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ChatGPT的工作原理:从输入到输出

ChatGPT的工作原理:从输入到输出 摘要: ChatGPT是GPT系列模型中的最新版本,它在自然语言处理领域取得了令人惊叹的成就。...本文深入探讨了ChatGPT的工作原理,涵盖了预训练阶段和微调阶段的过程,解释了模型如何理解和生成语言。...GPT系列模型作为其中的杰出代表,为自然语言理解和生成带来了革命性的进展。本文将着重探讨GPT系列模型中最新版本ChatGPT的工作原理,从输入到输出的过程。...从GPT-1到GPT-3.5,这一系列模型在自然语言处理领域不断取得重要进展,为文本生成、机器翻译、问答系统等任务提供了强大的解决方案。...本文将详细探讨ChatGPT的工作原理,解释模型在处理输入信息并生成输出文本时所采取的方法。 预训练阶段 ChatGPT的工作原理首先涉及预训练阶段。

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【QT】图形视图、动画框架

场景绘制顺序:背景层->图像项层->场景层 场景作用: 提供用于管理大量图像项的高速接口; 传播事件到每一个图形项; 管理图像项的状态,如选择和处理焦点; 提供无变换的渲染功能,主要用于打印; 常用接口...::focusItem() //获取当前获得焦点的图形项 QGraphicsScene::render() //将场景中的一部分渲染到绘图设备上 QGraphicsScene::setSelectionArea...可连接多个视图到同一个场景来为相同的数据集提供多个视图,视图部件是一个可滚动的区域,提供了一个滚动条来浏览大场景。...图形项支持如下功能: 鼠标按下、移动、释放、双击、悬停、滚轮和右键菜单事件 键盘输入焦点和键盘事件 拖放事件 分组,使用QGraphicsItemGroup通过parent-child关系来实现。...视图的坐标 视图的坐标就是部件的坐标,视图坐标的每一个单位对应一个像素,原点总是在QGraphicsView视口的左上角,而右下角是宽高。所有的鼠标事件和拖放事件都是使用视图坐标来接收的。

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    量子计算机揭秘:从结构到工作原理的深入探索

    量子计算机揭秘:从结构到工作原理的深入探索近年来,量子计算机以其超越传统计算机的计算能力,成为科技界的热门话题。...它不仅能在密码学、材料科学、优化问题等领域带来革命性突破,还可能彻底改变我们对计算的理解。那么,量子计算机到底是什么?它的结构如何?它又是如何工作的?...今天,我们就用最通俗的语言,带你走进量子计算的奇妙世界。1....量子计算机的工作原理2.1 叠加原理(Superposition)传统计算机在计算时,只能处理0或1,而量子比特可以同时处于0和1的叠加态,从而带来指数级的计算能力提升。...从量子比特到量子门,再到量子计算的工作原理,我们看到了一种完全不同于经典计算机的计算方式。未来,量子计算可能会带来计算领域的全面革新,而这一切才刚刚开始!

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    Qt官方示例-拖放机器人

    ❝拖放机器人示例演示如何在QGraphicsItem子类中实现拖放,以及如何使用Qt的Animation Framework动画化项目。❞ ?   ...Graphics View提供了QGraphicsScene类,用于管理从QGraphicsItem类派生的大量定制2D图形项目,并与之交互;还提供了QGraphicsView小部件,用于可视化项目,并支持缩放和旋转...所述的Robot类本身不具有视觉外观和仅充当用于机器人根节点。   让我们从RobotPart类声明开始。...QGraphicsSceneDragDropEvent *event) { Q_UNUSED(event); dragOver = false; update(); }   对于dragLeaveEvent(),当拖放元素从机器人部分的面积拖走后将自动调用...ColorItem类定义   ColorItem类表示可被按下以拖动颜色到机器人零件的圆形项。

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    PyQt4应用程序的PDF查看器

    它提供了许多有用的功能,包括:将PDF文档渲染到内存或X11窗口允许用户滚动、平移和缩放文档允许用户打印文档Poppler库可以与Python绑定在一起,以便在Python应用程序中使用。...self.setWindowTitle("PDF Viewer")​ self.document = None self.page = None​ self.viewer = QtGui.QGraphicsView...self) self.print_action.triggered.connect(self.print_document)​ self.toolbar = QtGui.QToolBar...Poppler库提供了许多有用的功能,包括将PDF文档渲染到内存或X11窗口、允许用户滚动、平移和缩放文档以及允许用户打印文档。...运行这段代码将显示一个简单的PyQt4 PDF查看器应用程序,可以在窗口中查看指定的PDF文件。PyQt4已经比较老旧,建议升级到PyQt5或PyQt6以获得更好的性能和功能支持。

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    QT实现机器视觉最常用的图像查看器(源码)

