实测：Vertica 与 WutongDB 函数对比测试之_分析函数篇 测试环境： Vertica： v11.1.1-22 WutongDB：V5.4.10.0...【查看原文】
聊天补全模型调用函数 这个笔记包含怎样使用聊天补全API结合外部的函数调用来扩展GPT模型的能力 tools在聊天补全API中是一个可选的参数，可以定义指定的函数调用。目的是能使模型生成遵循指定规范的
OpenAI
挑大梁 2024-05-25
1、线性核函数支持向量机支持向量机（SVM）是一种强大而通用的机器学习模型，能够执行线性或非线性分类、回归，甚至离群值检测。它是机器学习中最流行的模型之一，任何对机器学习感兴趣的人都应该在他们的工具箱里有它。支持向量机特别适合于复杂的中小型数据集的分类。线性SVM分类支持向量机背后的基本思想最好用一些图片来解释。图1-1显示了在鸢尾花数据集。这两个类可以很容易地用一条直线分开（它们是线性可分离的）。左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界。用虚线表示决策边界的模型非常糟糕，甚至不能正确地分离类。另外两个模
机器学习
zeshoufx 2024-02-27
1. 人工智能的目标：a) 让机器人和人一样思考：机器学习b) 让机器人和人一样听懂：语音识别c) 让机器人和人一样看懂：视觉识别d) 让机器人和人一样运动：运动控制2. 人工智能、机器学习、深度学习的关系： 机器学习是实现人工智能的一种途径， 深度学习是机器学习的一个子集。 传统机器学习和深度学习的区别：传统机器学习算术依赖⼈⼯设计特征，并进⾏特征提取，深度学习⽅法不需要⼈⼯，依赖算法⾃动提取特征。 传统机器学习和深度学习的区别3. 机器视觉任务进行目标拆分：a) 理解图⽚中的场景（办公室，客厅，咖啡厅
深度学习机器学习人工智能
分享生活的穆染 2023-08-30
前几天看到的一篇不错的文章，分享一下，原文作者不明。原文PDF链接：http://bernardguerrien.com/wp-content/uploads/2017/07/FoncProduction_et_Ideologie.pdf文章的来源网站：http://bernardguerrien.com/articles原文是法语，用海词、deepl和chatgpt对照着翻译完了，我尽量按我的理解进行了修改，但肯定还存在错漏的地方，欢迎大家指正。由于懒得整理到专栏，我就直接把PDF输出为图片贴上来了，考
ChatGPT
基本无害的寻山 2023-06-21
本文继续来说报错，我们来看第二类报错——编译错误：子过程或函数未定义。这个报错处理简单，新手常见。 [图片] 报错原因 这个报错一出现，就说明代码中调用的某个子过程或函数“未定义”，什么是未定义呢，有三种情况： 1. 输代码时打错了字，导致程序认不出那个过程或者函数； 2. 调用的子过程没有写： 3. 本来就没那个函数，很多稍复杂的问题问 chatgpt可能会得到一些她瞎编的函数。 排查 出现报错后点确定，未定义的过程或函数会标蓝，只要认真检查代码是否打错字即可。如： [图片
编程ChatGPT
柯南一梦Kisen 2024-06-13
205-电压表 暂无
欣薇电子 2024-10-13
这个是模版。
磁__砖__ 2024-10-13
205-1-电压表大于5V 暂无
[图片] 于高温机器人防护服的保养方法 随着科技的发展，机器人在许多领域中的应用已经越来越普遍。在一些特殊环境下，如高温、辐射等，机器人防护服的作用就显得尤为重要。而正确的保养方式，不仅能够延长其使用寿命，更能确保其在关键时刻的正常工作。以下就是关于高温机器人防护服保养的几个要点。 首先，定期清洗是必要的。这种类型的防护服通常由耐高温材料制成，因此，对其进行清洁时需要注意使用适当的清洁剂和方法。切忌使用强酸、强碱或其他可能对材料造成损害的清洁剂。同时，为了防止材料变形，应避免使用过热的水进行清洗。在清洗
机器人防护服 2024-10-13
在vivo官方开始了vivo X200系列的正式预热之后，网上就有很多朋友对其展开了热议。关于该系列机型的爆料消息已经出来了不少，在很多年轻消费者关注的影像、性能等方面都有部分信息揭露出来，超多全球首发技术成果加持，值得期待。最新官方爆料展示的是新机影像方面的升级，不止有vivo与索尼联合定义的全新一代图像传感器蓝图 x 索尼LYT-818，而且长焦拍摄能力也将迎来提升，再造影像灭霸的传奇。为了展示新机在长焦拍摄能力上的提升，官方曝光了一些Pro版新机所拍摄的样张，无论是长焦望远还是微距拍摄，成像效果都十
月光科技 2024-10-13
206-1-频率计六位数码管 暂无
_LonelY_寂寞 2024-10-13
202-1-摇摇棒 暂无
206-2-频率计八位数码管 暂无
[图片] §5.2 PREC PREC是控制计算精度最重要的一个参数，它决定了ENCUT、FFT网格大小、和ROPT的默认值。可能的取值为Low,Medium,High,Normal,Accurate(后两个只能在4.5以上版本中才起作用)。在一般的计算时推荐:4.5版本中用Normal,4.4版本中用Medium。当要提高力和Stresstensor的计算精度时，可以采用High或Accurate，并手动设置ENCUT的值。 §5.3 EDIFF和EDIFFG EDIFF是电子结构部分自治迭代循环时，
量化计算-小琴 2024-10-13
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