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Windows操作系统重塑：微软引入ChatGPT和Bing插件

微软在最新的Build 2023中推出了重磅产品Windows Copilot，该产品将Bing和ChatGPT插件的能力融入整个Windows系统，彻底改变了PC交互方式。用户可以通过Windows Copilot优化系统设置，例如开启Focus Sessions功能和切换深色模式，从而更好地完成工作。此外，Windows Copilot还支持与用户安装的应用程序联动，比如根据用户需求推荐适合工作场景的音乐播放列表。这一举措旨在让每个用户成为高级用户，并对开发者提供更多扩展该系统的可能性。

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2023-07-30 07:51

数据科学与机器学习领域常用的数据集合集

数据科学与机器学习领域常用的数据集合集通过收集、整理和提供多种多样的数据集，供数据科学家和机器学习从业者使用。这些数据集包含了各个领域的数据，如社交网络、医疗保健、金融等，并且覆盖了不同类型的数据，如结构化数据、文本数据、图像数据等。这些数据集可以用于进行各种数据分析、特征提取、模型训练和算法验证等任务。常见的数据集包括MNIST手写数字数据集、CIFAR-10图像数据集、IMDB影评数据集等。通过使用这些数据集，数据科学家和机器学习从业者可以更好地理解和应用数据科学和机器学习技术。

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2023-07-30 07:45

Python爬虫介绍及使用指南

1、Python爬虫介绍：pyppeteer是Google基于Node.js开发的工具，用于网络爬虫和Web程序自动测试等。它是非官方Python版本的Puppeteer库，浏览器自动化库，由日本工程师开发。2、pyppeteer的安装方法：使用pip命令安装pyppeteer和Chromium，并通过pyppeteer-install命令安装Chromium。3、使用pyppeteer进行初步操作：通过编写异步协程脚本，可以打开浏览器并访问百度网页，还可以进行截图等操作。通过整合Scrapy，可以实现分布式爬虫功能。可能的搜索关键词：Python爬虫教程, pyppeteer使用指南, Python网络爬虫工具, Python异步协程库, 分布式爬虫实现方法。”

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2023-07-30 07:42

vue面试题及答案详解

vue computed和watch的区别【网易,京东,拼多多】题目讲一下vue组件的computed和watch的区别。答案应用场景不同computed用在根据data属性或其他computed计算得到一个新值的情况，computed的值一般被用在渲染中。 watch用在监听数据变化，然后做一些有副作用的操作的场景。执行过程不同在依赖的data属性变化后，computed并不会重新计算新的值，而是等到访问的时候再判断，如果依赖的data有改动则重新计算并返回结果，如果依赖的data没有改动，就不计算，直接返回当前结果。依赖的数据变化后就会执行watch的回调。 2. v-if和v-show的区别【百度,网易,腾讯,字节,美团,快手,拼多多】题目vue中的v-if指令和v-show指令区别是什么？答案行为不同：v-if指令在满足条件时候才会渲染DOM，v-show一开始就渲染DOM，满足条件时候才设置CSS的display属性让元素显示出来。应用场景不同：一般来说，v-if有更高的切换开销，而v-show有更高的初始渲染开销。因此，如果需要非

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2023-07-30 07:41

Java开发工具包和运行环境的区别

JDK（Java Development Kit）是Java开发工具包，提供Java的开发环境和运行环境，包含了JRE（Java Runtime Environment）和编译器Javac。JRE是Java运行环境，为Java程序的运行提供所需环境。需要运行Java程序只需安装JRE，而需要编写Java程序则需要安装JDK。==用于基本类型比较值是否相同，而引用类型比较引用是否相同。比较字符串时，可以使用equals方法。例如：String x = "string"; String y = "string"; String z = new String("string"); System.out.println(x==y); // true System.out.println(x.equals(z)); // true

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2023-07-29 15:39

Python自学教程：从初学者到高手的完整学习方法

Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，适合初学者入门。本教程将从最基础的语法入门开始，逐步引导你掌握Python的核心概念和编程技巧。通过编写实际的代码示例和解决实际问题的案例，你将逐渐提升自己的编程能力，并且了解如何利用Python进行数据分析、Web开发和机器学习等领域的应用。无论你是零基础还是有一些编程经验，本教程都会为你提供清晰且实用的学习路径，帮助你快速成为一名Python高手。