    实现思路2就是借助QT的视图模型框架,通过重写自己的QGraphicsView类,就可以轻松实现一个如上文展示效果的图像查看器。 我们采用更为方便,也更为理解的方案2来实现。...但在视图模型中,会有三个东西,分别是: Graphics Scene:场景 /场景管理器( Scene 同时担负着管理场景中的对象,建立索引等工作)。...所以想实现我们文章开头的预期效果,并不是这么几行就可以搞定的,我们需要重写QGraphicsView类,实现我们预期的自定义功能,例如双击鼠标事件,背景绘制等等。...= event->angleDelta(); if ((scrollAmount.y() > 0) && (m_dZoomValue >= ZOOMMAX)) //最大放大到原始图像的50倍...; double scale = s_temp / m_dZoomValue; if ((scale >= ZOOMMAX) || (scale 到原始图像的

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    Guide哥从毕业到入职半年的感受!工作之后我学到了什么?

    我目前是在一家外企,每天的工作和大部分人一样就是做开发。毕业到现在,差不多也算是工作半年多了,也已经过了公司 6 个月的试用期。目前在公司做过两个偏向于业务方向的项目,其中一个正在做。...你很难想象我在公司做的两个业务项目的后端都没有涉及到分布式/微服务,没有接触到 Redis、Kafka 等等比较“高大上”的技术在项目中的实际运用。 第一个项目做的是公司的内部项目——员工成长系统。...我们前几年可能还在用 Spring 基于传统的 XML 开发,现在几乎大家都会用 Spring Boot 这个开发利器来提升开发速度,再比如几年前我们使用消息队列可能还在用 ActiveMQ,到今天几乎都没有人用它了...工作之余,我会利用业余时间来学习自己想学的东西。...工作中的例子就是我刚进公司的第一个项目用到了 Spring Security+JWT ,因为当时自己对于这个技术不太了解,然后就在工作之外大概花了一周的时间学习写了一个 Demo 分享了出来,Github

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    对话程序主席黄萱菁:EMNLP从投稿到接收,我们是如何工作的

    然后重新修订审稿规范和指南,这是初期准备阶段最重要的一项工作。 征稿流程启动后,从作者投稿、审稿人评审、author response、最终决策等整个流程我们都会介入。...另一方面,如果工作只收录在arxiv上,也不一定需要进行比较,因为它不属于同行评议的正式出版物。另外,对于那些结果不错,数据可靠,但方法又不是特别新颖的论文,我们从去年起设置了Findings类别。...我们还要看作者的逻辑表达,是否能把以往的工作梳理清楚,从分析、研究到验证的整个过程是否严谨,有理论支撑。另外,在实验环节,我们不仅看实验结果,更关注设计过程是否合理,实验结果是否充分可靠。...实验只是验证结论的一个手段,不能只关注SOTA,从发现问题到解决问题的逻辑演绎更为重要。 AI科技评论:EMNLP获奖论文是如何进行评选的,今年评选过程中是否有一些有趣的故事?...所以从整个人工智能圈来讲,希望引导学者利用NLP技术去做一些真正提升社会价值的工作。

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    老板最爱的Excel工作流:从数据到邮件指示,一步搞定

    之前在《老板最爱的Power BI工作流:从数据到邮件指示,一步搞定》和《Power BI调用Outlook发邮件续篇》我介绍了如何在Power BI调用Outlook完成从报告阅读到行动计划。...现在Excel也可以实现同样的工作流了。 首先,用户收到Excel制作的图表报告,以下示例带有业绩状况还有其他关键指标。针对业绩不达标的门店,最右侧有“邮件提醒”字样。...点击“邮件提醒”,会自动跳转到Outlook,并且帮助用户草拟好了邮件内容(门店的邮箱,门店的核心指标等) 如果老板有进一步指示,可以在此基础上增加内容,点击发送。...以下视频演示下这个丝滑的过程: 具体是如何实施的?...这个示例中,Power BI的SVG制图知识很好的迁移到了Excel。后续还会有更深入的DAX+SVG制图迁移讲解。

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    JavaScript引擎是如何工作的?从调用栈到Promise你需要知道的一切

    今天的 JavaScript 引擎是个很杰出的工程,尽管它不可能覆盖浏览器工作的方方面面,但是每个引擎都有一些较小的部件在为我们努力工作。...调用栈是一个栈数据结构:这意味着元素可以从顶部进入,但如果在它们上面还有一些元素,就不能离开栈。 JavaScript 函数就是这样的。...在接下来的部分中,你将看到异步代码如何在 JavaScript 中工作以及为什么这样工作。...异步的进化:从 Promise 到 async/await JavaScript 正在快速发展,每年我们都会不断改进语言。...这必须是与团队讨论之后的选择。但是如果你自己工作的话,无论你使用简单的 Promise 还是 async/await 都是属于个人偏好的问题。

