还在找ChatGPT的国内镜像？这些都很不稳定，试试这两个
在mst.ai社区中，用户可以免费使用强大的绘图工具和模型训练设施，如GPT-4.0、Stable Diffusion和Midjourney等。特别是在绘图方面，mst.ai提供了在线免费的stable diffusion功能，用户无需担心硬件设备的限制，同时也可以省去架构的烦恼，将运算数据全部存储
Scikit-LLM：将大语言模型整合进Sklearn的工作流
我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合，这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM，它结合了强大的语言模型，如ChatGPT和scikit-learn。
手把手教你打造自己的 AI 虚拟主播
手把手教你搭建自己的 AI 虚拟主播（安装到上播）。
ChatGPT镜像网站汇总-5月更新
通过输入自然语言文本，ChatGPT可以生成相应的回复，获得人类般的对话能力。建议不要在任何网站中输入你自己的 ChatGPT 账号的 API KEY，以免造成损失，有条件的朋友建议还是直接使用 ChatGPT 更好。AI文本工具站是基于ChatGPT的一个人工智能聊天机器人，使用了GPT模型来提供
损失函数的理解
一、损失函数是什么？二、常用的损失函数1.均方误差2.交叉熵误差损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指
一分钟叫你怎样AI绘画 Vega Ai
Vega AI是一款能够文字生成图片根据图片+文字进行生成图片条件生成图片根据多张图片训练出自己的风格在风格广场选择他人制作的风格的在线工具，帮助用户通过在线方式快速生成图片。作为完全免费的在线工具，Vega AI提供了多个AI图片生成模型，以满足不同用户的图片生成需求。
chatGPT Access denied访问被拒绝（已解决）
chatGPT访问被拒绝问题（已解决）
用Python实现TF-IDF算法：从原理到实现
在本篇博客中，我们介绍了TF-IDF算法的原理和Python实现代码。TF-IDF算法是一种用于衡量单词在文本中重要性的算法，常用于文本处理和信息检索等领域。TF-IDF算法的核心思想是将每个单词都赋予一个权重，该权重由该单词在文本中的频率（TF）和在整个文本集合中的频率（IDF）共同决定。TF值表
大语言模型也是知识库：基于知识的对话大模型综述
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 缥缈孤鸿影引言ChatGPT 的横空出世，在整个自然语言处理乃至人工智能领域均掀起波澜。不同于普通的闲聊式机器人和任务型智能客服仅局限于固定场景，ChatGPT 具有相当丰富的知识储备，对于很多冷门的知识，它亦能对答如流，堪称当代“百晓生”。因此，将语言模
用好Python自然语言工具包-- 实例“基于本地知识库的自动问答”
Tokenize是指将一段文本分割成单独的词语或符号序列的过程。在自然语言处理中，文本预处理通常包括将原始文本数据转换为可供分析的结构化数据。分词是这个过程中的一个重要步骤，它可以将一段文本分割成有意义的单元，例如单词、标点符号、数字、缩略词等等。分词技术可以基于不同的规则和算法实现，如空格、标点符
如何训练个人的ChatGpt4
如何在自己的计算机上安装类似 ChatGPT 的个人 AI 并在没有互联网的情况下运行它本文旨在为任何人安装此软件。最初它有一个视频，伴随着操作方法，但是事情变化很快，我的三次尝试只是推迟了我发表这篇文章。我以后可能会包括它。我努力创建一个简单的分步说明，为极端新手安装个人 AI。可能从未去过Git
ORB_SLAM2配置——基于Ubuntu20.04+ROS+gazebo仿真
ORB-SLAM2，它是基于单目、双目或RGB-D相机的一个完整的SLAM系统，其中包括地图重用、回环检测和重定位功能。这个系统可以适用于多种环境，无论是室内小型手持设备，还是工厂环境中飞行的无人机和城市中行驶的车辆，其都可以在标准CPU上实时运行。该系统的后端使用基于单目和双目观测的光束法平差法（
智能语音识别垃圾桶
文章实现了用户口述垃圾名称，对应的垃圾类别自动开合桶盖，实现垃圾分类，增加了乐趣性。
低成本攒机跑深度学习AI
概述如何机子攒一台配置不错价格不高的深度学习丐版服务器
Transformer详解（李沐大神文字版，干货满满！）
使用图和文字记录下了李沐大神的Transformer论文逐段精度视频，方便大家后续快速复习。
[踩坑记] CUDA环境下bitsandbytes安装报错/异常解决
部署大模型LLaMA的过程中安装量化工具包bitsandbytes问题解决
Excel中如何用身份证号提取计算年龄？
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这儿为你准备了众多免费好用的ChatGPT镜像站点
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【机器学习 吴恩达】2022课程笔记（持续更新）
吴恩达机器学习2021
电磁场与电磁波（7）——唯一性定理的应用：镜像法
镜像法是用一组适当配置的电荷系统来替代要求解的给定系统。根据唯一性定理，只要新添加的电荷（镜像电荷）不进入原求解区域，以保证不改变原求解区域内的电荷分布，就能保证不改变原求解区域内的电位方程，并且原区域边界处的条件保持不变就可满足要求。镜像法实际上是用在求解区域外添加的电荷来替代原有边界对系统的影响
