正文

openai中國可以用嗎（中國怎么用opensea）

發(fā)布時間：2023-03-13 05:28:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai中國可以用嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內(nèi)免費在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、開放api是開源嗎
2、openai能當爬蟲使嗎
3、微軟北京裁員了嗎
4、現(xiàn)在游戲里面可以打那個openAI了嗎

openai中國可以用嗎（中國怎么用opensea）

一、開放api是開源嗎

開放API并不等同于開源。開放API是指一個軟件或平臺允許第三方開發(fā)者使用其接口和數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建新的應(yīng)用程序或服務(wù)。開源則是指軟件的源代碼是公開的，任何人都可以查看、修改和分發(fā)。雖然開放API和開源都可以促進創(chuàng)新和合作，但它們是不同的概念。

開放API的優(yōu)點是可以讓不同的應(yīng)用程序之間實現(xiàn)互操作性，從而提高整個生態(tài)系統(tǒng)的價值。例如，許多社交媒體平臺都提供開放API，使得第三方開發(fā)者可以創(chuàng)建各種應(yīng)用程序，如社交媒體管理工具、數(shù)據(jù)分析工具等。這些應(yīng)用程序可以幫助用戶更好地管理和分析他們的社交媒體賬戶，從而提高效率和效果。

總之，開放API和開源是兩個不同的概念，但它們都可以促進創(chuàng)新和合作。開放API可以讓不同的應(yīng)用程序之間實現(xiàn)互操作性，從而提高整個生態(tài)系統(tǒng)的價值。而開源則可以讓開發(fā)者更容易地查看、修改和分發(fā)軟件的源代碼，從而促進創(chuàng)新和合作。

二、openai能當爬蟲使嗎

你好，可以的，Spinning Up是OpenAI開源的面向初學者的深度強化學習資料，其中列出了105篇深度強化學習領(lǐng)域非常經(jīng)典的文章，見 Spinning Up：

博主使用Python爬蟲自動爬取了所有文章，而且爬下來的文章也按照網(wǎng)頁的分類自動分類好。

見下載資源：Spinning Up Key Papers

源碼如下：

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)

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

三、微軟北京裁員了嗎

微軟北京裁員了，1、公司的賠償是(N+2)個月的薪水。

N是你在這個公司工作的年數(shù)。而這個薪水和你平時拿到手里面的不一樣，一般要高出一些。它的計算方式是你平時前12個月收入總和除以12。這個收入包含你每個月稅前收入總和，包括住房公積金、醫(yī)療補助、股票、車補、飯補甚至是手機補助，以及所有過去12個月的獎金，年中雙薪。這樣算下來，如果你的薪水過萬的話，裁員的月薪計算要兩倍于你的單月稅后。當然這個是公司自己設(shè)定的優(yōu)惠補償，一般大規(guī)模裁員都是這樣。而普通的法律上的規(guī)定也是這么算，但是有一個限額，北京市大概是1.2萬的月薪，超過這個就只能按照1.2萬去算。所以說走法律規(guī)定索賠是很虧的。

N+2的2是個很彈性的數(shù)字，有的公司是N+1。但是如果不是一個月提前通知的話，就應(yīng)該多一個月，也就是+2。不少公司福利好的也有+3+4甚至是+6，都是怕大規(guī)模裁員員工鬧事。另外一點這個2里面的數(shù)額，是根據(jù)你上一個月的收入總和來算的。我比較幸運的是上個月剛發(fā)完獎金，所以數(shù)額蠻大的。

四、現(xiàn)在游戲里面可以打那個openAI了嗎

先把你的openal32.dll刪掉，也就是c:;wiindows;system32 文件夾中的openai32.dll和游戲文件夾中的openai32.dll 。然后OpenAL 最后再裝上OpenAL 這就行了。我就是這么解決塵埃3不能玩的~

以上就是關(guān)于openai中國可以用嗎相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。