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我给AI打工!ChatGPT负责创作漫画,我负责画出来,居然搞出超现实主义?

比如说,让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画,自己它画出来。Medium上一位博主就这么干了,文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客,真的非常有趣了!...如果你有其他要求告诉我。 老实说,这是一个相当可以的努力了。...人类:换一个试试 ChatGPT:好啊!这是另一个《纽约客》风格的单幅漫画: 图片描述:一只狗在公园里被主人遛狗。这只狗正在看一个现代艺术雕塑,它是一个巨大的金属立方体,有着锋利的棱角。...人类:以《纽约客》的风格创作一个单幅漫画,既有趣、愤世嫉俗又超现实,还包括一只狗、一个邮递员一只鸭子,是关于艺术的。...邮递员站在雕塑旁边,手里拿若一叠邮件,看上去很恼火。一只鸭子跟着邮递员,嘎嘎地叫着,拍打着翅膀。 说明:“我不明白。它应该是一个狗窝,一个拼图,或者只是一个邮递员送信非常不方便的地方?”

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设计模式,Lets “Go”! (中)

继续更新设计模式,今天介绍的设计模式有模板模式、迭代器模式、组合模式、状态模式、代理模式、桥接模式和建造者模式; 文章对设计模式的特点和使用场景进行了总结,每个设计模式分配的篇幅较少,给了解过设计模式的作为速查,不了解设计模式的入门...代理模式可被用作:远程代理,虚拟代理,安全代理,指针引用,延迟加载; 场景 对象无法被直接访问时; 对象过大,初始化较慢; 对象不必要立刻初始化,可使用默认值代替; 实现 小明给暗恋对象写了一封信,在等回信; 邮递员是个非常忙的人...,来不及去收取回信; 小明好声好气向邮递员要回信时,邮递员都推拖说自己要去取; 小明发怒了,邮递员终于抽时间去取了信给小明; 此信中邮递员就是代理模式中的代理,他实现了懒加载。

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ARP欺骗原理_ARP欺骗实验

这样C就有了偷听A和B的谈话的可能,继续思考上面的例子: C假扮邮递员,首先要告诉A说:“我就是邮递员” (C主机向A发送构造好的返回包,源IP为G 192.168.1.1,源MAC为C自己的MAC地址...),愚蠢的A很轻易的相信了,直接把“C是邮递员”这个信息记在了脑子里; C再假扮A,告诉邮递员:“我就是A” (C向网关G发送构造好的返回包,源IP为A 192.168.1.2,源MAC地址为自己的MAC...地址),智商捉急的邮递员想都没想就相信了,以后就把B的来信送给了C,C当然就可以知道A和B之间聊了些什么 上面ABCG的故事就是ARP双向欺骗的原理了 ARP单向欺骗就更好理解了,C只向A发送一个返回包...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。...发布者:全栈程序员栈长,转载注明出处:https://javaforall.cn/209978.html原文链接:https://javaforall.cn

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高效的ChatGPT Prompt (三) 持续优化Prompt

这篇文章是我从我过往的文章中随便选出来的 -- JMeter与LoadRunner的简要对比 第一版Prompt 我希望ChatGPT帮助我总结这篇文章说了什么, 所以我的第一版的Prompt是这样的...这里的真实内容是文章的完整内容 --- 助我总结这篇文章 我的Prompt非常简单直接. 让ChatGPT帮助我总结这篇文章,这是我的目标....这里的真实内容是文章的完整内容 --- 根据这篇文章,且我晰清的总结一下,Jmeter与LoadRunner有哪些区别 这次ChatGPT的响应如下 这个结果显然比上个提升了一大步....这里的真实内容是文章的完整内容 --- 根据这篇文章,且我总结一下,Jmeter与LoadRunner有哪些区别, 并且分析各自适应的人群或场景是什么 我在Prompt中,加上了让它把各种适合的人群与场景的提示词...这里的真实内容是文章的完整内容 --- 根据这篇文章,且我总结一下,Jmeter与LoadRunner有哪些区别, 并且分析各自适应的人群或场景是什么.

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解放你的双手—iOS自动测试基础

,就是测试人员的一个大考验,在做自动测试之前,一定得充分分析被测试产品以及自动测试的实现难度,不然很难达到提高测试效率的目的,甚至可能会给产品带来不必要风险。...自动测试通常可以分为白盒测试、黑盒测试、灰盒测试。...很多时候,从最后的堆栈还是看不出问题所在,这时就需要通过记录一些其他的信息,来帮助我们定位问题。...大家舒了一口气,都指着这个系统能他们节约出几个人来,结果,两个版本测试周期过去了,人力没节省,反倒多搭进50%的人力写测试脚本,维护测试脚本。...这里要提出的是,并不是每个产品,每个功能都适合作自动测试,而且自动测试也需要从实际的测试需求出发,需要测试什么才针对性去实现什么。一味得想把所有的工作都自动化去实现,不但投入具大,而且往往适得其反。

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新思科技发布业界首款全栈式AI驱动型EDA解决方案Synopsys.ai

2023年1月,新思科技DSO.ai已助力客户完成100次流片); 模拟设计自动化,实现模拟设计跨工艺节点的快速迁移; 验证覆盖率收敛和回归分析,以实现更快的功能测试收敛、更高的覆盖率和预测性错误检测; 自动测试生成...通过新思科技VCS®(Synopsys.ai解决方案的组成部分)的AI驱动型验证,我们在减少功能覆盖盲区方面实现了高达10倍的优化,并将IP验证效率提高了30%,这表明AI能够帮助我们应对日益复杂的设计挑战...AI驱动的自动测试模式生成的改进,对于实现我们未来的芯片测试目标至关重要。”...我们非常高兴能够与新思科技合作开发AI驱动的掩模合成解决方案,从而帮助我们的合作伙伴加速产品上市。” 英伟达先进技术事业部副总裁Vivek K.

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消息队列:生产者消费者模式

在学习一些设计模式的过程中,如果先找到这个模式的第三者,能帮助我们快速熟悉一个设计模式。...接着上述的例子,如果不使用邮筒(也就是缓冲区),你必须得把信直接交给邮递员。有同学会说,直接给邮递员不是挺简单的嘛?...其实不简单,你必须得认识谁是邮递员,才能把信给他(光凭身上穿的制服,万一有人假冒,就惨了)。这就产生和你和邮递员之间的依赖(相当于生产者和消费者的强耦合)。...邮递员把来不及带走的信暂存在邮筒中,等下次过来时再拿走。...producers-and-consumers-mode/(并发编程网–创始人:方腾飞) 4.https://www.cnblogs.com/fankongkong/p/7339848.html 发布者:全栈程序员栈长,转载注明出处

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你好 GPT-4o

输出 视觉叙事 - 萨莉,快乐的邮递员 视觉叙事 - 萨莉,快乐的邮递员 输入 一位面带笑容的卡通邮递员萨莉站在白色背景前,正面向前。...输出 萨莉的形象展示 输入 这是邮递员萨莉:她面带微笑,直视镜头。 附件: 邮递员萨莉 输入 介绍邮递员萨莉:她面带微笑站在一扇红门前,手里拿着一封信。从侧面看她的样子。...我会主持今天的介绍,帮助我们启动项目。今天的议程是……首先,我们都是新朋友,最好先相互了解一下。让我们从这里开始。从你做起,介绍一下自己。你是负责市场营销的吗?...我们期待您的反馈,帮助我们识别出在哪些任务中 GPT-4 Turbo 仍然表现优于 GPT-4o,以便我们继续对模型进行优化。

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