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基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀

在图中设定下,Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X):即在点按屏幕中某点时,安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外,'处理训练数据5.py'中:‘加一技能’,‘加二技能’,‘加三技能’,‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色,这时就可以生成训练用的数据,如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json文件。

  • 2023-04-24
  • 阅读733

ChatGPT 指令大全

模版你是某个主题的专家,请总结以下内容,并针对以下内容提出未来能进一步研究的方向附上内容示例??你是金融科技专家,请总结以下内容,并针对以下内容提出未来能进一步研究的方向 [附上内容]模版用列点的方式总结出这篇文章的数字附上文章内容/附上文章网址。示例??用行点的方式总结出这篇文章的 5 个重点:[附上文章内容/附上文章网址]。

  • 2023-04-24
  • 阅读222

分享一个国内可用的免费ChatGPT网站

一个国内可用的免费的ChatGPT网站的正确打开方式。免费!免登陆!免限额!国内可用!希望可以帮助大家提高工作效率。

  • 2023-04-24
  • 阅读219

ChatGPT 本地部署及搭建

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

  • 2023-04-24
  • 阅读233

chatGPT 中科院学术优化 超详细安装教程

科研工作专用ChatGPT拓展,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能

  • 2023-04-24
  • 阅读201

深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型

知乎:紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从 LLaMA 到 Alpaca:大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示:与原始的 transformer De...

  • 2023-04-24
  • 阅读189

YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪

环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面,我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪,最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪,跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT,项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O...

  • 2023-04-24
  • 阅读188

用ChatGPT怎么赚钱?普通人用这5个方法也能赚到生活费

ChatGPT在互联网火得一塌糊涂,因为它可以帮很多人解决问题。比如:帮编辑人员写文章,还可以替代程序员写代码,帮策划人员写文案策划等等。ChatGPT这么厉害,能否用它来赚钱呢?今天和大家分享用ChatGPT赚钱的5个方法,并且挑战用ChatGPT赚钱30天,实战第一天开始!

  • 2023-04-24
  • 阅读231
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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