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如何在VSCode中使用OpenAI:从集成到应用场景详解人工智能(AI)正在改变软件开发的方式,而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。本文将详细介绍如何在VSCode(VisualStudioCode)中使用OpenAI,集成后可以做哪些事情,以及如何充分发挥OpenAI的能力来提高生产力。1.在VSCode中使用OpenAI,可以做什么?将Open
- 使用Semantic Kernel:对DeepSeek添加自定义插件
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SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK,它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。SemanticKernel通过允许您定义插件来实现这一点。为什么需要添加插件?大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力,但它们通常是基于预训练的模型,其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
- OpenAI API教程
Jachin Huang
大模型指南人工智能语言模型
OpenAIAPI是由OpenAI公司开发,为LLM开发人员提供的一个简单接口。通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。本文将首先介绍OpenAIAPI基础知识和模型,然后以ChatCompletionsAPI和EmbeddingAPI为例子介绍OpenAIAPI的用法。最后使用Embedding模型构建一个网站智能问答
- C++深入学习笔记(19)—— 迭代器
慎铭
C++深入学习笔记c++容器开发语言
iterator头文件中,除了为每个容器所定义的迭代器外,标准库中还额外定义了其它的迭代器类型,如下。插入迭代器(insetiterator):该类迭代器被绑定到一个容器上,可用来向容器中插入元素。流迭代器(streamiterator):该类迭代器被绑定到输入或者输出流上,可以用来遍历有关联的IO流。反向迭代器(reverseiterator):这些迭代器向后移动而不是向前移动。除了forw
- Unity基础——List的用法
鱼儿-1226
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一、List的方法和属性Capacity:用于获取或设置List可容纳元素的数量。当数量超过容量时,这个值会自动增长。您可以设置这个值以减少容量,也可以调用trin()方法来减少容量以适合实际的元素数目。Count:属性,用于获取数组中当前元素数量Item():通过指定索引获取或设置元素。对于List类来说,它是一个索引器。Add():在List中添加一个对象的公有方法AddRange()公有方法
- 关于openAI接口的使用(个人学习总结)
暗雾飘扬
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文章目录背景OpenAIOpenAI的三种使用方法模型python的openai库根据文档自定义request函数http请求构成接口的响应构成自定义请求和接收函数背景在使用OpenAIAPI接口时遇到了许多问题,在此总结个人的问题(不代表大众),如要深究请看官方OpenAI-API接口文档(中文版)。OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型
- JS宏案例:多项式回归
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一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
- Netty为什么性能很高?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【Netty为什么性能很高?】面试题。希望对大家有帮助;Netty为什么性能很高?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网Netty是一款高性能的网络通信框架,主要用于构建高性能的网络应用程序。其高性能的原因可以归结为以下几个方面:1.NIO(Non-blockingI/O)模型Netty基于JavaNIO(即非阻塞I/O)API,能够实现异步
- MYSQL实现动态替换字符串某个下标位置的值的函数
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DELIMITER$$CREATEFUNCTIONreplace_in_array(input_stringVARCHAR(255),split_delimiterVARCHAR(1),numberINT,targetStrVARCHAR(255))RETURNSVARCHAR(255)BEGINDECLAREtemp_arrayVARCHAR(255)DEFAULTinput_string;DE
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
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今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 本地部署DeepSeek-R1大模型
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本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种:自动部署(懒人专用)和手动部署(适合开发者)。以下是详细指南:一、自动部署(推荐新手)下载安装DS大模型安装助手访问链接:https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28315_st.exe下载后运行安装程序,按提示完成安装。选择模型并部署打开软件,根据推荐选择适配的模型
- Python和curl 如何使用OpenAI 接口访问LLM
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文章目录1.安装所需的库2.设置API密钥(可选)3.编写代码4.curl命令1.安装所需的库首先,你需要确保你的环境中安装了openai库。你可以通过pip来安装它:pipinstallopenai2.设置API密钥(可选)如果访问ChatGPT需要设置密钥,如果访问本地模型不需要设置密钥!对于ChatGPT密钥要从OpenAI的官方网站获取,要按token收费。一旦你有了API密钥,可以通过环
- c++ std::forward_list使用笔记