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    PyQT模块、类、控件介绍

    如果一个窗口控件没有被嵌入到父窗口控件中,那么该窗口控件就被称为顶级窗口控件。...QspinBox控件 允许用户选择一个值,要么通过按向上/向下键增加/减少当前显示值,要么直接将值输入到输入框中 QScrollBar窗口控件 提供了一个水平的或垂直的滚动条 QSlider控件 提供了一个垂直的或水平的滑动条...QComboBox控件 一个组合按钮,用于弹出列表 QMenuBar控件 提供了一个横向菜单栏 QStatusBar控件 提供了一个适合呈现状态信息的水平条,通常放在QMainWindow的底部 QToolBar...笔刷可以有三种不同的类型:预定义的笔刷、渐变或纹理模式。 QPainter:执行绘图操作的类,可以绘制从简单的直线到复杂的饼图等。...QDoubleSpinBox:小数选择控件 QTreeWidget:树控件 QStackedWidget:堆栈窗口 QToolBar:工具栏控件 QDesktopWidget: QGraphicsView

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    从原型设计到分析再到硬件在环仿真:用于深水钻探的集成Wolfram工作流程

    团队可以从最初的概念开始,在Wolfram Notebook中记录他们的过程,然后立即将模型发送到SystemModeler。 ?...与石油工业中常见的基于电子表格的工作流相比,在Wolfram系统中工作可以保证整个过程的兼容性,从而实现平稳、不间断的过程。...他将在两个应用程序之间传递模型的能力描述为“Wolfram系统的独特功能”,将组合描述为“使您通常无法从像我们这样的小型企业那里得到的东西的实现器”。...他说,最终,“如果没有Wolfram语言,就不可能实现我们所做的工作。”...Wolfram优势 •Wolfram系统从头到尾的工作流程给Prince-Wright留下了深刻的印象:“您可以用Wolfram语言编写代码,然后将其导出到SystemModeler,然后将其嵌入到微控制器中的想法非常出色

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    Excel应用实践08:从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

    如下图1所示的工作表,在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在,要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中,其中,列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中,开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...,同样,开头数字是63的复制到工作表63中,开头数字是64或65的复制到工作表64_65中,开头数字是68的复制到工作表68中。...,12).ClearContents '从单元格A2开始输入数据 .Parent....个人觉得,这段代码的优点在于: 将数据存储在数组中,并从数组中取出相应的数据。 将数组数据直接输入到工作表单元格,提高了代码的简洁性和效率。 将代码适当修改,可以方便地实现类似的需求。

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    揭秘计算机内部奥秘:从CPU到操作系统,深入探索进程与线程的工作原理

    引言 计算的需求在人类的历史中是广泛存在的,发展大体经历了从一般计算工具到机械计算机到目前的电子计算机的发展历程。人类对计算的需求,驱动我们不断的发明、改善计算机。...在系统中一般会采取双向链表这样的形式来管理PCB,创建新的进程就是创建 PCB 然后把 PCB 插入到链表中,销毁进程,就是把 PCB 从 链表上删除并是否,展示进程列表,就相当于遍历链表的每个节点。...,多的进程就需要构造出一个新的pcb并且添加到链表上;如果某个运行中的程序退出了,就需要把对应进程的pcb从链表中删除并且销毁对应的pcb资源。...如下: 进程间通信: 通过上述方式,就可以把进程之间隔离开了,但是进程之间很多时候也需要相互配合完成某项工作,进程间通信和进程的独立性 并不冲突,系统提供公共空间(多个进程都能访问到),让两个进程借助这种公共空间来交互数据...线程与进程的关系: 线程不能独立存在,而是要依附于进程(进程包含线程)、 进程可以包含一个线程,也可以包含多个线程 一个进程最开始的时候,至少要有一个线程,这个线程负责完成执行代码得到工作,也可以根据需要

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    小白白也能学会的 PyQt 教程 —— 图像类及图像相关基础类介绍

    而使用QGraphicsView和QGraphicsScene组件可以实现更复杂的图形场景展示和交互,适用于绘图、图表和地图等应用领域。...QPainter:用于绘制图形和图像的类。它提供了各种绘制图形元素的方法,如绘制直线、矩形、椭圆、文本等。QGraphicsView:用于显示和交互大型图形场景的类。...接着,将场景设置为QGraphicsView的场景,并使用setAlignment()方法使图像居中显示。最后,显示QGraphicsView组件并进入应用程序的事件循环。...下面是图像显示的后果,可以看到,QGraphicsView与QLabel 在显示图像时还是有一些区别的,我们从图中能看到的就比如QGraphics有一个滚动条,而QLabel没有;这主要是因为QGraphicsView...QGraphicsBlurEffect()effect_blur.setBlurRadius(5) # 设置模糊半径item.setGraphicsEffect(effect_blur)# 应用滤镜效果到图像项

