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    openai國內(nèi)可以用嗎(openbionics中國可以買嗎)

    發(fā)布時間:2023-03-13 08:44:59     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 52        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國內(nèi)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(fèi)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

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    官網(wǎng):https://ai.de1919.com

    本文目錄:

    openai國內(nèi)可以用嗎(openbionics中國可以買嗎)

    一、openai能當(dāng)爬蟲使嗎

    你好,可以的,Spinning Up是OpenAI開源的面向初學(xué)者的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)資料,其中列出了105篇深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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)

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    二、dota2怎么挑戰(zhàn)openai?

    1、首先openai開放了5V5模式,然而目前為止,在已經(jīng)進(jìn)行的577場比賽中人類僅獲得兩場勝利,可想而知人機(jī)的實(shí)力超強(qiáng)。

    openai國內(nèi)可以用嗎(openbionics中國可以買嗎)

    2、比賽也是有英雄限定的,只準(zhǔn)用相應(yīng)的17個英雄,而且還禁止使用召喚物和幻像。

    3、如果想要進(jìn)入游戲,搜索openai five arena,進(jìn)入后點(diǎn)擊最左邊的圖標(biāo)即可

    dota2的OpenAi成了刀界的明星,在上周2-0拿下OG后,昨天對所有刀塔玩家開放,這場新穎的PVE DOTA2挑戰(zhàn)賽,迅速激發(fā)了全世界開荒一般的熱情。OpenAI一直保持著99%以上的勝率,截止4月20日凌晨一點(diǎn),總共贏得2342場比賽,僅僅輸?shù)袅?3場。

    openai國內(nèi)可以用嗎(openbionics中國可以買嗎)

    全球首殺是一支歐美隊伍,人頭比39:25,耗時44分55秒。而國內(nèi)也在昨天各大主播紛紛參與,OB幾位兄弟自然也在其中。峰哥、核桃、周神、龍神和寶哥組成了OB開荒團(tuán)。

    在被OpenAi花式吊打了一個晚上后,在最后的睡覺局OB五熊拿了斯溫、火槍、死亡先知、潮汐和冰女,全場執(zhí)行力拉滿,指哪里打哪里,說回防3本TP亮起來,都非常想拿下這一把DOTA2比賽。只說一個細(xì)節(jié),連老瘤子yyf都自己買粉了,你就可見想象他們是多么的想贏了。

    OpenAI的矮人直升機(jī)絕望地打出勝率不足百分之一的信號,這是觀眾第一次看到.

    openai國內(nèi)可以用嗎(openbionics中國可以買嗎)

    OB耗時36分35秒拿下比賽,拿到國服首殺,滿屏彈幕真心打出“FGNB”。有意思的是這次比賽OpenAi第十手點(diǎn)了一個影魔,彈幕表示OpneAi都已經(jīng)進(jìn)化到看情商了。也有玩家表示讓光頭把錄像下回去給may皇看,寫1000字的報告。

    三、openai可以登錄幾個

    OpenAI可以登錄多個網(wǎng)站,包括Facebook、Twitter、Google、GitHub等等。OpenAI的目標(biāo)是幫助用戶更輕松地訪問和使用這些網(wǎng)站,讓用戶可以更快更安全地訪問和使用這些網(wǎng)站。OpenAI還可以幫助用戶更好地管理他們的個人信息,以及更好地保護(hù)他們的隱私。

    四、openai為什么改節(jié)點(diǎn)之后還不能用

    代理問題。OpenAI,由諸多硅谷大亨聯(lián)合建立的人工智能非營利組織,該組織改節(jié)點(diǎn)之后還不能用是因?yàn)榇韱栴}導(dǎo)致的,能夠預(yù)防人工智能的災(zāi)難性影響,推動人工智能發(fā)揮積極作用。

    以上就是關(guān)于openai國內(nèi)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(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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