ChatGPT指令大全（中文版）
我想让你扮演讲故事的角色。您将想出引人入胜、富有想象力和吸引观众的有趣故事。它可以是童话故事、教育故事或任何其他类型的故事，有可能吸引人们的注意力和想象力。根据目标受众，您可以为讲故事环节选择特定的主题或主题，例如，如果是儿童，则可以谈论动物；如果是成年人，那么基于历史的故事可能会更好地吸引他们等等
YOLOV8最强操作教程.
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Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读
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【周末闲谈】畅想AR,AR领域迎来新风口
经过了一周的忙碌，周末如期而至，经过了忙碌的一周，何不沏上一小壶茶，享受一下当下呢？😊😊本期的周末闲谈就让我们来聊聊渐渐改变我们生活AR技术吧。增强现实在中国仍处于起步阶段，它的应用十分广泛，出现在我们生活的方方面面，5G时代为AR带了启航的风，相信在不断地技术突破下，AR领域将迎来它的新面貌。
ChatGPT自我分析
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种由 OpenAI 团队开发的深度学习模型。它能够生成自然语言文本，即使没有特定的任务或问题。GPT 模型是基于 Transformer 架构的，这种架构使用了自注意力机制来处理输入序列中的依赖关系。GPT 模型的训练
Transformer中解码器decoder的详细讲解（图文解释）
Transformer中解码器decoder的详细讲解（图文解释）
《一种改进的YOLOv5用于无人机捕获场景中的目标检测》论文笔记
本文分析了当前无人机捕捉场景中目标检测算法存在的问题，针对无人机图像中高分辨率、小目标占比大的特点，对YOLOv5s模型进行了三点改进。最终的实验结果表明，我们改进的模型比原来的模型更适用于Visdrone-2020数据集，并且每个模块都能很好地提高该数据集的目标检测精度。与其他方法相比，我们的方法
「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版 | 附源码）
ChatGPT最近实在是太火了，各位小伙伴们都用上了吗？本文将从另一个角度出发，教大家如何十分钟学会将Chatgpt部署到我们本地，使用Python调用Chatgpt的API_KEY!
【语音唤醒】TC-ResNet：移动设备上实时关键词检测的时域卷积算法
语音唤醒端到端算法
ChatGPT想干掉开发人员，做梦去吧
我的开发工作会不会被ChatGPT这个工具给取代了？
如何免费使用ChatGPT进行学术润色？你需要这些指令...
如何免费使用ChatGPT进行学术润色？我列出了这些Prompts，建议收藏~
路径规划 | 图解D* Lite算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
D* Lite算法结合D*算法反向搜索策略优化LPA*算法框架，使其可适应变起点的路径修正。本文图文详解D* Lite算法原理，并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码
普通用户如何在电脑和手机上极速体验最强AI——Chatgpt？
我使用的是官方版，要富强，可能并不适用于所有用户，且不确保这个办法通用，且一直通用。注意下载过程对T子稳定性有要求，如果有中途停止下载的情况，可以更换节点继续尝试下载，等待时间会比较久。另外，我用的这个从付费到实际使用可能要等一会，3分钟内还不能使用的话要在：我的-提工单反馈。4.成功以后就可以开始
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS
ChatGPT的前世今生
让机器理解语言！
2023年noc指导教师认证测评参考试题
16、将f=1+1/2+1/3+...+1/n转化成递归函数，其递归出口是f（n）=f（n-1）+1/n。40、递归函数f（n）=f（n-1）+n（n>1），f（1）=0的递归体是f（n）=f（n-1）+n。25、在巡线中某时刻，机器人最后连续测量的光值差分别为（5、3、1），理论上我们可以预计。6
使用范例调教ChatGPT
本文介绍核心内容为使用范例调教ChatGPT，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。为了兼顾质量和速度，本专栏的更新频率为一周一到两更。文章目录1. 前言2. 基本概念讲解3. 实战案例
【Argoverse 1 Motion Forecasting Dataset】轨迹预测数据集使用与评价指标
argoverse 数据集的使用
【ChatGPT】AI发展如此火热，程序员的发展呢？
ChatGPT为代表的AI发展如此火热，程序员的发展呢？莫听穿林打叶声,何妨吟啸且徐行~道阻且长，行则将至~
Text to image论文精读GigaGAN: 生成对抗网络仍然是文本生成图像的可行选择
GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。
