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    为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意?

    “ 在使用ChatGPT的神奇提示词Prompt时,或许你会发现它的效果并不总是如人所愿。...如果直接提问,因为中文推理能力不够,所以没有回答出来。 但是,ChatGPT 4 目前看起来中/英文推理能力都一样强悍,尚不清楚是在架构上做了调整,还是训练的数据集上加强了。...外界只有一些猜测的信息:《Claude 2 解读 ChatGPT 4 的技术秘密:细节:参数数量、架构、基础设施、训练数据集、成本》 回到标题说的问题,为什么有时候我们拿到一个据说好用的提示词Prompt,但是效果没有想象中的好呢...,这里面提到的,这个被卖到2W的提示词是英文的,国内拿过来后,把它翻译成了英文,自然效果就没英文那么万能,以及效果打了折扣。 以及这篇文章《AI人工智能大模型失守!

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    OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)

    度 图像翻转 图像上下翻转 图像左右翻转 图像上下左右翻转 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1、研究代码(慢,不稳定...(img, None, fx=0.7, fy=0.7) # 平移 3种旋转,使用cv2.ROTATE_参数进行选择 # 顺时针90度 demo1 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE....rotate(img, cv2.ROTATE_180) cv2.imshow('base', img) cv2.imshow('demo1', demo1) cv2.imshow('demo2',...demo2) cv2.imshow('demo3', demo3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 旋转效果 imutils环境安装 pip install...', demo1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 旋转效果: 图像翻转 图像上下翻转 import cv2 image = cv2.imread('800

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    计算机视觉模型效果不佳,你可能是被相机的Exif信息坑了

    为何别人用得好好的人脸识别、目标检测开源模型,到了初学者手中,效果却惨不忍睹?其中原因可能很多,有时候这个原因很“愚蠢”。...他在最新的文章中指出了CV模型在处理Exif存在的缺失,以及补救方法,下面是他文章的主要内容。...当我们在手机、相机或者电脑的Photoshop软件上查看照片时,完全没有问题,就像这样: ? 然而眼见并非为实,实际图像的像素数据不会旋转。...上图中Orientation一项的参数是Rotate 90 CW,意思是图像在显示前需要顺时针旋转90度。如果图片查看程序没有执行此操作,你就只能拧着脖子看了。 ?...如果把这些侧躺着或上下颠倒的图像输入到CV模型中,会得到错误的检测结果。 这个问题看起来很愚蠢,似乎初学者会犯这样的低级错误。但事实并非如此!

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    为什么Linux CFS调度器没有带来惊艳的碾压效果

    ---- 为什么CFS对别的调度算法没有带来碾压的效果呢? 首先,在真实世界,碾压是不存在的,人与人,事与事既然被放在了同一个重量级梯队比较,其之间的差别没有想象的那么大,根本就不在谁碾压谁。...其次,我们应该看到,CFS调度器声称它会给交互式进程带来福音,在这方面CFS确实比O(1)做得好,但是惊艳的效果来自于粉丝的认同。...我们知道,Android也是采用了CFS调度器,也有一些事BFS,为什么同样没有带来惊艳的效果呢?...所以一个原因就是没有比较。Android系统上,CFS没有机会和O(1)做比较。...所以无论从概念还是从效果,Linux CFS调度器均没有带来令人眼前一亮的哇塞效果。但是还缺点什么。嗯,技术上的解释。

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    看 AI 如何抢救破烂文档

    消除图片反光方法 五、 版面分析与文档还原 5.1 物理版面 & 逻辑版面 5.2 版面元素检查 5.3 文档还原 5.4 文档还原的应用 六、整体小结 一、什么是非结构化数据 非结构化数据是指没有固定格式和规则的数据...当然,以上例子,开源的基础消除摩尔纹的方法和效果展示。想要达到 合合信息在 valse2023 上的演示效果,光用开源 python 包,还不太行。....rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)     rotated = cv2.rotate(rotated, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)     ...if median_angle > 0:         rotated = cv2.rotate(rotated, cv2.ROTATE_180)     # 裁剪图像     gray_rotated...Python 方法,效果一般,非合合信息演示的那么牛。

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