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    openai中国可以用吗(中国怎么用opensea)

    发布时间:2023-03-13 05:28:04     稿源: 创意岭    阅读: 114        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openai中国可以用吗的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    官网:https://ai.de1919.com

    本文目录:

    openai中国可以用吗(中国怎么用opensea)

    一、开放api是开源吗

    开放API并不等同于开源。开放API是指一个软件或平台允许第三方开发者使用其接口和数据,以便创建新的应用程序或服务。开源则是指软件的源代码是公开的,任何人都可以查看、修改和分发。虽然开放API和开源都可以促进创新和合作,但它们是不同的概念。

    开放API的优点是可以让不同的应用程序之间实现互操作性,从而提高整个生态系统的价值。例如,许多社交媒体平台都提供开放API,使得第三方开发者可以创建各种应用程序,如社交媒体管理工具、数据分析工具等。这些应用程序可以帮助用户更好地管理和分析他们的社交媒体账户,从而提高效率和效果。

    总之,开放API和开源是两个不同的概念,但它们都可以促进创新和合作。开放API可以让不同的应用程序之间实现互操作性,从而提高整个生态系统的价值。而开源则可以让开发者更容易地查看、修改和分发软件的源代码,从而促进创新和合作。

    二、openai能当爬虫使吗

    你好,可以的,Spinning Up是OpenAI开源的面向初学者的深度强化学习资料,其中列出了105篇深度强化学习领域非常经典的文章, 见 Spinning Up:

    博主使用Python爬虫自动爬取了所有文章,而且爬下来的文章也按照网页的分类自动分类好。

    见下载资源:Spinning Up Key Papers

    源码如下:

    import os

    import time

    import urllib.request as url_re

    import requests as rq

    from bs4 import BeautifulSoup as bf

    '''Automatically download all the key papers recommended by OpenAI Spinning Up.

    See more info on: https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html

    Dependency:

    bs4, lxml

    '''

    headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'

    }

    spinningup_url = 'https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html'

    paper_id = 1

    def download_pdf(pdf_url, pdf_path):

    """Automatically download PDF file from Internet

    Args:

    pdf_url (str): url of the PDF file to be downloaded

    pdf_path (str): save routine of the downloaded PDF file

    """

    if os.path.exists(pdf_path): return

    try:

    with url_re.urlopen(pdf_url) as url:

    pdf_data = url.read()

    with open(pdf_path, "wb") as f:

    f.write(pdf_data)

    except: # fix link at [102]

    pdf_url = r"https://is.tuebingen.mpg.de/fileadmin/user_upload/files/publications/Neural-Netw-2008-21-682_4867%5b0%5d.pdf"

    with url_re.urlopen(pdf_url) as url:

    pdf_data = url.read()

    with open(pdf_path, "wb") as f:

    f.write(pdf_data)

    time.sleep(10) # sleep 10 seconds to download next

    def download_from_bs4(papers, category_path):

    """Download papers from Spinning Up

    Args:

    papers (bs4.element.ResultSet): 'a' tags with paper link

    category_path (str): root dir of the paper to be downloaded

    """

    global paper_id

    print("Start to ownload papers from catagory {}...".format(category_path))

    for paper in papers:

    paper_link = paper['href']

    if not paper_link.endswith('.pdf'):

    if paper_link[8:13] == 'arxiv':

    # paper_link = "https://arxiv.org/abs/1811.02553"

    paper_link = paper_link[:18] + 'pdf' + paper_link[21:] + '.pdf' # arxiv link

    elif paper_link[8:18] == 'openreview': # openreview link

    # paper_link = "https://openreview.net/forum?id=ByG_3s09KX"

    paper_link = paper_link[:23] + 'pdf' + paper_link[28:]

    elif paper_link[14:18] == 'nips': # neurips link

    paper_link = "https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/a1d7311f2a312426d710e1c617fcbc8c-Paper.pdf"

    else: continue

    paper_name = '[{}] '.format(paper_id) + paper.string + '.pdf'

    if ':' in paper_name:

    paper_name = paper_name.replace(':', '_')

    if '?' in paper_name:

    paper_name = paper_name.replace('?', '')

    paper_path = os.path.join(category_path, paper_name)

    download_pdf(paper_link, paper_path)

    print("Successfully downloaded {}!".format(paper_name))

    paper_id += 1

    print("Successfully downloaded all the papers from catagory {}!".format(category_path))

    def _save_html(html_url, html_path):

