浅谈人工智能之DB-GPT（番外篇）Chat Excel功能示例
浅谈人工智能之DB-GPT（番外篇）Chat Excel功能示例 当我们安装完成DB-GTP以后，我们就可以对该功能进行使用，本文以Chat Excel功能未示例，介绍DB-GPT的强大功能。 Excel准备 首先我们准备一份Excel，该Excel内容来源于课程 https://edu.csdn.net/learn/39533/640680?spm=1002.2001.3001.4157Chat Ex...
第100+31步 ChatGPT学习：概率校准 Quantile Calibration
基于Python 3.9版本演示 一、写在前面 最近看了一篇在Lancet子刊《eClinicalMedicine》上发表的机器学习分类的文章：《Development of a novel dementia risk prediction model in the general population: A large, longitudinal, population-based machine-le...
【VScode】VScode内的ChatGPT插件——CodeMoss全解析与实用教程
在当今快速发展的编程世界中，开发者们面临着越来越多的挑战。如何提高编程效率，如何快速获取解决方案，成为了每位开发者心中的疑问。今天，我们将深入探讨一款颠覆传统编程体验的插件——CodeMoss，它将ChatGPT的强大功能集成到VScode中，为开发者提供了前所未有的便利。🚀 一、CodeMoss的强大功能 CodeMoss不仅仅是一款编程工具，它内置了目前最强大的AI模型——GPT-4、Claude ...
Spring AI : 让ChatGPT成为你构建应用的核心亮点
actId> <version>1.0.0-M2</version> </dependency> 创建Controller类 定义一个Controller类来处理GET请求，该请求将接收用户输入并通过ChatClient调用通义千问模型，最后返回Flux形式的结果。记得启用跨域资源共享(CORS)以允许来自不同源的请求。 @RestController@RequestMapping("/ai")@Cr...
如何借助ChatGPT提升论文质量：实战指南
在学术写作的过程中，非英语母语人士经常面临诸多挑战，尤其是当论文要提交给国际期刊时，语言规范和表达逻辑成为了必须克服的障碍。本文将通过实例详细解析如何利用ChatGPT来润色论文，使其达到发表级别的标准。 一、优秀学术论文的写作特点 要让学术论文在国际期刊上发表，必须遵循一些基本的写作原则。具体来说，这些原则可以归纳为以下几点： 1. 清晰性（Clarity） 一篇优秀的学术论文，首要要求就是清晰明了。...
ChemChat——大语言模型与化学的未来，以及整合外部工具和聊天机器人的潜力
行科学知识提取和计算分析的想法还是一个雄心勃勃的梦想，就像想象搜索引擎的存在一样。科学思维的核心是推理能力，而人工智能以与人类相同的方式进行推理的那一天尚未到来。不过，人工智能可以学习和模仿人类行为：ChatGPT 和 GitHub Copilot 等大型语言模型就是在我们记录的大量数据基础上训练出来的。如果将其应用到计算科学领域，非专业人员也能通过精心设计的提示自信地进行计算分析。这一过程允许科学家为模...
生成式AI：ChatGPT及其在各行业的应用前景
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，生成式AI模型在各个行业的应用潜力逐渐显现出来。特别是ChatGPT等生成式语言模型，通过深度学习技术，实现了在对话、文本生成和自动化任务方面的高度智能化。本文将探讨生成式AI技术的原理，并深入分析其在各个行业的实际应用与未来前景。 什么是生成式AI？ 生成式AI是一种基于深度学习的AI技术，它能够根据输入的数据生成新的内容。与传统的判别式AI不同，生成式AI不仅仅限于...
如何使用ChatGPT API及Bito插件
目录 本章整体说明Open AI常用API接口工具：Postman调用API接口演示Java和Python调用Open AI API接口基于ChatGPT-4的代码生成插件Bito使用小练习：3分钟搭建一个自己专属的AI聊天网站 2-1 本章整体说明 本章将详细介绍如何使用ChatGPT API以及Bito插件，从API接口的基础知识到实际应用的代码演示，再到如何使用Bito插件进行代码生成，最后通过一...
【chatgpt】归一化前训练测试集拆分还是归一化后训练测试集拆分
先拆分数据集然后归一化 在进行机器学习建模时，应该先进行训练测试集拆分（train-test split），然后对训练集进行归一化，再使用训练集的归一化参数对测试集进行归一化处理。这样可以确保归一化过程不泄露测试集的信息，从而避免数据泄漏。具体原因如下： 避免数据泄漏：如果先归一化再拆分数据集，测试集的信息可能会影响训练集的归一化参数（例如，均值和标准差），这会导致数据泄漏，从而影响模型的泛化能力和性能...
【生成式AI的发展方向，是Chat还是Agent？】Chat与Agent的并驱前行
目录 前言一、整体介绍（一）生成式AI在对话系统(Chat)领域（二）生成式AI在自主代理(Agent)领域 二、技术对比（一）技术差异（二）优势和劣势（三）技术挑战 三、未来展望（一）发展趋势（二）哪个方向更有前景（三）社会和经济影响 小结 前言 随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统（Chat）中展现智慧，还是在自主代理（Agent）中体现...