在互联网上的系统。值得一提的是,许多软件漏洞或漏洞链的概念验证(PoC)代码都是公开的,这就为网络攻击者利用漏洞提供了便利。此外,截至2022年底,常见漏洞和暴露(CVE)计划公

NLP与ChatGPT的碰撞:大模型和小模型联合发力

ChatGPT真的太火了!作为NLP的终结者,ChatGPT又会与NLP发生怎么样的碰撞?大模型可以替代小模型吗?NLP又将何去何从?今天给大家推荐一本好书:《基于NLP的内容理解》!文章目录一、背景二、书籍介绍三、作者介绍四、延伸阅读五、与ChatGPT对话问题一:你觉得NLP未来的发展趋势是什么?问题二:小模型未来会被大模型取代吗?问题三:NLP与ChatGPT会发生怎么样的碰撞?一、背景随着人工智能的蓬勃发展,大量应用场景中都会涉及到文本内容的理解技术。由于场景的不同,目前文本内容理解没有统一的模板,解决起来并不容易。在市场上有各种各样的机器学习、深度学习、自然语言处理等资料,但是都没有

NLP与ChatGPT的碰撞:大模型和小模型联合发力

ChatGPT真的太火了!作为NLP的终结者,ChatGPT又会与NLP发生怎么样的碰撞?大模型可以替代小模型吗?NLP又将何去何从?今天给大家推荐一本好书:《基于NLP的内容理解》!文章目录一、背景二、书籍介绍三、作者介绍四、延伸阅读五、与ChatGPT对话问题一:你觉得NLP未来的发展趋势是什么?问题二:小模型未来会被大模型取代吗?问题三:NLP与ChatGPT会发生怎么样的碰撞?一、背景随着人工智能的蓬勃发展,大量应用场景中都会涉及到文本内容的理解技术。由于场景的不同,目前文本内容理解没有统一的模板,解决起来并不容易。在市场上有各种各样的机器学习、深度学习、自然语言处理等资料,但是都没有

GLM联合go-cqhttp实现qq群GLM机器人服务器的本地化部署笔记

GLMqq群服务器的本地化部署笔记一.概述1.1整体结构1.2目标1.3需求1.4流程说明二.部署流程2.1使用GPT转发程序帮助文档2.1.1使用git安装GLM2.1.2不使用git安装GLM2.2使用AnacondaNavigator虚拟运行GLM2.2.1[https://www.anaconda.com/](https://www.anaconda.com/)上下载Anaconda2.2.2安装的时候最好不要安在c盘同时注意2.2.3找到安装好的anaconda运行anacondaNavigator2.2.4启动anconda的终端2.2.5anconda环境依赖安装2.2.6启动躺