如何用ChatGPT写论文.zip

使用vue高仿了chatgpt的前端，后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上，加上了流式响应。 新的模型更加强大，更加智能

这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

– Volume 2 – 20 Deep Learning 21 Convolutional Neural Nets (CNNs) 22 Recurrent Nerual Nets (RNNs) 23 Keras Part 1 24 Keras Part 2 25 Autoencoders 26 Reinforcement Learning 27 Generative Adversarial Networks (GANs) 28 Creative Applications 29 Datasets 30 Glossary

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集

计算机行业周报：Chat GPT开启AI新纪元，通用大模型潜力释放.pdf

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等

SYSU_课程 介绍 本项目分享了本人及友友们在中山大学计算机学院计算机科学与技术专业的课程资料，项目，笔记，回忆或收集的期末考试资料等。希望对你们有启发或帮助〜如果喜欢不妨碍点个star嘻嘻！ 资料表明参考，同学们可自由共享取阅（如若转发请注明出处！谢谢！）。 指数 本仓库中收录的课程及资料目录： :curly_loop: 意味着空（本来就无） 课程 老师 学期 教材/课件 笔记 作业/答案 试卷 项目链接 黄华威 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 权小军 大三上 :check_mark: :curly_loop: :check_mark: :check_mark: 成慧 大三上 :check_mark: :curly_loop: 陈旭 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 饶洋辉 大三上 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

生成模型是一种机器学习模型，可以从已有的数据中生成全新的数据。这种模型在各种领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。本文介绍了生成模型的基本原理和常用方法，包括基于规则的生成模型和基于概率的生成模型。基于规则的生成模型是通过事先定义一些规则来生成新的数据，但通常需要大量的人工工作。相比之下，基于概率的生成模型可以自动从已有的数据中学习规律，并生成符合这些规律的新数据。基于概率的生成模型有很多种方法，如概率图模型、隐马尔可夫模型和生成对抗网络等。这些方法在不同的场景下都有不同的优势和适用性，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法。最后，本文还讨论了生成模型的应用，并展望了未来的研究方向。