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文心一言正式发布，普通的对话效果好于预期，高级的 prompt engineering 编程能力还没支持。作为一个开端，相当不错。参与方式见图。
来了来了！3月16日 🌍微软宣布正式为 Microsoft 365 应用和服务提供人工智能驱动的 Copilot（Microsoft 365 Copilot） ，旨在协助用户生成文档、电子邮件、演示文稿和更多内容。
Copilot 主要由 OpenAI 的 GPT-4 驱动，会与 Microsoft 365 应用程序一起，就像一个助手，作为聊天机器人的模式，出现在侧边栏。Office 用户可以调用它来生成文档，根据 Word 文档创建 PPT，甚至协助使用 Excel 中的 PivotTables 等功能。
微软还计划推出一个商务聊天功能，该功能可以在所有的 Microsoft 365 数据和应用中使用。它使用 Microsoft Graph 将文件、演示文稿、电子邮件、笔记和联系人汇集到微软团队的单一聊天界面中，可以生成摘要、规划概述等。（🌍阿法兔研究笔记）
🌍Midjourney 是一个AI生成图片的在线服务。用户可以通过输入文字描述来获取对应的图片，生成各种逼真的图像。
3月16日，Midjourney v5 最新版本发布，提供了更广泛的风格范围、更具响应性的提示、更高质量的图像、更多图像细节、更大的画幅。以及，之前被调侃不会画“手”的 AI，也在这一轮得到了彻底优化。
推上有 v4（左）和v5（右）的对比，的确差异巨大，而调整 prompt 会让这种差距更明显！（Nick St. Pierre，phil desforges ⟠）
🌍Swapface 是一款实时换脸的 AI 工具，帮助你一秒钟成为任何人！使用 Swapface 可以在一秒钟内创建换脸直播，还可以从图库数千个高颜值面孔中进行选择，快速成为帅哥美女。
此外，wapface 允许任何人以极低的成本为PC流媒体、视频通话创建高质量的实时换脸，因此技术在娱乐、游戏、讽刺和文化方面具有巨大的潜力。
第一篇
👀 基本描述语：写一篇关于如何训练一条狗的内容。
📜 更好的描述语：作为一个专业的宠物训练师，请你给一位刚刚新养了一只三个月大的柯基的客户，写一封电子邮件，告诉 ta 有哪些活动可以帮助它训练自己的柯基。
要点：
这样看来，貌似《沟通的方法》这本书里写的哪些沟通技巧，同样也适用于和 ChatGPT 对话，这还挺有意思的。
第二篇
来，先看一个案例，用 ChatGPT 结构化输出会议纪要：
📜 描述语：
我们开了一次视频会议，讨论了关于下个季度的公司市场部规划的问题。
小 A 的意见是在新媒体平台投入 3w 的广告预算，小 B 的意见是不做广告投放，而是我们用自己的官号做内容，小 C 认为应该换一个平台进行投放。
最后的结论是，我们应该自己在平台上用官号做内容。
大家的会后的任务分工是小A负责做选题调研，小 B 负责把控整个内容的生产流程，小 C 负责内容发布后的数据分析和复盘。
请你根据以上内容，帮我整理出一份会议纪要，包含【议题】、【讨论】、【结论】、【会后任务】这么四个部分。
ChatGPT 输出：
【议题】
下个季度的公司市场部规划
【讨论人及其意见】
小 A ：在新媒体平台投入 3w 的广告预算
小 B：不做广告投放，而是我们用自己的官号做内容
小 C：应该换一个平台进行投放 。
【结论】
我们应该自己在平台上用官号做内容。
【会后任务分工】
小A：负责做选题调研
小B：负责把控整个内容的生产流程
小C：负责内容发布后的数据分析和复盘。
我自己写这种较短的会议纪要时，会先用微信&飞书发一条语音先说一遍，然后将语音转成文字，最后在整理成结构化的文本交付给我的上级。这样的好处在于，可以克服面对着一张空白文档无从下手的不适感，同时又能锻炼自己的表达能力。
而现在有了 ChatGPT 之后，我可以直接念完一遍之后直接将转成的文字复制发给它，然后它能自动帮我生成这样的结构化文本，非常方便。
第三篇
👀 基本描述语：
写一篇关于协同效率的文章。
📜 更好的描述语：
写一篇给中小企业的企业主或员工看的，关于协同效率对中小企业的重要性的博客文章。
这里让 ChatGPT 写的文章由三个重要的关键词：
你如果要让 ChatGPT 辅助你来写作的话，这三个维度的信息，你务必得告诉它。这样的做法还适用于写小红书笔记、短视频脚本、公众号文章、知乎回答等等。
btw，如果你要完成中文的写作的话，我自己试用下来，发现 ChatGPT 可能不是最合适的工具。Notion AI，以及秘塔写作猫、Inspo灵感写作、get写作等国产工具用起来更顺手一点。
这是🌍即刻@泛函 的一个持续更新的小专栏，用来收集和记录更加有用的 ChatGPT 描述语。关注ShowMeAI，作者有更新时，我们也会第一时间同步~
JimmyWong 写了一篇 🌍6 万字的 Prompt 免费教程，教大家如何更好使好地使用 ChatGPT 和其他 AI 产品，流传甚广。ShowMeAI相关存档在 🌍这里。
这篇 🌍AI Summary 会取代人工 Summary 吗?是一篇番外，用来回答一个讨论：有朋友说 AI 出现，会让人工 Summary 迟早要被淘汰；也有人说有了 AI，总结起来会不会更快。