    """Save requested HTML files

    Args:

    html_url (str): url of the HTML page to be saved

    html_path (str): save path of HTML file

    """

    html_file = rq.get(html_url, headers=headers)

    with open(html_path, "w", encoding='utf-8') as h:

    h.write(html_file.text)

    def download_key_papers(root_dir):

    """Download all the key papers, consistent with the categories listed on the website

    Args:

    root_dir (str): save path of all the downloaded papers

    """

    # 1. Get the html of Spinning Up

    spinningup_html = rq.get(spinningup_url, headers=headers)

    # 2. Parse the html and get the main category ids

    soup = bf(spinningup_html.content, 'lxml')

    # _save_html(spinningup_url, 'spinningup.html')

    # spinningup_file = open('spinningup.html', 'r', encoding="UTF-8")

    # spinningup_handle = spinningup_file.read()

    # soup = bf(spinningup_handle, features='lxml')

    category_ids = []

    categories = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': 'key-papers-in-deep-rl'}).\

    find_all(name='div', attrs={'class': 'section'}, recursive=False)

    for category in categories:

    category_ids.append(category['id'])

    # 3. Get all the categories and make corresponding dirs

    category_dirs = []

    if not os.path.exitis(root_dir):

    os.makedirs(root_dir)

    for category in soup.find_all(name='h4'):

    category_name = list(category.children)[0].string

    if ':' in category_name: # replace ':' with '_' to get valid dir name

    category_name = category_name.replace(':', '_')

    category_path = os.path.join(root_dir, category_name)

    category_dirs.append(category_path)

    if not os.path.exists(category_path):

    os.makedirs(category_path)

    # 4. Start to download all the papers

    print("Start to download key papers...")

    for i in range(len(category_ids)):

    category_path = category_dirs[i]

    category_id = category_ids[i]

    content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})

    inner_categories = content.find_all('div')

    if inner_categories != []:

    for category in inner_categories:

    category_id = category['id']

    inner_category = category.h4.text[:-1]

    inner_category_path = os.path.join(category_path, inner_category)

    if not os.path.exists(inner_category_path):

    os.makedirs(inner_category_path)

    content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})

    papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})

    download_from_bs4(papers, inner_category_path)

    else:

    papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})

    download_from_bs4(papers, category_path)

    print("Download Complete!")

    if __name__ == "__main__":

    root_dir = "key-papers"

    download_key_papers(root_dir)

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    三、微软北京裁员了吗

    微软北京裁员了,1、公司的赔偿是(N+2)个月的薪水。

    N是你在这个公司工作的年数。而这个薪水和你平时拿到手里面的不一样,一般要高出一些。它的计算方式是你平时前12个月收入总和除以12。这个收入包含你每个月税前收入总和,包括住房公积金、医疗补助、股票、车补、饭补甚至是手机补助,以及所有过去12个月的奖金,年中双薪。这样算下来,如果你的薪水过万的话,裁员的月薪计算要两倍于你的单月税后。当然这个是公司自己设定的优惠补偿,一般大规模裁员都是这样。而普通的法律上的规定也是这么算,但是有一个限额,北京市大概是1.2万的月薪,超过这个就只能按照1.2万去算。所以说走法律规定索赔是很亏的。

    N+2的2是个很弹性的数字,有的公司是N+1。但是如果不是一个月提前通知的话,就应该多一个月,也就是+2。不少公司福利好的也有+3+4甚至是+6,都是怕大规模裁员员工闹事。另外一点这个2里面的数额,是根据你上一个月的收入总和来算的。我比较幸运的是上个月刚发完奖金,所以数额蛮大的。

    四、现在游戏里面可以打那个openAI了吗

    先把你的openal32.dll删掉,也就是c:;wiindows;system32 文件夹中的openai32.dll和游戏文件夹中的openai32.dll 。然后OpenAL 最后再装上OpenAL 这就行了。我就是这么解决尘埃3不能玩的~

    以上就是关于openai中国可以用吗相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


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