ChatGPT 是由创建 GPT-3 的公司 OpenAI 创建的高级聊天机器人。用户可以向 ChatGPT 提出关于任何主题的开放式问题，并收到专门针对该问题生成的回复。
我们接着上篇在线论坛的进度，由于之前所有页面和消息文本都是英文的，而我们开发的应用基本都是面向中文用户的，所以需要对项目进行本地化，今天正好借着这个入门项目给大家介绍下如何在 Go Web 应用中进行国际化和本地化编程，由于项目比较简单，我们只介绍消息提示、视图模板和日期格式的本地化，更多本地化实现留待后面本地化专题详细介绍。
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。 https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction 在ChatGPT Prompt Engineering for Developers中，您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。使用OpenAI API，你将能够快速构建学习创新和创造价值的能力，这些创新和创造价值的方式在以前成本
近年来深度学习在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等单模态领域都取得了十分优异的性能。随着技术的发展，多模态学习的重要性和必要性已经慢慢展现。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
一篇原理深度剖析：Flutter GetX深度剖析 | 我们终将走出自己的路（万字图文）
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。
链接: https://pan.baidu.com/s/12F4Bl1cQBrFgfUwuo2BlEw
1. 滑动事件获取手指位置 滑动事件的三个动作： [在这里插入图片描述] 获取手指的位置就涉及到坐标的概念，通过获取到 x、y、z就可以缺任意一个点的位置 [在这里插入图片描述] 手机中的坐标： [在这里插入图片描述] 除了 x、y轴，还有z轴，在鸿蒙手机当中，完整的坐标如下，是一个立体的三维体系，但平时z轴用的非常少，一般情况只需考虑x、y轴就行了。 [在这里插入图片描述] 结合滑动事件的三个动作和坐标来分析滑动 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 2. 获取按下时手指
前面用两篇文章介绍了 GetX 的使用和通过源码剖析了 GetX 依赖注入实现原理，了解 GetX 依赖注入原理后，本篇文章将通过不同的注入方法和参数设置详细介绍 GetX 依赖注入的使用。
这家由微软支持的研究机构现在由Y Combinator创始人Sam Altman领导。它最著名的是强大的文本生成器GPT-3，但在过去的几年里，它还建立了一个教自己解魔方的机械手，一个像超人一样的电子竞技算法团队，一个能创作出令人感到舒适的音乐算法，以及能玩游戏和使用工具学习复杂策略的算法。
静电说：Figma新的组件属性已经发布一段时间了，只能说，确实很好用。 但是还有很多同学会有疑问，今天静电为大家翻译了一篇Figma新组件属性的完全指南，非常全面，各位小伙伴一起来学习吧！先收藏再看哦~
随着全球化进程的加速和国际交流的不断增加，人们对于跨语言沟通的需求也在不断增加。如果机器能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言，则将大大提高沟通效率，促进文化交流，推动经济发展，有助于加强不同国家和地区之间的友好往来。
input([prompt]) 如果存在 prompt 实参，则将其写入标准输出，末尾不带换行符。接下来，该函数从输入中读取一行，将其转换为字符串（除了末尾的换行符）并返回。当读取到 EOF 时，则触发 EOFError。例如:
用来修改 this 指向的，如果默认值为 null 或者 undefined 的，那么 this 的值就会指向 window（游览器环境下）
《Android群英传》读书笔记 (2) 第三章 控件架构与自定义控件详解 + 第四章 ListView使用技巧 + 第五章 Scroll分析
于是，我准备把Excel VBA写成一个系列免费教程，撸完这个系列你也是VBA界的黑山老妖了。
这学期要交一个作品，我同学打算做一个聊天软件，一个聊天软件无非就是两个程序：一个客户端，一个服务器。服务器我之前写出来了，不清楚的可以参考一下这篇文章：虚拟茶话会（2）：再次实现
自然语言处理任务（例如字幕生成和机器翻译）涉及生成单词序列。
