-
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年
openAI图片生成器
发布时间：2023-03-13 06:35:15
稿源：
创意岭 阅读：
74
问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openAI图片生成器的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
ChatGPT国内免费在线使用，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端
本文目录:
一、chatgpt聊天时都有过哪些高情商回答？
1. 把对方拉下水当对方夸奖你的时候，如果你顺着对方说，“没有啦，还行吧。”，这样的回答就很普通。这时候，你可以考虑把对方也拉下水。比如说，如果朋友夸你有气质。你可以这么回答，“对呀，都是被你熏陶的。”再比如，朋友夸你眼光好，你可以这么回答，“那当然了，不然怎么交到像你这么优秀的朋友。”如果朋友损你，“好久不见，你又胖了啊。”你可以这样回答，“是呀，看你胖得都喘不上气来了，我于心不忍，从你身上偷了点肥肉。”两个人交流的时候，如果一方不停发问，另一方只是顺承地应答。这样的关系，更像是长辈对晚辈的问话，或者老师对学生的教育。两个人实际上，是处于不平等的地位。对方是一个评判官，而你是一个被审讯者。为了扭转这样的局面，最好的方式，就是把对方拉下水。无论是夸奖还是互损，都是无伤大雅的玩笑话，这比一本正经的聊天，更能加深两人之间的感情。2. 曲解与夸张在聊天的时候，有时我们会陷入不利的局面。例如，一位男士和一位女士约会，女士说道，“你平时都是这么自恋吗？”这时候，如果按照正常的思维，顺着女士的话来解释，“你误会了，我不是这样的。”男士就会陷入不利于自己的尴尬局面。这时候，他可以这样回答，“哈哈，如果自恋可以当饭吃，我能养活整个印度。”这不仅显示出自己的幽默，还终止了对自己不利的话题。再比如，朋友对你说，“你可真能吹牛皮”。你可以这么回答，“知道为什么天这么蓝吗？因为我把乌云都吹散了。”像这样，故意夸大和扭曲对方的谈话，既可以避免正面回答问题，还可以显示出自己的高情商。3. 侧面回答。如果对方的问题，你不想直接回答。或者，无论怎么回答，都会对自己不利的时候，你可以选择侧面回答。女士们经常会问自己的男朋友一个无解的问题，“我和你妈都掉入水中，你先救谁。”这时候，无论男士选择先救女朋友或者先救妈妈，都是错。所以，最好的方式，是侧面回答。例如，“你这么美，如果掉进水里，无数男人会抢着去救，就算我想救你也轮不到我呀。”这样回答，是变着法子夸奖女朋友，她自然不会再为难你了。其实，在大多数情况下，别人问出你一个问题，并不关心你是否能够给出正确答案。两人聊天最重要的不是获取信息，而是营造良好的氛围。所以，高情商的聊天，并不是死气沉沉的一问一答。你甚至都不用在意对方的问题是什么，只要给出合乎逻辑的，令人会心一笑的答案，就足够了。
二、解决网页出现error1020是怎么回事?有什么方法可以解决？
打开IE浏览器，然后点击打开“工具”选项----Internet选项。
为什么在源文件看不到任何图片？ 网页文件中存放的只是图片的链接位置，而图片文件与网页文件是互相独立存放的，甚至可以不在同一台计算机上。
在网页上点击鼠标右键，选择菜单中的 “查看源文件” ，就可以通过记事本看到网页的实际内容。可以看到网页实际上只是一个纯文本文件。
它通过各式各样的标记对页面上的文字、图片、表格、声音等元素进行描述（例如字体、颜色、大小），而浏览器则对这些标记进行解释并生成页面，于是就得到你现在所看到的画面。
三、openai没有免费额度
有。openai经使用规则查询可知，是只有18元的免费额度的。OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALLE系列。
四、如何评价NumPy的随机生成器？
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —
以上就是关于openAI图片生成器相关问题的回答。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。
推荐阅读：
赣公网安备 50019002502384号
