问题常量指针和指针常量有什么区别？const的优点在C++中，关键字const用来只读一个变量或对象，它有以下几个优点：便于类型检查，如函数的函数func(constinta)中a的值不允许变，这样便于保护实参。功能类似于宏定义，方便参数的修改和调整。如constintmax=100；节省空间，如果再定义a=max,b=max…等就不用在为max分配空间了，而用宏定义的话就一直进行宏替换并为变量分配空间为函数重载提供参考，即可以添加const进行重载。常量指针和指针常量的区别首先要区分常量指针和指针常量分别是什么，这里有一种很好的记忆方法：指针（*）和常量（const）谁在前先读谁；象征着地址
ChatGPT之Completions问答诗人官方接口文档:https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的响应结果请求示例POSThttps://api.openai.com/v1/completionsContent-Type:application/json;charset=UTF-8Authorization:Bearersk-******{"model":"text-davinci-003","prompt":"讲个笑话","suffix":"[CreatByDIY]","m
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法Aho-Corasick算法BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，L
基于知识图谱的医疗知识问答系统一、项目概述知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成，节点是实体，边是两个实体的关系，节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外，还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。本项目基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。该问答系统完全基于规则匹配实现，通过关键词匹配，对问句进行分类，医疗问题本身属于封闭域类场景，对领域问题进行穷举并分类
一、引言随着人工智能技术的不断演进，以ChatGPT为首的智能聊天机器人如：文心一言、通义千问、智谱AI等受到越来越多人的喜欢。这些智能引擎不仅有网页版，而且开放了免费的api接口，并给出了样例代码。这样，我们可以非常方便地用Python调用这些引擎，省去了登陆网页、输入账号、来回切换的麻烦。今天，我们就要介绍一下如何使用Python来调用国产大模型智普AI的API接口。二、实现过程第一步：注册智谱AI，领取免费的API额度，获取APIkey。注册过程中需要输入手机号，同时要想获得免费的额度还需要通过支付宝的个人认证。注册地址：智谱AI开放平台第二步，注册完毕后，点击【开始使用】，可以进入到开
1、注册和认证小程序在微信公众平台 注册，选择小程序类别即可。根据提示提交企业相关资质文件即可，注册后进行认证小程序，官方会收取300元认证费用。也可以私信我可以免掉300元认证费。2、开通微信商家支付认证通过后，在“功能”菜单栏，点击“微信支付”。如果还没有开通商家支付，会有开通按钮。将会带您到商家支付平台。微信支付-中国领先的第三方支付平台｜微信支付提供安全快捷的支付方式3、注册AI模型服务注册百度文言一心、Openai等大模型，获得相应的key。4、申请小程序相关类目申请ai问答和ai绘画小程序，需要开通“深度合成-AI问答”和“深度合成-AI绘画”的类目。完整教程之前已发了一篇文章，可
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训练&保存模型7.5载入模型&测试8最后0简介🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文对话问答机器人该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://
最近项目中使用到很多答题卡，实现了一个可以复用的答题卡组件。项目使用HbuilderX，uniapp，uview进行开发。代码中有些地方判断写的没必要，懒得改了，xdm看不惯自己改吧hhhhhhh^_^。HTML代码：微信小程序页面，如果要修改为H5，直接把view标签修改为div，并把:style="[getBackgroundColor(item)]"，修改为:style="getBackgroundColor(item)" {{questionType}}题 {{current}} |{{list.length}}
上一篇提到过星火spark大模型，现在有更新到3.0：给ChuanhuChatGPT配上讯飞星火spark大模型V2.0（一）同时又看到有知识库问答的webapi，于是就测试了一下。下一篇是在ChuanhuChatGPT中单独写一个基于星火知识库的内容。1SparkDesk的文档问答SparkDesk的文档问答模块相关文档与地址：官方演示地址:https://chatdoc.xfyun.cn/chat星火知识库API文档embeddingAPI文档本篇记录的是通过星火知识库WebAPI+ChuanhuGPT的一个实验项目吐槽一下：星火文档问答官方开放的代码不咋地，可能没啥人用，拿个半成品就挂官
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