【导读】人们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成
二、功能介绍： 闯关类游戏，玩家登录后，选择进入游戏，通过键盘控制玩家的上下左右移动，来躲避 障碍物和吃金币，玩家躲避的障碍物越多跑酷距离越远，玩家吃的金币越多，得分越高。
闯关类游戏，玩家登录后，选择进入游戏，通过键盘控制玩家的上下左右移动，来躲避 障碍物和吃金币，玩家躲避的障碍物越多跑酷距离越远，玩家吃的金币越多，得分越高。
作者 | MyHuey 来源 | https://blog.csdn.net/qq_45909299 首先，写一个需求文档： 一、项目名称：《天天酷跑》（RunDay） 二、功能介绍： 闯关类游戏，玩家登录后，选择进入游戏，通过键盘控制玩家的上下左右移动，来躲避 障碍物和吃金币，玩家躲避的障碍物越多跑酷距离越远，玩家吃的金币越多，得分越高。 三、功能模块： 1、登录界面 用户名（输入框，明文） 密码（输入框，密文） 登录、取消按钮 2、菜单选择界面 开始游戏按钮（图片按钮） 帮助按钮 退出按钮 3
地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种新应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广，划分每个配送网点或者商家配送的范围，提高配送员的配送效率和服务的范围。
来源：深度学习与图网络 本文约7500字，建议阅读15分钟 本文总结了2022年谷歌在ML领域取得的新进展。 2022年，谷歌在机器学习方面有什么进展？ Google Research高级研究员兼高级副总裁Jeff Dean一文帮你总结！ Jeff Dean代表Google Research社区发布一篇干货满满的长文，总结了谷歌在2022年激动人心的新进展。 显然，大佬花了很久（也许是一年），酝酿了一个大的。 在这次的第一篇中，Jeff Dean首先讨论了语言、生成、视觉和多模态模型。 接下来，他还将讨
本例演示一个String图形用户界面的完整应用程序，包括输入数据， 显示结果，响应事件以及异常处理。 输入一个实数表示金额，每次输入时显示该金额的中文大小写形式，运行窗口见最后。 在窗口中，“金额”文本行可编辑，作为数据输入编辑框：“中文大写形式” 文本仅显示结果，不可以编辑。金额文本行响应文本编辑事件。当输入数据 错误时，进行异常处理，弹出一个对话框，给出提示信息。 程序如下：
ChatGPT取得了巨大的成功，在短短一个月内就获得了1亿用户，并激发了企业和专业人士对如何在他们的组织中利用这一工具的兴趣和好奇心。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】2022年，谷歌在ML领域取得了哪些新进展？Jeff Dean发万字长文总结。 2022年，谷歌在机器学习方面有什么进展？ Google Research高级研究员兼高级副总裁Jeff Dean一文帮你总结！ 昨天，Jeff Dean代表Google Research社区发布一篇干货满满的长文，总结了谷歌在2022年激动人心的新进展。 显然，大佬花了很久（也许是一年），酝酿了一个大的。 在这次的第一篇中，Jeff Dean首先讨论了语言、生成、视
本文实例为大家分享了Android自定义控件EditText的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1.Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/java-tutorial 】。 IO 流-应用到坦克大战 坦克大战0.5版 增加功能 防止敌人坦克重叠运动 记录玩家的总成绩(累积击毁敌方坦克数)，存盘退出【io流】 记泉退出游戏时敌人坦克坐标/方向,存盘退出【io流】 玩游戏时，可以选择是开新游戏还是继续上局游戏 📷 📷 package com.hspedu.tankgame5; /** * 炸弹 */ public class Bomb {
这次是讲View的事件体系。特别是不同情况下的事件分发，我会用很简单的方式教会大家。
今天为大家介绍一下语音动弹界面的实现，新版本的客户端大家应该都看过了，这里我就只简单的介绍一下控件布局了。
The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques
