通过OpenAI API可以建立一个和GPT 4进行实时语音对话的系统

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javaSpringBootruoyi-vue-pro模型接入微软OpenAI方法本项目基于SpringAI提供的spring-ai-azure-openai，实现与微软Azure上部署的OpenAI的接入，涵盖AI对话和AI绘画功能。1.申请密钥1.1AzureAPI申请在微软AzureAI申请。社区小伙伴提供过密钥接入，申请流程应不复杂。申请完成后会得到类似模型列表（如图）。购买完成后，在系统
《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》人工智能深度学习
在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索
Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！） y江江江江机器学习大模型 gpt chatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
智见未来：多大模型协同的数据分析新范式一ge科研小菜菜人工智能大数据人工智能大数据
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力，可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差，并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM，在数据分析领域实现更可靠的洞察生成，并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
如何评估大语言模型生成文本的质量？ gs80140 AI 语言模型人工智能自然语言处理
目录如何评估大语言模型生成文本的质量？1.评估指标概览自动评估指标（AutomaticMetrics）人工评估方法（HumanEvaluation）2.自动评估方法示例（1）计算BLEU分数（2）计算ROUGE分数（3）计算BERTScore（4）使用GPT-4进行评分3.人工评估方法（1）流畅性（Fluency）检查（2）连贯性（Coherence）检查（3）事实准确性（FactualAccur
使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南 eahba python
技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。这篇文章将帮助您快速入门，了解如何在您的应用中集成和使用这些模型，并探讨不同的功能特性。核心原理解析ChatOpenAI模型是基于OpenAI的GPT家族，能够理解上下文并产生对话式回应。最新版的模型不仅支持标准文本输入输出，还支持工具调用、结构化输出等高级特性，满足多种复杂
使用LLM自动化生成微电网Simulink模型 MC数据局自动化运维
使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。现在，通过结合LLM（如GPT-4）与MATLAB脚本，我们可以自动生成完整的微电网Simulink模型！微电网模型核心功能：光伏功率生成：通过正弦波模拟白天和夜晚光伏输出的动态变化。电池管理系统（BMS）：基于净功率实现电池的充放电控制，动态更新SOC（电池状态）。⚡负载建
chatgpt赋能python：Python构造函数详解 www_xuhss_com ChatGpt chatgpt 计算机
Python构造函数详解在Python中，构造函数是一种特殊的函数，用于创建类的实例并初始化其属性。Python构造函数的名称为__init__，它在创建类的实例时自动调用。本篇文章将全面介绍Python构造函数的重要性及其使用方法。为什么需要构造函数？当我们创建一个类的实例时，通常需要初始化它的一些属性。如果没有构造函数，我们必须手动初始化每一个属性变量，这显然会很麻烦，并且容易出现错误。所以，
【GPT入门】第26课掌握langchain LCEL 链式调用的三种方法 *星星之火* 大模型 gpt langchain
【GPT入门】第26课掌握langchainLCEL链式调用的三种方法1.使用`__call__`语法（直接调用链对象）2.使用`invoke`方法3.使用`apply`方法（针对批量输入）总结在LangChain里，链式调用构建完成后有多种调用方式，invoke方法就是其中之一，下面为你详细介绍常见的调用方法。1.使用__call__语法（直接调用链对象）这是最常用且直观的调用方式，就像调用普通
【BERT和GPT的区别】调皮的芋头人工智能深度学习机器学习 bert gpt
BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧。这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全
FastGPT-Admin 用户管理系统搭建与配置指南张栋涓Kerwin
FastGPT-Admin用户管理系统搭建与配置指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastgpt-admin项目简介FastGPT-Admin是一个专为FastGPT平台设计的后台用户管理系统，支持FastGPT的特定版本（例如4.8.3），提供了基本的用户管理功能，包括增加、删除、编辑和查询用户。该系统通过现代Web技术堆栈构建，易于部署，并且支持
华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，提升编程能力和解题技巧，从而提高机试通过率哪吒搬砖工逆袭Java架构师华为od 算法九日集训 Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券 ESG学习圈 pandas python django
当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。根据彭博新能源财经预测，到2030年全球ESG资产管理规模将突破50万亿美元，而AI技术将成为撬动这个万亿级市场的核心杠杆。一、AI透视下的ESG黄金时代在微软开发的AI模型ESG-NOW系统中，通过分析全球4300家上市公司近十年的环境数据，成功预测2025年新能源行业
效果媲美GPT4V的多模态大型语言模型MiniCPM-V-2_6详细介绍我就是全世界语言模型人工智能自然语言处理
MiniCPM-V-2.6概述1.1模型背景MiniCPM-V-2.6是由nuoan开发的一款达到GPT-4V级别的多模态大型语言模型（MLLM）。该模型专为手机上的单图像、多图像和视频处理设计，旨在提供高效、准确的多模态内容理解与生成能力。随着移动设备的普及和计算能力的提升，用户对于在移动端进行复杂图像和视频处理的需求日益增长。MiniCPM-V-2.6的推出，正是为了满足这一需求，提供了一种在
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大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战煜bart 机器人人工智能 python AI编程
引言：当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力，但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统，实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文，您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。---##一、核心技术突破###1.1自愈式数据管道（Self-healingP
有了大模型为何还需要Agent智能体全栈你个大西瓜人工智能人工智能 AI Agent Agent 智能体 Agent 原理
一、什么是Agent？Agent（智能体）是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下：大脑（LLM）：负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官（工具链）：通过API、传感器或数据库获取实时数据（如天气、股价）。手脚（执行器）：调用外部工具完成任务（如发送邮件、控制智能家居）。记忆（
设计模式六大原则(一)--单一职责原则 109702008 #java 单一职责原则人工智能设计模式
