配合博客（https://blog.csdn.net/zhiyuan411/article/details/127854957）使用，请勿单独下载！

这一讲里，我们重新回到 Completion 接口。而且这一讲里，我们还会快速搭建出一个 有界面的聊天机器人来给你用。在这个过程里，你也会第一次使用 HuggingFace 这个平台。 HuggingFace 是现在最流行的深度模型的社区，你可以在里面下载到最新开源的模型，以及 看到别人提供的示例代码。 ChatGPT 来了，更快的速度更低的价格 我在第 03 讲里，已经给你看了如何通过 Completion 的接口，实现一个聊天机器人的功 能。在那个时候，我们采用的是自己将整个对话拼接起来，将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过，在 3 月 2 日，因为 ChatGPT 的火热，OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion，对应的模型叫做 gpt- 3.5-turbo，不但用起来更容易了，速度还快，而且价格也是我们之前使用的 text-davinci- 003 的十分之一，可谓是物美价廉了。  复制代码 1 import openai 2 openai 这一讲里，我们重新回到 Compl

基于YOLOv5+DeepSort的车辆跟踪完整代码，关于代码运行介绍和调试运行的效果可见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/124602633，内附环境配置教程，敬请参考

第一期·MindFormers大模型套件《架构讲解与使用入门》

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为初学者而著！ 适合准备入行开发的零基础员学习python。python也是爬虫、大数据、人工智能等知识的基础。 每一个知识点都讲解的通俗易懂，知识点编排循序渐进，对每个知识点讲解都很细腻，非常适合大学在读学生、非计算机专业出身想学python的朋友或者想python基础知识更扎实的朋友。

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机器学习算法的数学解析与Python实现.docx

本文来自于简书，本文章主要通过举例来论证机器学习算法，通过矩阵进行强化学习介绍。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强-《百科》

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机，本文用到的例子的源代码不到150行！代码可以