在当今信息爆炸的时代，人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域，这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中，作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统，ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案，成为了学术界和业界需要解决的问题之一。
基于大型语言模型（LLM），开发者或用户可以通过描述任务，并给出几个样例来构造自然语言提示，很轻松地就能实现指定的功能。
下面首先通过一个简单的分析来研究一下泛型出现的主要目的，例如：现在要求定义一个表示坐标的操作类（Point），这个类可以表示三种类型的坐标： · 整数坐标：x = 10、y = 20； · 小数坐标：x = 10.1、y = 20.3； · 字符串数据：x = “东经100度”、y = “北纬20度”。 类之中如果要想保存以上的数据，一定需要定义x和y两个属性，而这两个属性可以接收三种数据类型，那么只能使用Object类来定义会比较合适，这样会发生如下的几种转换关系： · 整数：int 自动装箱为Integer 向上转型为Object； · 小数：double 自动装箱为Double 向上转型为Object； · 字符串：字符串 向上转型为Object。 范例：定义Point类，使用Object作为属性类型
摘要：虽然大型语言模型（LLM）通常采用微调来解锁其下游应用程序的功能，但我们对不同微调方法的归纳偏差（特别是缩放属性）的理解仍然有限。为了填补这一空白，我们进行了系统的实验，研究不同的缩放因子，包括LLM模型大小，预训练数据大小，新的微调参数大小和微调数据大小，是否以及如何影响微调性能。我们考虑两种类型的微调-全模型调整（FMT）和参数有效的调整（PET，包括即时调整和LoRA），并探讨其缩放行为的数据有限的制度，其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。基于1B到16 B两组预训练的双语LLM，以及在双语机器翻译和多语种摘要基准测试上的实验，我们发现：1）LLM微调遵循基于幂的乘法联合缩放律，即微调数据大小与彼此缩放因子之间的比例关系; 2）LLM微调从LLM模型缩放中获得的收益大于预训练数据缩放，PET参数缩放通常无效;以及3）最优微调方法是高度任务和微调数据相关的。我们希望我们的研究结果可以帮助理解，选择和发展LLM微调方法。
在当今全球化的世界中，对于web开发人员来说，创建可为来自不同地区和文化的用户轻松实现本地化的应用程序至关重要。Vue.js 是一个流行的 JavaScript 框架，它提供了一个名为 Vue I18n 的强大国际化（i18n）插件。在本文中，我们将逐步探讨使用 Vue I18n 插件实现 Vue 应用程序国际化的过程。无论您是经验丰富的 Vue 开发人员还是刚刚入门，本指南都将帮助您快速掌握如何轻松创建多语言应用程序。。
群里偶然发现大家好多人对office操作有些生疏，因此搜集整理了一下常用到的一些技巧，希望能帮助到各位！近两天由于号主事比较多，所以没有更新，还请大家不要见怪。
本教程是 NFT 教程系列的第 3 部分，本文了解如何查看新铸造的 NFT。试用于使用 MetaMask 查看的 ERC-721 代币一般性教程，包括在主网或任何测试网。如果想学习如何在以太坊上铸造自己的 NFT，应该查看第一部分：如何编写和部署 NFT 智能合约[4]，及 第二部分：如何铸造一个 NFT[5]
如果深度使用过Provider，Bloc这类依赖InheritedWidget建立起的状态管理框架；再看看GetX内部实现思想，就能发现，他们已经是俩种体系的东西了
需求模仿腾讯课堂视频播放详情页面，效果如图： 1外层滚动控件到顶部，内层控制滚动 2内层滚动到顶部，外层控制滚动 835108-20170331111709149-156183149.gif 835108-20170331111723820-1491053367.gif 基本思路：是最外层有个父ScrollView,子tab页面中有ListView（React-native原生实现也是ScrollView），现在外部的ScrollView设定一个固定高度（屏幕高度+视频高度一半），接下来解决的难点是要
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
在 Flutter 应用开发过程中，状态管理、路由管理在应用框架中扮演着重要角色。目前主流的解决方案有 Google 官方的 Provider，三方的 GetX、Bloc、 fish-redux 等。经过多方实践对比，GetX 脱颖而出。
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