GPT-4o(OpenAI)单一职责原则（SingleResponsibilityPrinciple，SRP）是面向对象设计中的一条基本原则。该原则的核心思想是：一个类应该只有一个引起它变化的原因。换句话说，一个类应该只有一个职责（即一个功能或动机）。单一职责原则的要点包括：1.职责单一：一个类只负责完成一类功能，并且尽量将功能模块化，使其职责清晰。例如，如果一个类既负责数据处理，又负责数据展示，
Manus详细介绍 accurater c++算法笔记深度学习人工智能神经网络
第一章Manus的技术背景与核心突破初识ManusAI1.1什么是Manus？Manus是由中国团队Monica.im于2025年3月推出的全球首款通用型AI智能体（AIAgent）。其名称源自拉丁语“MensetManus”，意为“手脑并用”，强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。与传统的对话式AI（如ChatGPT、DeepSeek）不同，Manus的核心定位是“执行型助手”，能够自主完
ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建 WangYan2022 DeepSeek ChatGPT 地下水地质灾害 DeepSeek ChatGPT GIS 灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下，精准开展风险评价刻不容缓。如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先。前沿技术融合，铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一，便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
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CORS前言CORS（Cross-OriginResourceSharing，跨源资源共享）是一种安全措施，它允许或拒绝来自不同源（协议、域名、端口任一不同即为不同源）的网页访问另一源中的资源。它的主要作用如下：同源策略限制：Web浏览器的同源策略限制了从一个源加载的文档或脚本如何与另一个源的资源进行交互。这意味着默认情况下，浏览器会阻止一个源（例如，http://example.com）的网页向
【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
【Autosar】MCAL - 从零开始【干货分享】蓝白小手套【Autosar】MCAL -从零开始【干货分享】汽车单片机学习
文章目录MCAL-汇总1.概述2.环境2.1开发环境搭建2.2工程创建2.3参考手册3.驱动（缓慢更新）3.1Microcontroller3.1.1MCU3.1.2WDG3.1.3GPT3.2Memory3.2.1FLS3.2.2I2C3.3Communication3.3.1SPI3.3.2LIN3.3.3CAN3.4I/O3.4.1PORT3.4.2DIO3.4.3ADC3.4.4PWM3.
chatgpt赋能python：Python处理雷达基数据：从入门到实践 lvsetongdao123 ChatGpt python chatgpt 开发语言计算机
Python处理雷达基数据：从入门到实践随着气象技术的不断发展，雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据，因其包含大量天气信息，不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用，还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据，解析其中的信息，获取有效的天气数据，以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
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动态规划31.股票问题总结（类别解析）股票问题给我做的有一些混乱，因此本总结主要是借助GPT的帮助帮我解决下面的核心问题，也希望能通过这些示例与讲解，帮助各位快速厘清各种“股票问题”的通用DP思路。经典股票问题：动态规划25.买卖股票的最佳时机-CSDN博客动态规划26.买卖股票的最佳时机II-CSDN博客动态规划27.买卖股票的最佳时机III（多状态转换初遇）-CSDN博客动态规划28.买卖股票
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使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
AI：对比ChatGPT这类聊天机器人，人形机器人对人类有哪些不一样的影响？ InnoLink_1024 AGI 人工智能机器学习 chatgpt 人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比，虽然都属于人工智能技术的应用，但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力，它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比，阐述它们各自对人类的不同影响：1.物理交互与虚拟交互人形机器人：具有物理形态，能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如，搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助（如扶持老人、帮助走路等），以及进行非语言的沟通（如手势、面部
【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破寻道AI小兵 AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型 AIGC
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KV 缓存简介 dev.null AI 缓存
以下是关于KV缓存（Key-ValueCache）的简介，涵盖其定义、原理、作用及优化意义：1.什么是KV缓存？KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。其本质是：在生成序列时，缓存历史token的Key和Value矩阵，避免重复计算，从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存？传统自注意力计算的问题在生成第t
祛魅 Manus ，从 0 到 1 开源实现易迟人工智能 Agent 大模型 Manus
背景介绍Manus是最近一个现象级的大模型Agent工具，自从发布以来，被传出各种神乎其神的故事，自媒体又开始炒作人类大量失业的鬼故事，Manus体验码也被炒作为10w的高价。之后又出现反转，被爆出实际体验效果不佳，存在造假的问题，Manus在X平台的账号被冻结。沟通之后，3月8日，Manus官方X账号又被解冻。Manus的故事一波三折，开源社区也没有闲着，MetaGPT团队在Manus发布后3小
安装数据库首次应用 Array_06 java oracle sql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！注意第一次，使用SQL D
Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。一.修改Console密码打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind java Servlets
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当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。自定义的类成为装饰类模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
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一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
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webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter，结果改了之后竟然不能获取带属性值的
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