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这里写目录标题1.包含头文件2.创建和初始化3.添加元素4.遍历元素5.删除元素6.其他常用操作7.示例代码输出结果总结std::forward_list是C++标准库中的一个单向链表容器。它只支持从头部到尾部的前向遍历,因此在某些场景下比std::list更加高效。以下是一些std::forward_list的基本使用方法:1.包含头文件首先需要包含头文件:#include#include2.创
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家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南行业数字化转型挑战体验断层线上渠道商品认知度不足,退货率高达35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%,破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达12.7天,需构建全链路交互体系核心系统技术实现一、沉浸式体验引擎3D场景化展示WebGL模型轻量化处理defoptimize_model(obj_file):apply_decimation
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- Kubernetes 网络插件实现原理与典型问题全解析
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Kubernetes网络模型是容器编排的核心基础,但也是运维中最复杂的部分之一。本文将深入剖析主流网络插件(CNI)的实现原理,并结合生产环境中的高频问题,提供从底层原理到实战排障的全方位指南。一、Kubernetes网络模型基础1.K8S网络核心要求Pod间直连通信:所有Pod可直接通过IP通信,无需NAT。跨节点网络互通:不同节点上的Pod能够直接通信。Service负载均衡:通过Cluste
- 微信小程序开发中,wxss和wxml写完后页面不显示,可能的原因包括:
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1.代码错误:有时候代码中存在错误,但编译器不会报错,导致页面不显示。这种情况下,可以通过注释掉一部分代码,一段一段地查找问题所在1。2.路径问题:检查app.json中页面引入的路径是否正确2。3.JS文件为空:确保当前wxml文件对应的js文件不为空,即使没有具体的处理逻辑,也不能没有js代码2。4.数据量大或页面元素多:如果数据量很大或页面标签特别多,可能会导致页面加载缓慢或预览困难。这种情
- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
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深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
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一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- 2.28 图像分类全解析:从境界到评估,再到模型与样本处理
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图像分类将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界:通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵:TP(Truepositive,真正例)——将正类预测为正类数。FP(Falsepostive,假正例)——将反类预测为正类数。TN(Truenegative,真反例)——将反类预测为反类数。FN(Falsenegative,假反例)—
- DeepSeek在个人财务管理中的应用技巧有哪些?
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关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- Matplotlib Introductory Basic Usage
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python相关学习资料:一张图生成指定动作的动态视频,MagicAnimate本地部署搭建私人助理大模型需要什么环境?GitLabCI/CD-pending的原因使用Python-docx库设置Word文档字体Python-docx是一个用于创建和更新MicrosoftWord文档的Python库。它允许我们以编程方式操作Word文档,包括设置字体样式。本文将介绍如何使用Python-docx库
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消费者就是从Kafka集群消费数据的客户端,下图展示了一个消费者从主题中消费数据的模型。上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。如果Kafka上游生产的数据很快,超过了单个消费者的消费速度,那么就会导致数据堆积。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1ue2EYxEpL/?aid=113269394117...为了解决单消费者存在的问题,Kaf
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前端开发是现代Web开发中非常重要的一部分,涉及众多技术和工具。以下是一些在前端开发工作中常见的需求和技术:1.技术基础HTML/CSS:构建页面结构和样式。JavaScript:实现交互逻辑和动态功能。ES6+:使用现代JavaScript语法和特性。DOM操作:操作网页元素和事件处理。浏览器兼容性:确保代码在不同浏览器中正常运行。跨设备适配:确保页面在不同设备(PC、手机、平板)上正常显示。2
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
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PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
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更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
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hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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<groupId>org.apache.thrift</groupId>