在最近这一波 AIGC 热中，文本生成领域ChatGPT 独领风骚，图片生成领域就要数Midjourney比较耀眼了。然而使用Midjourney有比较高的成本，Stable Diffusion便可以作为MJ的低成本替代方案，可以本地部署，在自己的电脑上便可以生成想要的精美AI图片。本文将重点教大家如何在本地部署一套SD模型。
今天这篇文章，主要介绍如何美化 Windows terminal 中 WSL 的 Linux 终端，依然是以本人最熟悉的Ubuntu为例，其他版本的 Linux 请参考本文的流程换用对应的命令。假定你已按我的上一篇文章已安装好 Windows terminal预编译版本，同时安装好了 Ubuntu，并设置好了 WSL的权限，然后就可以按本文继续操作了。
input是一个内置函数[2]，将从输入中读取一行，并返回一个字符串（除了末尾的换行符）。
本文整理并转自CU上的帖子[学习共享] shell 十三問?，此贴是2003年发表的，但却是相当不错的linux基础知识汇集贴，原帖主使用的中国台湾风格，本文加以简体化和整理。 第1问：为何叫做she
在 「AI 作画第二弹」这篇文章中，我给大家介绍了 AI 作画工具在 Linux 系统上的部署。如果对 Linux 系统不熟，或者显卡比较低端，也可以考虑一些在线网站。国内比较好的网站有：
最近由于在家办公，很多东西在家没法访问。 于是我想自动操作，将daily build放到teams的公司共享盘里。这样就可以在家访问了。 结果遇到了一个难题。文件上传框是系统的。没法点。 先考虑autoit,感觉不是很理想。 然后用到了 pykeyboard.PyKeyboard() 和pymouse.PyMouse()，感觉也不是太理想 后面还尝试过pyautoit,也不理想。 最后找到了pyautogui
PyAutoGUI是一个纯Python的GUI自动化工具，其目的是可以用程序自动控制鼠标和键盘操作，多平台支持（Windows，OS X，Linux）。
Kubernetes 作为云原生时代的操作系统，熟悉和使用它是每名用户的必备技能。本文将介绍一些提高操作 Kubernetes 效率的技巧以及如何打造一个高效的 Kubernetes 命令行终端的方法。
PROMPT_COMMAND 是 Linux 系统中一个非常有用的环境变量，它允许用户指定一个命令或一系列命令在显示每个主提示符之前执行。这个功能在许多方面都很有用，比如自定义提示信息、运行检查或日志记录等。在本文中，我们将深入探讨 PROMPT_COMMAND 的概念、用法以及一些实用的示例，帮助您更高效地使用 Linux 系统。
https://github.com/pedroqin/shell_script/tree/master/linux_recycle_bin
HTTP Prompt (或HTTP-prompt) 是基于HTTPie和prompt_toolkit构建的交互式命令行HTTP客户端，具有自动完成和语法突出显示功能。 它还支持自动cookie，OpenAPI/Swagger集成以及类Unix管道和输出重定向。 此外，它还提供了20多个可以使用的主题。
经过一年多的发展，各种开源大模型现在已经相当不错了。国产的Qwen 1.5的生成效果已经能满足一些日常使用。
众所周知，在过去一年，各类 AI 绘画作品层出不穷，Disco-Diffusion 等技术模型也在圈中被广泛讨论。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
今天给大家介绍一篇北大、香农科技、浙大、亚马逊、南洋理工等多个机构近期联合发表的工作，利用GPT这类预训练大模型解决NER问题。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
之所以对于目录文件的删除加上了强制参数是因为在linux对目录文件的删除是递归式的；
chatgpt已经成为了当下热门，github首页的trending排行榜上天天都有它的相关项目，但背后隐藏的却是openai公司提供的api收费服务。作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。
Rocket.Chat 是一个完全可定制的开源通信平台，适用于具有高标准数据保护要求的组织。我们是团队沟通场景下的最终免费开源解决方案，可以实现同事之间、公司之间或客户之间的实时对话。提高生产力和客户满意度。
之所以在愉快二字上加引号，相信编译过FFMPEG的同学会深有体会，根本不存在愉快二字，编译FFMPEG是痛苦，尤其是在Windows环境下面。打开搜索引擎随手搜索一把编译FFMPEG，就会有很多文章，我相信即使你老老实实按照文章的步骤来编译，也会心里骂娘的。
他们尝试了各种 ChatGPT 的功能。不少功能强悍到不可思议；当然，也有些功能尝试因遇到障碍无法完成。于是很多用户非常失望，觉得 ChatGPT 好像啥都干不了。
Prompt又称提示词，它是AI模型的指令。它即可以是一个问题，也可以是一段文字描述，AI模型会基于你给出的Prompt所提供的信息，生成对应的文本。
在使用sqlplus执行sql脚本时，经常碰到向脚本传递参数的情形。类似于shell脚本的参数传递，我们同样可以向sql脚本传递参数，其方法是脚本后面直接跟多个连续的参数并以空格分开。本文描述该内容并给出示例。
大型语言模型（下文称为：大模型）在代码生成上表现出了强大的能力。大模型依赖于 prompt 作为输入，思维链是目前用于设计 prompt 的主流方法，在代码生成上取得了目前最好的准确率。但大模型的准确率依旧较低，无法用于实际生产环境。
今天推荐给大家一款开源的 ChatGPT API (OpenAI API) 桌面客户端，Prompt 的调试与管理工具，支持 Windows、Mac 和 Linux。它具有和 ChatGPT Plus 一样快，数据存储在本地，不会丢失，更自由、更强大的 Prompt 能力，支持自定义域名代理，支持 GPT-4 和其他模型，提供安装包，无需部署....。
