python调用openai的接口,ai的背景提示词怎么设置
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【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ① ( PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 )
【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ① ( 安装 openai 软件包 | 查看 openai 软件包版本 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/139922167 博客源码快照 一、安装 Python SDK 二、安装 OpenAI Python SDK 1、安装 openai 软件包 2、查看 openai 软件包版本 3、openai 接口参考文档 三、PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 1、PyCharm 创建 Python 项目 2、购买 API Key 3、API Key 配置用法 4、中转 API 与 直联 API 使用注意事项 5、Python 代码示例
openai-agents-python-AI人工智能资源
OpenAI Agents SDK
给Python程序员的OpenAI GPT
OpenAI GPT应用指南。OpenAI 提供 API(应用程序编程接口)以访问他们的 AI。API 的目标是通过为所有版本创建通用接口来抽象底层模型,使用户无论版本如何都能使用 GPT。
OpenAI ChatGPT让你的AI机器人拥有记忆python代码.docx
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OpenAI python库openai1.14.2安装文件
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OpenAI GPT For Python Developers
这本书是一本全面的、丰富实例的指南,适合所有级别的学习者使用OpenAI GPT-3、DALL·E 2、CLIP和Whisper开发AI应用程序。它涵盖了使用 GPT-3 的基本概念和技术,并提供了一种实践性的学习方法。 ChatGPT、GPT、GPT-3、DALLE 和 Codex 都是由 OpenAI 开发的人工智能技术。它们之间的区别如下: 1.GPT( Generative Pre-trained Transformer )是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型,用于生成文本 2.GPT-3 是 GPT 系列中最新的版本,它具有比以前版本更强大的语言生成能力,并且可以执行一些简单的任务,例如翻译和问答 3.ChatGPT是一个基于 GPT-3 的聊天机器人,可以与用户进行自然对话。 4.DALL·E 是一种图像生成模型,可以根据文本描述生成图像 5.Codex 是一种基于机器学习的代码生成器,可以根据自然语言描述自动生成代码 这些技术都是 OpenAI 开发的人工智能技术,但它们各自专注于不同领域,并具有不同的功能和应用。
SpringAIOllama.7z
Ollama.7z
AI的十个创意玩法[源码]
本文介绍了AI在技术开发中的十个有趣玩法,展示了如何将创造力与计算力结合,重拾技术创意的诗意。玩法包括:用AI仿写经典诗句,如李商隐的名句,通过OpenAI API生成新的诗意句子;自动生成代码片段,通过自然语言描述快速解决开发问题;代码优化与注释生成,提升代码可读性;文档自动生成,节省撰写时间;算法可视化,用Matplotlib绘制分步动画;数据分析与总结,生成销售趋势报告;问题诊断与解决建议,分析错误信息并提供解决方案;多语言翻译与本地化,快速翻译代码和文档;游戏关卡与剧情生成,设计太空背景的游戏内容;自动生成测试用例,提高测试覆盖率。每个玩法都附有具体的代码示例和参数说明,如使用text-davinci-003引擎、设置max_tokens和temperature等。文章强调,AI的参与不仅节省时间,更激发了技术与艺术的碰撞,为开发者带来新的灵感。
人工智能工具包 OpenAI源码
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OpenAI接口调用指南[代码]
本文详细介绍了OpenAI范式接口的调用方法,包括其优势、官方调用示例以及自定义调用实现。OpenAI范式接口因其简洁、统一和高效的设计成为行业标准,支持文本生成和对话生成等多种功能。文章提供了官方文档链接,并展示了两种主要接口(chat/completions和completions)的请求和响应示例。此外,还通过Python代码示例演示了如何自定义调用OpenAI接口,包括流式输出的处理。这些内容为开发者快速上手OpenAI接口提供了实用指导。
suno-ai-将suno.ai.web转换成openai格式进行调用.zip
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工程笔记_OpenAI人工智能开发环境搭建流程
环境:Ubuntu 16.04 LTS X64(含Python 2.7.11+,OpenJDK 64-Bit Server VM ) 网上文章很多,但好多是错的。本资源为本人工程笔记,于2017-11亲测有效。
Configurable FPGA PCI Express 2.0 x8 Architecture.pdf
