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    新增API函数调用,上下文飙升4倍,价格打“骨折”

    其中包括最核心的是API新增函数调用(Function calling)能力。 此外还有: 更新和更可控制的gpt-4和gpt-3.5-turbo版本。...在这次更新中,OpenAI 重点介绍了函数调用:开发者不用手动选择函数,只需要模型描述需要用到的函数,何时调用哪个函数都是模型根据提示词自己决定的,与GPT-4调用插件的机制一样。...API使用示例,解放开发者双手 关于函数调用功能,OpenAI给出了以下几个示例。...2.将自然语言转换为API调用或数据库查询 本月前十名的客户是谁?...例如2023年的计划是降低GPT-4的成本,以及提高响应速度,其他还包括: 1.更长的上下文窗口,可能会支持100w的token; 2.微调API,帮助开发人员更好的开发; 3.支持会话状态的API。

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    Python生成图像API

    1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓...、对输入图像进行直方图均衡化处理,提升后续对象检测的准确率 cv.compareHist() 图像直方图比较,就是计算两幅图像的直方图数据,比较两组数据的相似性,从而得到两幅图像之间的相似程度 cv.calcBackProject...() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间,进行直方图数据归一化之后, 进行比率操作,对所有得到非零数值,生成查找表对原图像进行像素映射之后,再进行图像模糊输出的结果...,然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出 cv.medianBlur() 中值滤波对图像特定噪声类型(椒盐噪声)会取得比较好的去噪效果,也是常见的图像去噪声与增强的方法之一...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动

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