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    一次在工作组的内网里渗透到第三层内网【从 0 到 1 打穿所有内网机器】

    这个时候我用 92 这台机器当作跳板远程登录到 71 桌面: 随后克隆了 administrator 的桌面: 此时重新登录之前添加的账号到远程桌面就是 administrator 的桌面了:...通过一系列的信息搜集并且翻密码,拿到了 Mssql 和所有旁站的权限: 通过已搜集到的密码去对 C 段继续密码喷洒成功喷洒出 C 段的一台 Mssql:xxx.xxx.xxx.239 后续直接调用...XP_cmdshell 执行命令,发现权限还很大: 随后直接利用 bitsadmin 上线到 cs: 此时已经拿到了:16、92、239 这三台机器的权限,但是还没有发现有内网,这个时候就陷入了瓶颈...,但是发现出问题了: 后面用这玩意查看了密码:(本来不想用这几把玩意的,太麻烦得一个个的去查看密码) 发现有几台机器有 10 的内网: 通过已有的密码再去横向喷洒了一下 C 段的 Linux 主机...: 然后弹了几个 Shell 到 MSF: 至此这个公网的 C 段基本上已经穿了,大量核心数据库、交换机、Web服务器都拿下,接下来就是对 10 的内网进行内网渗透。

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    【大数据之Hadoop】 从自定义 RPC 到 Hadoop RPC ,理解分布式通信系统的底层工作原理

    要学好Hadoop,需理解其底层通信系统的基本工作原理。Hadoop提供有体系完整的RPC框架,实现了对底层网络通信的优雅封装。 本文将从RPC概念说起,一起聊聊Hadoop RPC的实现细节。...把自身从繁琐的流程中解脱出来。 Tips: 需要明白,请代理人只是简化了请求者的工作量,并没有减少实际流程。 同理,进程间通信时,也可以请代理人。这里的代理者,只是不是人而是组件。...然后 服务需求者(A)需要明白B的岗位要求,并签订严格的劳务合同,明确自己的责任。 这里的接口便是协议,约束供需双方的行为规范。...B向外服务的业务组件。 B 的代理者。 编写B的业务组件: 就是对自己接口定义的实现。...方法中代码有 3 层功能: * A、网络连接 * B、解析数据 * C、处理数据并返回数据 * 理论而言,为了响应多用户请求,需使用多线程机制,且需把上述三部分功能设计到

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    C++ Qt开发:Charts绘图组件概述

    *series) 向图表中添加数据系列 removeSeries(QAbstractSeries *series) 从图表中移除指定的数据系列 createDefaultAxes() 创建默认的坐标轴...,并指定对齐方式 removeAxis(QAbstractAxis *axis) 从图表中移除指定的坐标轴 axisX(QAbstractSeries *series = nullptr) 返回图表的...QGraphicsView组件的常用方法,如下表格是QGraphicsView的一些常用方法的概述: 方法 描述 QGraphicsView(QWidget *parent = nullptr) 默认构造函数...A保持一致,只需要根据规则定义对图表中的元素进行增减即可,但需要注意由于饼状图100%是最大值,所以再分配时需要考虑到配额的合理性。...; 至此本章内容就结束了,通过本章内容读着应该能掌握GraphicsView绘图组件是如何提升的,并如何利用该组件实现简单的绘制工作,从下一章开始我们将依次深入分析常用的图形类,并实现一个更加实用的小功能

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    从手工作业到工业革命!Nature文章:生物图像分析被深度学习彻底改变的五个领域

    哈佛大学的分子和细胞生物学家Jeff Lichtman表示,如果用纯手工作业,人类根本不可能手动追踪所有的神经线,地球上甚至都没有足够多的人能够真正有效地完成这项工作。...但计算机科学的使命正是为解决这类人力资源不足的问题,尤其是经过优化的深度学习算法,可以从大规模数据集中挖掘出数据模式。...这些数据可以帮助神经科学家理解大脑是如何工作的,以及大脑结构在发育和疾病过程中是如何变化的,但神经连接并不容易绘制。...Kaggle挑战赛获得的成果也让项目成员大吃一惊,获胜的模型性能比Lundberg先前在蛋白质定位模式的多标签分类方面要高出约20% ,并且可以泛化到细胞系(cell line)中,还取得了新的行业突破...为此,她开发了一个名为DeepLabCut的程序,使神经科学家能够从视频中追踪动物的姿势和精细动作,并将「猫咪视频」和其他动物的记录转化为数据。

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