GPT2-app：一个Flask Web应用，用于利用GPT-2生成文本，并提供相应的源码。

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简介：
Flask Web应用程序，旨在利用生成文本的GPT-2模型，是一种极其庞大的语言模型，由于其潜在的风险而导致其完整版本无法公开。为了规避这些担忧，作者选择仅发布一个功能有所限制的版本（包含117百万参数）。尽管存在争议，我们不妨探索一下，看看这个程序能够借助较小的模型完成哪些任务。当您提交初始文本后，该应用程序将持续推进故事的发展，并期望您能够确保所有内容都准确无误。请务必牢固系好安全带。 :P 这是一个演示版，目前部署在我的个人开发Ubuntu服务器上的容器实例所运行的应用程序的快照，该实例在资源方面受到一定的限制。您可以在启用了Docker的环境中轻松地设置和运行它。此外，请务必注意不要在生产环境中部署开发服务器。使用方法包括克隆存储库以及使用 `$ gi` 命令进行初始化。

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客服

GPT2-APP：基于 Flask 的 GPT-2 文本生成Web应用（含源码）

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GPT2-APP是一款使用Flask框架构建的GPT-2文本生成Web应用。用户可以通过简单的界面自定义参数，实现高质量的文本创作。项目开源，附带详细源代码供学习参考。 Flask Web应用程序用于使用生成文本的GPT-2模型是一种非常庞大的语言模型，被认为过于危险而无法发布其完整版本。因此，作者决定只发布一个“功能不足”的（117M参数）版本。抛开争议不谈，让我们看看较小的模型可以在这个程序中做些什么。提交初始文本后，该应用程序将继续生成故事，并希望您能感到满意和惊喜。系好安全带：P 这是当前部署在我的个人开发Ubuntu服务器上的容器中的应用程序快照，在资源有限的情况下运行。您可以在任何启用Docker的地方设置并运行一个实例。另外，请确保不要在生产环境中使用开发服务器。要克隆存储库，可以执行以下命令： ``` $ git clone ```

基于GPT-2优化的聊天Web应用

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本项目是一款采用GPT-2模型优化的聊天Web应用，旨在提供流畅、智能的人机对话体验。通过深度学习技术增强语言理解和生成能力，使交流更加自然和高效。该项目基于GPT2模型进行了优化，并集成了对话、聊天、诗歌等多个功能模块。特别地，对对话和聊天模型进行了上下文交互的改进，在代码层面增加了训练日志，并在train.py文件中实现了MMI（Maximum Mutual Information）方法。项目开源地址位于gitee上：https://gitee.com/Huterox/gpt-play 此外，该项目是在Morizeyao开发的GPT2-Chinese基础上进行二次开发而来。

利用一行代码实现BERT生成句向量，并应用于文本分类和相似度计算

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本项目通过简洁的一行代码实现了将BERT模型用于生成高质量的句子向量，这些向量随后被应用到文本分类及语义相似度评估任务中，展示了BERT在简化自然语言处理流程中的强大能力。使用一行代码通过BERT生成句向量，并利用BERT进行文本分类和计算文本相似度。

Flask-AppBuilder：利用Python和Flask进行快速的Web应用开发（开源）

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简介：Flask-AppBuilder是一款基于Python和Flask框架的开源工具，旨在简化Web应用的构建过程。它提供了直观的界面，帮助开发者迅速创建、管理复杂的数据库模型以及各类用户交互功能，无需编写大量代码即可实现高效开发与部署。简单快速的应用程序构建器，建立在Flask之上。它包含详细的安全性功能，并能自动生成表格以及使用Google图表等功能。该应用的演示可以在其官方页面上查看。