15-50k 的月薪，另外还有年终奖和其他福利，你所要做的，就是研究、分析、设计在用汉语或英语做输入的情况下，更准确地描述业务想要做的事情，听起来是不是很难以置信？
之前支持的大模型是常用的云厂商，比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。
MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频，一键批量发布短视频这些功能了。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习，这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的，也就是说，大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到，后面我们所提到的技巧，用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此，即使我们不进行prompt学习，也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是，如果想要解决更加专业，更加复杂的问题，就需要我们学习prompt工程，以便更好的让大型语言模型来输出我们想要的结果。
在《编程新手如何通过ChatGPT一天完成一个MVP产品》这篇教程中，学院君已经给大家演示过面向 ChatGPT 编程的一些基本套路，今天这篇教程是一个更系统的介绍，希望对你提高日常开发效率、成为10倍生产力程序员有所帮助。
在结合微前端框架 icestark 使用时，跳转到同一微应用的其他路由，会产生异常的效果：Prompt 弹窗了两次。
即在询问模型答案之前，让模型认真思考等prompt，输出结果真的就要好。 这里有一个问题点：不同的模型神奇咒语是不一样的，怎么针对一个新的模型搜索出神奇咒语呢，如果有少量样本，怎么在few-shot上效果更好呢？见还在手写Prompt，自动Prompt搜索超越人类水平
最后，我实在不想自己总结了，因为有人给我们总结的已经非常非常好了，直接跳转去学习吧《Dev on Windows with WSL》
提示学习（Prompt-learning）一个有效的tune预训练模型到特定任务上的方法，最近受到了各方学者的关注。
上次一次尝试 AI 作画，还是在 6 月份，详情可见 《AI 作画初体验》。那个时候使用的是 Google 开发的 DD (Disco Diffusion) 系统，使用的版本为 V5.0。DD 作画的确令人惊艳，但没想到，不到两个月的时间，SD (Stable Diffusion) 斜里杀出，一下子抢了 DD 的风头。之前研究 DD 作画入魔的和菜头，也转头倒向了 SD。下面是他的作品：
前一段时间，朋友问了一个这样的问题：Linux 普通权限，没有crontab 之类的，如何做权限维持。我之前介绍过好多好多种 Linux 权限维持的方法，大多数还是基于 root 权限的，如果不提权的话，有些手法还是受限的，比如 motd，服务之类的。
刚上手那会，我倾向于将 prompt 翻译为“指令”，但这并不精确。“指令”通常对应instructions，属于 prompt 中的纯指令部分，通常是一个动宾结构（做什么）。剩下的部分更多是描述（describe）。
简介： cat（英文全拼：concatenate）命令用于连接文件并打印到标准输出设备上。cat命令用于查看内容较少的纯文本文件。使用工具查看文本文件，让我们快速响应。
In this chapter we will look at a seemingly trivial detail — our shell prompt. Thisexamination will reveal some of the inner workings of the shell and the terminal emulatorprogram itself.
哈喽，大家好呀！这里是码农后端。本篇将给大家推荐一个非常好用的SQL Server数据库插件：SQL Prompt。
手写prompt确实很费脑筋，但其实本身大语言模型就是一个很好的自动prompt工具，APE文章提出自动prompt工程（Automatic Prompt Engineer），利用语言模型+蒙特卡洛搜索 自动的寻找最优的Prompt样例，最终在多项任务的效果几乎达到人类水平。
众所周知，root用户在linux系统中拥有至高无上的权力，为所欲为，想干嘛就干嘛。所以当然不能随随便便给人家用root账户去搞事情啊，这里就有了用普通用户安装使用python的想法，一起来看看吧。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NLP推理任务又进一步！最近北大的一位硕士生在微软实习期间提出一个新算法DiVeRSe，全面刷新NLP推理排行榜，在归纳推理数据集上性能甚至比PaLM+自洽提升60%，比fine-tuning还要高近30%。｜北京人，还记得工体么？现在，你也可以拥有一个工体元宇宙主场了！7月6日，「我的元宇宙主场」——工体元宇宙GTVerse发布会开幕，新智元作为媒体合作单位，全程提供直播，快来点击预约！ 大型语言模型可以说是现代自然语言处理技术的基石了，比如17
chatGPT这么火，这几天一番体验之后，除了惊叹，同时也引发了作为程序员的担忧：我的工作是否会被AI取代？
个人觉得2021年NLP最火的两个idea，一个是对比学习（Contrastive Learning），另一个就是Prompt
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