文章介绍了使用AI技术进行知识总结和摘要的一些限制和挑战，包含以下要点：
目前 AI Summary 有以下缺点：
作者目前测试下来，文字稿的辅助作用最大，其次才是 AI 总结，更多的价值是定位重点。那AI Summary 会取代人工 Summary 吗？ 作者的观点是：
最近 AI 开始愈来愈火，逐步走入大众视野。因此很多萌新都想学习AI绘画，但是却发现网上的教程充满了术语，很多地方没讲就跳过了，也不知从何开始。
🌍这套教程 争取让每一个人都能够轻松地学会 AI 绘画技术，并用最通俗易懂的语言配合明快的画面来讲解这些技术。教程会用理论+实战案例配合的方式向前推进。所以，如果你也想学习AI绘画，那就一起开始 Midjourney 之旅吧！
第一章：准备工作
1.1 Discord 账号的注册 & 进入 Midjourney 服务器
1.2 Discord 基本界面讲解 & 把 Midjourney 机器人拉入自己的服务器
1.3 用 v4 模型生成你的第一幅 AI 作品！
第二章：踏上旅程
2.1 个人主页详细讲解 - home 部分
2.2 midjourney 社区/个人信息流、书签、Ranking评分、卡片布局调整等等
2.3 midjourney 会员订阅的不同计划怎么选
第三章：言辞之内
3.1 如何直接用中文玩 midjourney？（划词翻译）
3.2 Prompt 关键词的语法结构 & 用后缀参数控制画幅图片比例（–ar）
3.3 超强二次元模型 Niji Mode & 文字描述词（关键词）思维方式语法结构初步讲解 & AI生成二次元三视图实战案例拆解
3.4 midjourney v4 模型之 chaos 和 style 4a 4b（后缀参数 parameters）
3.5 midjourney 之 seed 后缀参数详解 & 角色连贯性创作实战案例 & 关键词句式思路解析
3.6 midjourney 之权重切分符::与负面描述词–no
3.7 midjourney 之 tile 后缀参数完美生成无缝纹理贴图
3.8 midjourney 之quality 和 stylize 后缀参数以及如何获取一手资料
目前就更新到第三章，更多内容 🌍即刻@莱森 还在筹备。有更新时，ShowMeAI也会第一时间跟进。
用最近一家游戏公司的美术策划老师所说的话就是：风格期望确定之前，AI 快；风格期望确定之后，AI 又准又快。
而 Midjourney 是 AI 绘画中的顶级工具，就像 PS 在过去的地位一样。
目前有大量的平台推出了 AI 绘画的能力，🌍这里 做一个汇总，包含国内外可使用平台、使用教程、参数教程、部署教程、业界新闻等等。
- 国外
- 国内
- 模型下载
Stable Diffusion（推荐）
- 用Colab免费部署自己的AI绘画云平台—— Stable Diffusion
- AI数字绘画 stable-diffusion 保姆级教程
Disco Diffusion
- 最简单全面本地运行Colab及Disco Diffusion教程
- 人工智能绘画工具 Disco Diffusion 入门教程
- 一条录制的Disco Diffusion 生成器教程的内容
- 堪比艺术家！被疯狂安利的 AI 插画神器 Disco Diffusion 有多强？
- 用AI如何画概念图？
- GPU场景推荐
- 显卡选择
- 自建教程
- MAC自建
- NovelAI专属
- DD关键词
- SD 关键词
- MJ关键词
- 法术解析
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HashMap中为什么引入红黑树，而不是AVL树呢1.概述开始学习这个知识点之前我们需要知道，在JDK1.8以及之前，针对HashMap有什么不同。JDK1.7的时候，HashMap的底层实现是数组+链表JDK1.8的时候，HashMap的底层实现是数组+链表+红黑树我们要思考一个问题，为什么要从链表转为红黑树呢。首先先让我们了解下链表有什么不好？？？2.链表上述的截图其实就是链表的结构，我们来看下链表的增删改查的时间复杂度增：因为链表不是线性结构，所以每次添加的时候，只需要移动一个节点，所以可以理解为复杂度是N(1)删：算法时间复杂度跟增保持一致查：既然是非线性结构，所以查询某一个节点的时候
ruby调试器不会在我在与执行开始时不同的文件中设置的断点处停止。例如，考虑这两个文件，foo.rb:#foo.rbclassFoodefbarputs"baz"endend和main.rb:#main.rbrequire'./foo'Foo.new.bar我使用ruby-rdebug.\main.rb开始调试。现在，当我尝试使用b./foo.rb:4在另一个文件的特定行上设置断点时，我收到消息Setbreakpoint1atfoo.rb:4，但是当我cont时，程序执行到最后，调试器永远不会停止。但是，如果我在main.rb中的一行上打断，例如b./main.rb:3，或者一个方法，
