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人工智能导论：模型与算法 (吴飞) 这本书中的重点课后习题，以及相关中国大学mooc课后重点选择题

AI项目算是2023到2024一直都非常火爆的项目，这次的AI漫画项目也是相当暴利的项目了，我知道一个老铁通过AI漫画半年已经获利100W了，真的是相当暴利了。 不再多说，直接上手拆解项目

# 基于ChatGPT人工智能发展趋势报告的毕业设计实现 本毕业设计旨在基于ChatGPT人工智能模型，研究人工智能的发展趋势并加以应用。 ## 研究背景 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业逐渐开始将其应用到实际生产和生活中，如智能家居、自动驾驶、健康等领域。在此背景下，了解和掌握人工智能的发展趋势，对于未来从事人工智能相关工作的人员来说，具有非常重要的意义。 ## 研究目的 本毕业设计旨在通过基于ChatGPT人工智能模型的研究，分析人工智能的发展趋势，探究其核心技术和应用领域，并在此基础上开发出相应的应用程序。 ## 研究内容 1. 人工智能的发展历程和现状分析； 2. ChatGPT人工智能模型的原理和优势； 3. 基于ChatGPT模型的人工智能发展趋势预测； 4. 基于ChatGPT模型的人工智能应用程序开发。 ## 研究方法 1. 文献综述：对人工智能发展历程、现状和趋势进行详细调研； 2. ChatGPT模型实验：通过搭建ChatGPT模型，对人工智能发展趋势进行预测； 3. 应用程序开发：基于ChatGPT模型，开发出人工智能应用程序。

从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍，对于扩散模型的全面理解有一定的帮助。

完整训练代码，对应文章：【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning

Spring AI + ollama + qwen 示例项目-流式、非流式输出 Spring AI与Ollama和Qwen的结合，是一个创新的示例项目，旨在展示如何在Spring框架中实现流式和非流式输出的集成。这个项目通过整合Ollama的数据处理能力和Qwen的响应生成机制，为用户提供了一个高效、灵活的解决方案，以满足不同场景下的数据交互需求。 在流式输出方面，项目利用了Spring框架的响应式编程特性，允许数据以连续的流形式进行处理和传输。这种方式特别适合处理大量数据或实时数据流，因为它可以有效地管理内存使用，同时保持应用的响应性。通过这种方式，用户可以实时接收和处理数据，而不会因为数据量大而导致系统崩溃或响应缓慢。 对于非流式输出，项目则采用了传统的请求-响应模型。在这种模式下，客户端发送一个请求，服务器处理请求后返回一个完整的响应。这种模式适用于不需要实时交互的场景，可以确保数据的完整性和一致性。 通过这个示例项目，开发者可以学习到如何在Spring框架中根据实际需求选择和实现流式或非流式输出。这不仅增强了对Spring框架的理解，也为构建高效、可靠的数据交互应用提供了