微信小程序 | 基于高德地图+ChatGPT实现旅游规划小程序
本项目前端基于vue+uniapp构建微信或者抖音小程序，后端基于Flask框架提供数据接口，同时结合了ChatGPT的旅游规划Prompts生成旅游攻略，最终使用高德地图的路径导航功能展示整个旅行的路线图，真正实现旅游攻略可视化！
微信小程序部署流程
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微信小程序开发教程：项目六媒体组件 课后习题
《微信小程序开发教程》主编/黄寿孟 易芳 陶延涛 湖南大学出版社目录一、单选题二、多选题三、判断题四、填空题五、简答题请简单列举音频接口API创建的InnerAudioContext 实例属性和方法。六、编程题1.请在音乐小程序项目中实现切换到上一曲功能。2.请在音乐小程项目中实现音乐推荐页面的数据
微信小程序 | 基于ChatGPT实现模拟面试小程序
错过春招？秋招又没有心仪Offer？快用ChatGPT助你一臂之力！AI辅导面试，根据岗位一对一模拟面试实战！项目基于AIGC思路，结合uniapp+vue+flask技术框架实现100%模拟真人面试实战！让找工作不再迷茫。
小程序毕设答辩问题【论坛/校园墙小程序】
本系统是用node.js，uni-app的框架开发的微信小程序，并用云开发数据库进行数据存储。前端用的是微信开发者工具和VS Code，后台可以通过浏览器访问，组合完成了这样一个完整的校园墙小程序。
uni-app 微信小程序调用高德地图
使用uni-app框架开发微信小程序，使用高德地图开发地图选点、搜索位置、定位、获取详细的地址信息、码值等信息。参考uni-app、高德地图开发文档等
【AI绘画】外网一直进不去？别担心，还有AI绘画小程序和文心一格
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微信小程序开发（超详细保姆式教程）
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微信小程序云开发学习记录--1
微信小程序的云开发入门数据库的增、删、改、查操作
【微信小程序】富文本rich-text的图片预览效果的几种方法
使用原生小程序开发，实现在富文本rich-text中的图片预览效果的几种方案对比。
js 多个小程序之间互相跳转，a小程序带参跳转到b小程序中
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简单实现小程序授权登录功能
今天给大家带来了关于微信小程序的相关知识，其中主要介绍了怎么实现小程序授权登录功能的相关内容，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。在我们平时工作、学习、生活中，微信小程序已成为我们密不可分的一部分，我们仔细留意下，每当我们使用一个新的小程序时，总会遇到如下页面:这便是微信小程序授权登录功能了，授权登
深度学习实战（四）：行人跟踪与摔倒检测报警
深度学习实战（X）：行人跟踪与摔倒检测报警1. 项目简介1.1 相关工作2.方法简介2.1 总体结构2.2 骨架的图结构2.3 空间图卷积网络2.3.1 Sampling Function2.3.2 Weight Function2.3.3 空间图卷积2.3.4 时空模型2.4 划分子集2.5 注
数据挖掘1——课后习题
第一章：引论1.31.41.5第二章：认识数据2.52.6第三章：数据预处理3.13.23.43.7第六章：挖掘频繁模式、关联和相关性6.66.14第八章：分类基本概念8.78.128.138.16第十章：聚类分析10.210.610.1210.13
毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统
毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统：随着科技的发展，互联在世界范围内越来越普及，逐渐成为人类活动中的基础 设施。网络在人们的生活与经济发展中都扮演着重要作用。截止至 2020 年 12 月， 据《中国互联网发展状况统计报告》的调查显示，中国网民数量超过 9 亿大关， 达到了 9.8899
ChatGPT 角色扮演调教文案收集
后续文案会陆续更新~，在输入完文本后，再输入一句“请尽力模仿xx的语气跟我对话”即可。
GPT系列简介与gpt训练（nanoGPT）
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利用ChatGPT高效撰写论文？？？
大家好，我是研路科研人。今天我来和大家分享如何使用ChatGPT高效撰写学术论文。我想分享这篇文章的原因是因为前几天，我刚刚利用ChatGPT成功完成了我的硕士论文，这给我带来了很大的帮助和启示。我目前指导的大四、研三和博士毕业班的学生们也在为完成论文而奋斗。借此机会，我想与大家分享一些有用的方法。
分享一个国内免费可用的ChatGPT网站
ChatGPT3.5是非常先进的自然语言处理工具，它能够从杂乱无序的信息中提取出重要的核心内容，然后以一种非常简单易懂的方式呈现出来。1.提供尽量多的附加信息 多提供一些细节信息有助于ChatGPT更好地理解问题，并且ChatGPT单次问答可以处理几千字，因此请不要低估它的文字处理能力。例如：目前我
ChatGPT ：国内免费可用 ChatGPT +Midjourney绘图
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，
