# Oracle AWR学习之二-ChatGPT提升效率之n ## 背景 ``` 之前生成awr报告比较麻烦, 想着能够一键生成. 再辅以部分shell或者是python处理就可以进行细致的分析. 这一块其实还是比较简单的, 在ChatGPT加持下的确能够极大的提高自己的工作效率. 但是怀疑国内的学
# iPhone 使用类ChatGPT功能的几种方法 ## 背景 ``` 前几天使用edge的wetab的插件给自己的工作带来了很多帮助 尤其是一些基础shell语法以及sql语法, 比使用百度, bing 等搜素引擎更加方便快捷. 当时一直想能不能在手机上面也使用这样的软件. 当然了, 这个帖子仅
https://www.cnblogs.com/createyuan/p/5701650.html RHEL/CentOS 在 6.3 版本以后引入了一套新的系统调优工具 tuned/tuned-adm，其中 tuned 是服务端程序，用来监控和收集系统各个组件的数据，并依据数据提供的信息动态调整系
# 阿里的AIGC数据库工具: Chat2DB的学习与使用 ## 背景 ``` 今天陪家中老人去完医院后, 继续回来学习时发现 阿里巴巴的 chat2DB已经发布的 2.0.1的版本. 想着下载下来试试. 主要也是备忘, 然后尝试学习一下 kingbase ``` ## 下载 ``` https:/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/618947904 通用预训练语言模型. ChatGPT 正在迅速发展与传播，新的大型语言模型 (LLM) 正在以越来越快的速度开发。就在过去几个月，有了颠覆性的 ChatGPT 和现在的 GPT-4。明确定义，GPT 代表（Generati
###背景 前一段时间ChatGPT类的应用十分火爆，这类应用在回答用户的问题时逐字打印输出，像极了真人打字回复消息。出于对这个效果的兴趣，决定用WPF模拟这个效果。 >真实的ChatGPT逐字输出效果涉及其语言生成模型原理以及服务端与前端通信机制，本文不做过多阐述，重点是如何用WPF模拟这个效果。
[toc] # 简介 最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说
快速使用ChatGpt Web Server ChatGpt Web Server是使用Blazor Server模式部署的一个服务，所有的逻辑和代码执行都会在服务器执行，然后通过SignalR传输到前端渲染。通过这样模式，我们部署ChatGpt Web Server只需要新加坡服务器，不需要在搭建
如何在自己的计算机上安装类似 ChatGPT 的个人 AI 并在没有互联网的情况下运行它 本文旨在为任何人安装此软件。最初它有一个视频，伴随着操作方法，但是事情变化很快，我的三次尝试只是推迟了我发表这篇文章。我以后可能会包括它。我努力创建一个简单的分步说明，为极端新手安装个人 AI。可能从未去过Gi
# 一个跨平台的`ChatGPT`悬浮窗工具 使用`avalonia`实现的`ChatGPT`的工具，设计成悬浮窗，并且支持插件。 ## 如何实现悬浮窗？ 在使用`avalonia`实现悬浮窗也是非常的简单的。 实现我们需要将窗体设置成无边框 在`Window`根节点添加一下属性，想要在Linux下
# .NET 如何实现ChatGPT的Stream传输 ChatGPT是如何实现不适用websocket进行一个一个字返回到前端的？ 下面我们会介绍一下`EventSource` ## EventSource **`EventSource`** 接口是 web 内容与[服务器发送事件](https:
必应聊天是什么？ Bing Chat是一个AI 聊天机器人，它可以理解您问题的上下文并以人性化的方式回复。Microsoft 已将此功能直接集成到Bing 搜索中，使 Bing 成为搜索结果和AI 支持的答案的一站式目的地。现在New Bing已经不需要加入等候名单了，已经全面开放，你只需要配置相关
一.数据集描述 1.数据集摘要 该数据集包含与心理健康相关的问题和答案的对话对，以单一文本形式呈现。数据集是从流行的医疗博客（如WebMD、Mayo Clinic和HealthLine）、在线常见问题等来源精选而来的。所有问题和答案都经过匿名化处理，以删除任何个人身份信息（PII），并经过预处理以删
# 1.创建Yarp项目 目的：通过代理解决网络无法访问openAI的问题 项目源码地址：[https://github.com/raokun/YarpProject](https://github.com/raokun/YarpProject) ## 1.创建.net7 webapi项目 创建一个
令人惊艳的ChatGPT横空出世 背后有怎样的前沿技术支撑 走向大规模产品应用又有何局限 深耕对话式AI技术十余年 京东云算法科学家将带您一同走进技术世界 解析ChatGPT的技术亮点与局限 分享下一代对话式AI技术趋势 从好玩到好用 探讨对话式AI的落地实践
亲爱的Javaer们，在平时编码的过程中，你是否曾想过编写一个Java框架去为开发提效？但是要么编写框架时感觉无从下手，不知道从哪开始。要么有思路了后对某个功能实现的技术细节不了解，空有想法而无法实现。如果你遇到了这些问题，看完这篇文章你也能用ChatGPT编写一个简单的JAVA框架。
本篇文章将详细讲解一下我们团队内部在遇到业务痛点时如何利用Httprunner框架进行接口自动化测试的。当最近邂逅chatGPT后又是如何将二者结合起来，实现"敏捷"自动化测试的。
微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮，其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目：LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ，在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3]，这半年以来Semantic
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
