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cxl 请你自己过来取哦

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简介：
这个标题似乎是一种幽默或调皮的说法，缺少具体上下文，因此很难确定其背后的故事或者意图。若以此为创作背景，可以理解为一种邀请朋友以独特方式相聚的信息，增添趣味性和期待感。需要更多详细信息以便提供更准确的帮助。如需特定情境下的简介，请补充相关细节。 js相关的内容已经上传到附件，请老师查阅。

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  • cxl 请你自己过来取哦
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    这个标题似乎是一种幽默或调皮的说法，缺少具体上下文，因此很难确定其背后的故事或者意图。若以此为创作背景，可以理解为一种邀请朋友以独特方式相聚的信息，增添趣味性和期待感。需要更多详细信息以便提供更准确的帮助。如需特定情境下的简介，请补充相关细节。 js相关的内容已经上传到附件，请老师查阅。
     
  • 训练自己GPT的过程
    优质
    本文章记录了作者在自我训练过程中使用和优化GPT模型的心路历程与实践经验，旨在帮助其他对自然语言处理技术感兴趣的读者理解和实践这一过程。 GPT-4 的发布让大家对大型语言模型（LLM）的想象空间进一步扩大，而这些想象在本周众多令人眼花缭乱的应用发布中逐渐成为现实。最近有朋友分享了一套完整的训练ChatGPT方案，可供大家参考。 此外，在过去的两周里，与LLM相关的开源社区涌现出许多优秀的工作，并吸引了大量关注。其中我比较感兴趣的是斯坦福大学基于 LLaMA 的 Alpaca 和随后推出的 LoRA 版本的Alpaca-LoRA。之所以对它们产生兴趣是因为它们的成本较低廉：根据宣传，只需要不到600美元（包括创建数据集）就可以让LLaMA 7B达到接近text-davinci-003的效果；而 Alpaca-LoRA 更进一步地允许我们使用一块消费级显卡，在几小时内完成对7B模型的微调。 那么为什么需要训练自己的ChatGPT呢？我想到以下几个方面： - 对我个人而言，这非常酷！ - 让模型能够用我熟悉的语言进行交流。 - 使用模型帮助编写注释和测试代码。 - 使模型学习产品文档，并协助回答用户提出的基本问题。 为了实现这一目标，理论上需要以下步骤：
     
  • 教你修改CE，打造自己的CE指南
    优质
    本指南详细讲解如何个性化修改CE（配置环境），从基础设置到高级自定义技巧，旨在帮助用户充分发挥其潜力，实现更高效的个人或工作流程。 教大家如何制作CE以及如何创建自己的CE。
     
  • 娘娘腔生活选择你自己的冒险
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    《娘娘腔生活选择你自己的冒险》是一部互动小说，读者在游戏中扮演一个性别不被传统观念接受的角色，在日常生活中做出各种决定，体验身份认同与自我接纳的道路。 娘娘腔生活CYOA 是一个在 /d/ 上逐渐流行的 Sissy Life CYOA 游戏的 GitHub 存储库。感谢 _gentleman_ 让我使用并设置 Git。另外，这是我第一次使用 Git（GitHub），所以请为可能出现的问题做好准备。
     
  • servlet-api.jar请自取
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    Servlet-API.jar是一款Java开发者必备的核心库文件，用于开发基于Java EE平台的应用程序。欢迎下载使用！ Servlet接口是Java Servlet API的核心抽象。所有Servlet类必须直接或间接地实现该接口，或者更通常的做法是通过继承一个实现了该接口的类来复用许多共性功能。目前有两个类实现了Servlet接口：GenericServlet 和 HttpServlet。在大多数情况下，开发者只需要继承HttpServlet就可以实现自己的Servlet了。
     
  • 如何从ChatGPT获取自己的APIKEY
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    本文将指导读者详细步骤以安全合法的方式从OpenAI官网申请并获得用于接入ChatGPT服务所需的API密钥。请注意，需遵守官方使用条款。 提取 ChatGPT APIKEY 的步骤如下： 一、登录到 ChatGPT 后台管理网站： 1. 访问 https://platform.openai.com/ 并使用你的账号登录。 2. 点击页面右上角的头像，选择 API Keys。 二、创建 API Key: 在“查看 API 密钥”页面中，点击左侧菜单中的 “API Keys”，然后点击“新建密钥”。记得及时复制新生成的 API Key 并保存。你可以根据需要创建多个 API Key，但请注意每个都会消耗你 ChatGPT 账号的 token 预算。 前提条件： - 有访问 ChatGPT 官网的能力。 - 拥有一个有效的 ChatGPT 用户账号。
     
  • 自己用hog和svm的训练过程
    优质
    本项目记录了使用HOG特征提取与SVM分类器进行图像识别的过程，详细介绍了数据预处理、模型训练及调参技巧。 在C++2013与OpenCV2413环境下训练SVM分类器，并进行了一些测试图片及结果的验证。初期实验样本量较少但已证实有效。现计划将此技术应用于视频行人检测，欢迎有经验的大神提供指导和帮助。