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2023-07-29 15:26

ChatGPT应用技巧分享

ChatGPT是一个强大的工具，如何充分利用它的潜力来提高工作效率呢？以下是一些实战技巧，帮助您在使用ChatGPT时更加快捷和高效。首先，确定所需的语气和格式，明确您希望表达的信息风格和结构。其次，确定所要扮演的角色或观点，以便更好地传达您的意图。同时，明确回应的目标或目的，例如是通知、说服还是娱乐。为了生成准确的内容，提供相关的上下文信息和范围。在关键词上做出明确要求，列出需要包含的重要关键词或短语。同时，明确约束条件，例如字数或字符计数。如果有需要，提供示例来指导所需的风格、结构或内容。对于时间敏感的回应，可以提及截止日期或时间框架。根据目标受众的不同，定制内容以更好地满足他们的需求。如果目标语言与提示语言不同，要明确指出回应的语言。在内容中包含引用或来源以支持信息，也可要求考虑多个观点或意见，以及处理可能的反驳论点。最后，明确需要使用或避免的专业术语。通过以上技巧，充分发挥ChatGPT的潜力，提高工作效率。

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2023-07-29 15:06

ChatGPT使用指南和高级技巧分享

ChatGPT是目前最强大的聊天机器人，本文分享了ChatGPT的使用方法和高级技巧。首先介绍了ChatGPT的定义和作用，它是OpenAI公司开发的一款聊天机器人，被誉为人工智能领域的突破性产品。接着详细介绍了ChatGPT的使用方法，并提供了一些使用心得和个人经验。文章还探讨了如何利用ChatGPT赚钱的方法和途径。最后分享了一些高级技巧，帮助读者更好地掌握ChatGPT并与之进行沟通。无论是宝妈还是白领，学习ChatGPT都能获得实际的帮助和收益。了解大语言模型的本质和沟通技巧，是与ChatGPT进行有效交流的关键。通过学习ChatGPT，可以迎接人工智能带来的技术革命，掌握人工智能时代的核心技能。现在就开始学习ChatGPT吧！

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2023-07-29 14:46

大型语言模型综述：从T5到GPT-4的全面总结

预训练或调整适应性后，使用大型语言模型（LLMs）的主要方法之一是设计适用于各种任务的prompt策略。上下文学习是一种典型的prompt方法，它以自然语言文本形式的任务描述或演示进行。此外，思维链prompting方法通过将一系列中间推理步骤纳入prompt，增强了上下文学习。本节详细介绍了这两种技术。上下文学习（ICL）作为一种特殊的prompt形式，是GPT-3首次提出的，已成为利用LLMs的典型方法之一。思维链prompt思维链（CoT）是一种改进的prompt策略，可提高LLM在复杂推理任务（如算术推理、常识推理和符号推理）中的表现。与ICL不同，CoT将导致最终输出的中间推理步骤纳入prompt。第6.2节详细说明了CoT和ICL的用法，并讨论了CoT的有效性和原因。能力评估研究者利用大量任务和基准来实证评估和分析LLMs的有效性和优越性。

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2023-07-28 19:06

ChatGPT为什么选择强化学习而非监督学习

为什么ChatGPT等大型语言模型选择使用强化学习而不是监督学习进行训练，这是一个备受讨论的话题。虽然从演示中学习（或者所谓的“指令微调”）可以让模型学习人类写作的回答，但为什么强化学习更优秀呢？本文提供了一个有说服力的理论论据来解答这个问题，并且讨论了为什么强化学习特别适用于ChatGPT等语言模型。John Schulman在OpenAI的演讲中详细阐述了大部分论点，并且本文还补充了一些John没有提及的内容，但这些内容应该是他也考虑到的。文章提供了详尽的背景知识，以帮助读者更好地理解文章内容。如果您只关注核心论证部分，可以直接跳转到该部分进行阅读。此外，文章还简要介绍了监督学习与强化学习，并解释了预训练的概念。在这两种学习设置中，模型首先在大量文本上进行预训练，以预测下一个token的概率。通过了解这些信息，我们可以更好地理解为什么ChatGPT选择了强化学习来进行训练。

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2023-07-28 19:03