Python Flask Web应用程序

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简介：Python Flask Web应用程序是一种轻量级、灵活且易于使用的框架，用于快速开发web应用。它支持RESTful接口和模版引擎，并具备良好的扩展性和社区支持。 **Python-Flask-Web：基于Flask和MySQL构建Web应用程序** 在开发Web应用的过程中，Python的Flask框架因其轻量级与灵活性而广受欢迎。然而，在处理复杂的数据库操作时，官方示例可能不完全适用所有场景。本项目旨在展示如何利用Flask结合MySQL数据库创建一个完整的Web应用，并非依赖于SQLite。 **1. Flask框架介绍** Flask是一个基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎的微型Web框架。其核心优势在于简洁的API与模块化设计，使开发者能够轻松地扩展及定制应用程序。 **2. MySQL数据库** MySQL是一种广泛应用且开源的关系型数据库管理系统，具备高性能、高可用性和可伸缩性等特点。在Flask应用中，我们通常使用第三方库如`flask-mysqldb`来连接和操作MySQL数据库。 **3. flask-mysqldb库介绍** `flask-mysqldb`是Flask的一个扩展工具，它允许开发者轻松地将MySQL数据库集成到Flask应用程序之中。此库提供了诸如连接池管理及SQL语句执行等基础功能，简化了数据处理流程。 **4. 构建Web应用步骤** 1. **安装依赖** - 首先确保已安装Python和Flask。 - 使用pip命令安装`flask-mysqldb`: ```shell pip install flask flask-mysqldb ``` 2. **配置数据库连接**：在你的Flask应用中，你需要设置MySQL的主机名、用户名、密码及数据库名称等信息。这些参数通常存储于配置文件内。 3. **创建数据模型**: 定义表结构可以通过继承自`db.Model`(如果使用了Flask-SQLAlchemy)或直接编写SQL语句来实现。 4. **初始化数据库**：在应用启动时，运行SQL脚本来建立表并填充初始数据。 5. **定义路由与视图函数**： - Flask通过装饰器设置URL路径。 - 视图函数处理HTTP请求，并返回响应；可能需要执行数据库查询操作。 6. **处理表单和用户输入**：Flask提供`request`对象，便于获取POST请求中的数据，在处理用户提交的表格信息时非常有用。 7. **执行SQL查询**: 通过`flask-mysqldb`提供的接口，在视图函数中进行插入、更新、删除或检索数据库记录的操作。 8. **展示结果**：将查询到的数据渲染成HTML页面，利用Jinja2模板引擎的丰富控制结构和过滤器来动态生成网页内容变得简单易行。 9. **错误处理与日志记录**: 为了保证应用健壮性，在出现问题时能够追踪并调试问题所在，应添加适当的错误处理机制及日志记录功能。 **5.项目文件结构** 一个基础的Flask项目的目录结构可能如下所示： ```plaintext project/ ├── app.py ├── config.py ├── templates/ │ └── index.html └── static/ └── css/ └── style.css ``` - `app.py`：包含应用程序的主要入口点和配置。 - `config.py`：存储数据库连接信息及其他设置参数。 - `templates/`: 存放HTML模板文件的位置。 - `static/` : 包含CSS、JavaScript等静态资源的目录。通过结合Flask与MySQL，我们可以构建功能强大的Web应用，并充分利用MySQL处理大量数据的能力。实践这样的项目有助于开发者加深对Flask框架的理解以及如何在实际环境中管理数据库系统。

GPT-4的实用应用汇总：如何有效利用生成型AI助理？

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本文将介绍GPT-4在实际生活中的多种应用场景，并指导读者如何有效地使用这一强大的生成型AI助手来提升工作效率和生活质量。 GPT-4 相较于之前的 GPT-3 的主要优点包括： 1. 支持超长文本输入，能够处理更复杂的文档。 2. 拥有超过 1 万亿的模型参数，可以应对更加复杂多样的任务需求。 3. 能够支持多种语言，如中文、英文等。这些改进使得 GPT-4 在实际应用中更为强大和灵活。例如，在邮件写作方面，GPT-4 可以帮助用户撰写更礼貌且专业的客套语句，并提供高效的摘要服务来简化长篇邮件内容的理解过程；在会议设计上，它能够辅助创建详细而有效的活动流程计划。这些功能让 GPT-4 成为一个非常有价值的工具，在多种场景下都能发挥重要作用。

QP_GEN：一个根据试卷模式生成试卷的Web应用

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QP_GEN是一款创新的网络工具，能够依据设定的教学大纲和试题模板自动生成高质量的考试卷，大大减轻教师出题负担。 # QPGen-试题生成器这是一个Django应用，可根据给定的约束自动从题库中生成试卷。它开发的目的在于帮助PESIT班加罗尔南校区的教授编写试卷。 ### 用法进行迁移： ``` $ python manage.py makemigrations ``` 应用迁移（并在首次运行时创建数据库）： ``` $ python manage.py migrate ``` 在本地运行应用程序： ``` $ python manage.py runserver ```

GPT-2关键词生成：利用编码文本根据给定关键字产生文本的技术方法

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本技术采用GPT-2模型，通过输入特定关键词，自动编码与解码以生成相关高质量文本内容，适用于创意写作和信息扩充等场景。 GPT-2关键字生成是一种将文本段落档数据集编码为特定形式的方法，在使用过程中网络能够根据指定的关键字生成相关文本（尽管从理论上讲，这种编码后的文本可以用于任何类型的文本）。基于神经网络的生成利用了GPT-2的强大上下文能力。您可以参考example文件夹中的脚本结果来演示如何使用这种方法。此外，您还可以自行尝试使用关键字，并在/ r / legaladvice上查看该模型的相关讨论。对编码进行标记化以实现更健壮的关键字标记化，并采用并行处理技术大大提高了大型数据集的编码速度（与单线程相比，在32个vCPU /线程下，编码速度提升了约11倍且CPU利用率为70％）。此仓库包含一个名为keyword_encode.py的脚本，该脚本尝试以无监督的方式提取关键字（尽管您可以提供自己的关键字）。每个文本段落档的方法如下所述。

Text_Summarization_NLP_Project: 一个利用Flask和NLTK的文本摘要项目...

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Text_Summarization_NLP_Project 是一个基于 Flask 和 NLTK 的 NLP 项目，旨在通过自然语言处理技术自动生成高质量的文本摘要。这是一个用于文本摘要的NLP项目，它使用Flask（REST API）构建，并利用NLTK进行文本摘要处理，部署在Heroku（PaaS）上。该应用程序能够从大量段落中提取出重要的唯一重复句子供您参考。请尝试并提供您的反馈。如果您觉得这个仓库对您有所帮助，请记得为其加星标！