那些很不错且基于ChatGPT二次开发的应用
自从 ChatGPT 从 2022年11月底推出，火爆全网，过了几个月后，一些基于 ChatGPT 开发的应用也如雨后春笋般冒出来，其实我也不例外哈哈，紧跟时代潮流罢了，我最近打算开发的是一个简历生成网站，如果未来开发出来后希望能帮助到很多要找工作的小伙伴。话说回来，从本篇文章开始，我将把我遇到的一些不错的基于 ChatGPT 应用分享于此，可能会涵盖一些例如简单介绍、使用体验、使用教程等内容。 实际上我用过一些相关应用，但都不尽人意，在此只会记录一些我认为不错的。尽管部分应用我在文中有吐槽但整体是不错有潜力的。 ChatPDF简介顾名思义是和PDF相关的，你可以上传一个 PDF，然后它帮你分析总结文本内容。可上传的 PDF 例如电子教材、作业要求、XX报告、使用教程等等。它帮你快速阅读完后，你可以向它提各种与 PDF 内容相关的问题，它能够在 PDF 中找到对应位置并尽可能给出解答。 体验一开始使用挺兴奋的，就和最初使用 ChatGPT 一样，一想到以前写作业需要复制很多内容给 ChatGPT 才能得到解答就难受，现在好了，直接上传 PDF，无需一个一个复制。但实际体验下来，并没 ...
机器学习笔记
机器学习概述什么是机器学习我们可以将模型理解为一个函数，输入模型的数据，我们称为训练数据。由训练数据来确定函数的参数的过程就叫训练数据（其实就是解方程）。 通过不断训练，我们最终会得到一个合适的模型，从而可以对未知的数据先进行预测。其实这过程和咋们人类学习过程十分类似，只不人的认知与判断是通过经验得到，而机器是通过数据得到。 其中，用于训练模型得到的每条数据，我们成为一个样本，而样本中的每个属性，我们称为特征，每个样本的目标输出值，我们称为标签（监督学习），我们习惯使用 x 来表示特征，习惯使用 y 来表示标签。 其实，咋们在初中就会训练模型了，比如算一道已知两点求直线方程的数学题，这类题目已经包括了机器学习的 2 个重要步骤： 训练 预测 正如大家所感受的那样，机器学习就是一个类似解方程的过程。然而，现实中的数据不可能像求直线方程那么简单，模型也不可能总是通过肉眼能观察出来，这时就需要咋们通过机器学习算法来进行建模了。 机器学习应用场景 语音识别技术、自然语言处理（ Siri ，小娜，小度，小艾同学） 人脸识别（张学友演唱会上逃犯落网） 汽车无人驾驶技术（百度 Apollo） 专 ...