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YOLO26算法太阳能电池片识别+训练好的模型+748张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 50 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6599** mAP50-95 | 0.4503 Precision | 0.7850 Recall | 0.6017 train/box_loss | 1.0098 train/cls_loss | 0.8936 val/box_loss | 1.2667 val/cls_loss | 1.4251 【训练过程分析】 这轮 YOLO26n 训练的 50 个 epoch 过程让我有点揪心。一开始,mAP50 的表现还算不错,但到后期,提升就明显放慢了。我记着曲线在第 30 个 epoch 时出现了一个小高峰,mAP50 稳稳地停在了 0.6599。这让我觉得可能模型已经在较早的阶段就过早收敛了,因为即便后期数据集里的新样本不断涌入,也没能推高 mAP50。从 30 到 50 个 epoch,损失值 train/box_loss 从 1.0098 下降到 1.0048,val/box_loss 也稳定在 1.2667,这表明模型在训练集上收敛良好,但验证集的表现并没有提升多少。这让我怀疑模型可能遇到了平台期。更让人头疼的是,class loss 虽然在训练过程中不断下降,但验证集上的 cls_loss 却始终高居不下,保持在 1.4... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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PCI-SIG Developers Conference Program Guide 2011.pdf
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型(OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM)。该方法基于西储大学轴承数据集进行实验验证,首先通过引入鱼鹰搜索策略与柯西变异机制改进标准麻雀搜索算法(SSA),显著增强了算法跳出局部最优的能力和全局寻优精度;进而利用改进后的OCSSA算法自适应优化VMD的关键参数(如模态分解层数K和惩罚因子α),有效克服传统人工试凑带来的主观性与分解过程中的模态混叠问题,实现对原始振动信号的高效、精准分解;随后构建CNN-BiLSTM混合深度学习网络,其中CNN用于自动提取分解后各本征模态函数(IMFs)的深层次空间特征,BiLSTM则进一步捕捉故障特征的时间序列依赖关系与动态演化规律,最终完成多类别轴承故障的高精度识别。实验结果表明,该模型在复杂噪声环境下仍具备优异的鲁棒性与诊断准确率,显著优于传统诊断方法。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习或深度学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人为设定导致的分解效果不佳问题,提升信号预处理的自动化与智能化水平;②提升轴承故障诊断模型在强噪声干扰、早期微弱故障等复杂工况下的鲁棒性与分类精度;③为工业设备智能诊断系统提供一种融合先进智能优化算法与深度神经网络的端到端、高精度故障识别解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码实现,重点理解OCSSA算法的改进策略与寻优机制、VMD参数优化的具体流程以及CNN-BiLSTM网络的结构设计、训练过程与特征提取原理,通过复现实验与结果分析,深入掌握模型的整体架构与故障诊断全流程,从而为相关领域的研究与应用提供有力参考。
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【R语言实战】MixSIAR 氢氧同位素水源解析全流程:从混合空间校验到贝叶斯 MCMC 收敛诊断(完整代码)
在生态水文学与环境地学研究中,利用氢氧稳定同位素解析植物水分吸收来源(土壤不同剖面水、地下水、降水、地表水)或河流补给组成已成为标准范式。传统的多元线性混合模型(如 IsoSource)仅能进行质量守恒方程求解,无法显式纳入潜在水源的均值/方差不确定性,更无法根据先验信息进行概率推断。MixSIAR 基于 JAGS(Just Another Gibbs Sampler)马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)框架,支持同时考虑混合物个体变异、源的不确定性、分馏效应及嵌套随机效应,是目前同位素源解析领域最权威的工具之一。本文结合一套典型的双同位素无协变量溯源脚本,逐行拆解数据输入、误差结构选取、MCMC 运行到结果判读的完整逻辑,并修复常见路径覆盖与参数冗余问题。
模糊PID控制的BLDC无刷直流电动机调速仿真模型(Simulink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了一种基于模糊PID控制的BLDC无刷直流电动机调速仿真模型,利用MATLAB/Simulink平台实现了对无刷直流电机的精确调速控制,并与传统PID控制策略进行了系统性对比分析。文中深入阐述了模糊PID控制器的设计原理与实现方法,包括模糊规则库构建、隶属度函数设计及解模糊化过程,充分展现了其在动态响应速度、抗干扰能力、稳态精度和系统鲁棒性方面的显著优势。同时,提供了完整的仿真模型架构、参数设置及实验数据结果,帮助读者直观理解不同控制策略在电机调速应用中的性能差异,特别突出了模糊PID在应对非线性、时变负载工况下的优越表现。; 适合人群:具备自动控制理论基础、电机拖动知识以及Simulink仿真经验的高等院校研究生、科研人员,以及从事电机驱动系统、工业自动化、电力电子与运动控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校课程教学与实验教学,演示模糊PID与传统PID在电机控制系统中的性能对比;②为科研项目提供高可信度的仿真验证平台,支持新型智能控制算法(如自适应模糊、神经网络PID等)的研究与优化;③指导工程实践中电机调速系统的控制策略选型、参数整定与性能评估,提升实际控制系统的动态品质与可靠性。; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整仿真模型文件,动手复现并调试不同工况下的控制效果,深入探究模糊规则设计、量化因子与比例因子调整对系统性能的影响机制,进而拓展学习模糊神经网络PID、自适应模糊控制等先进控制策略,以进一步提升复杂环境下电机控制的精度与智能化水平。
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