今天我在我的Rails控制台中尝试了一些东西，这发生了，2.0.0p247:009>Date.today-29.days=>Fri,07Feb20142.0.0p247:010>Date.today-29.days=>Thu,09Jan2014我很困惑。我可以看到我缺少一些基本的东西。但这让我印象深刻!谁能解释为什么会这样？ 最佳答案 实际发生的是这样的:Date.today(-29.days)#=>Fri,07Feb2014today有一个名为start的可选参数，默认为Date::ITALY。Anoptionalargument
我正在使用RABL输出Sunspot/SOLR结果集，搜索结果对象由多种模型类型组成。目前在rablView中我有:objectfalsechild@search.results=>:resultsdoattribute:id,:resource,:upccodeattribute:display_description=>:descriptioncode:start_datedo|r|r.utc_start_date.to_iendcode:end_datedo|r|r.utc_end_date.to_iendendchild@search=>:statsdoattribute:to
视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1WJ411778C/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4a4c35da6aef7094d5990c213c39aa09使用素材（推荐使用GitZipforgithub下载）：https://github.com/zheyuanzhou/Youtube-Unity-Tutorial/tree/master/EP45_Health%20Bar/Sprites效果如下图所示：首先在场景中创建一个新的Canvas，并命名为HeathBar，并创建三个Image作为前者的子物体，分别命名为
文章目录前言1.AI的发展历程2.我是如何接触到人工智能的概念和产品的3.对于ChatGPT的一点看法4.AI对大学毕业生的职业发展的利与弊5.对于AI的思考和问题前言随着ChatGPT的爆火，生成式AI，大模型的人工智能被越来越多的人注意到，同时他也带来了许多问题。本文将对几方面进行探讨。1.AI的发展历程远古时期在公元前第一个千禧年，中国，印度和希腊哲学家都提出了一些推理的研究理论，比如亚里士多德（Aristotle）进行了演绎推理三段论的完整分析，欧几里得（Euclid）所著Elements是一种形式推理的模型，MuḥammadibnMūsāal-Khwārizmī,发明了代数学，即我们
目录1古彝文与古典保护2古文识别的挑战2.1西文与汉文OCR2.2古彝文识别难点3合合信息：古彝文保护新思路3.1图像矫正3.2图像增强3.3语义理解3.4工程技巧4总结1古彝文与古典保护彝文指的是云南、贵州、四川等地的彝族人使用的文字，区别于现代意义上的彝文，古彝文指的是在民间流通使用的原生态彝文，多达87046字。古彝文的起源距今至少数千年，是世界上最古老的文字之一。对古彝文字集研究有助于理解尚未被翻译成汉文、用字尚未规范化的古籍，更深层、透彻地作用于传统文化保护。古彝文字义对照图（网络资料+邵文苑供图）古籍是不可再生的宝贵资源，应当得到妥善保护。中国的古籍在历史上迭经水火兵燹等自然灾害、
一、如何实现透明效果在Unity中实现透明效果的方式有两种，其一是透明度测试，其二是透明度混合。透明度测试：这种方式不需要关闭深度写入，且实现机制非常简单粗暴。只要一个片元的透明度不满足条件（比如小于某个值），则该片元会被直接舍弃，否则就按照不透明物体的处理方式来处理。它产生的效果要么是完全不透明，要么是完全透明，并不是真正的半透明效果。透明度混合：这种方式会使用当前片元的透明度作为混合因子，与颜色缓冲中的颜色进行混合。这就需要关闭深度写入。而关闭深度写入意味着我们需要非常小心物体的渲染顺序，否则可能出现渲染问题。为什么要关注渲染顺序在之前的Shader中我们并没有关心过物体渲染顺序的问题。这
在Ruby1.9中你可以有Fixnum,Float,和Symbol未卡住或卡住的值:irb(main):001:0>a=[17,42.0,:foo];a.map(&:frozen?)=>[false,false,false]irb(main):002:0>a.each(&:freeze);a.map(&:frozen?)=>[true,true,true]我了解卡住字符串、数组或其他可变数据类型的实用性。然而，据我所知，Fixnum,Symbol,和Float实例从一开始就是不可变的。是否有任何理由卡住它们(或者Ruby不会报告它们的任何原因frozen?请注意，在Ruby2.0中Fi
作者|Harper审核 |gongyouliu编辑|auroral-L机器学习的商业应用上期给大家介绍了机器学习的概念，但是理解机器学习最好方法之一，就是了解其在具体商业世界中的各种应用。在道格’罗斯的这本《认识AI，人工智能赋能商业》中，介绍了几类机器学习的商业应用，在这里我给大家归纳一下。第一，数据安全，为了避免被发现，制造恶意软件的人会不断更改代码，通常为2%~10%的修改，但是通过机器学习，安全软件可以适应这一小部分变化，并准确识别新创建的恶意软件。它还可以寻找访问方式的模式，以识别可能的安全威胁。第二，投资。机器学习使得计算机能够处理大量的财务数据，并利用其发现的规律预测市场及每只股
