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創(chuàng)意嶺
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專注品牌策劃15年

    openai(openai 入門)_1

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-14 06:05:57     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 89        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的問題,以下是小編對(duì)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(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)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(zhǔn),寫出的就越詳細(xì),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:

    openai(openai 入門)_1

    一、openai哪里下載

    openai百度文庫下載。

    先把你下載的openal32.dll刪掉,也就是c:wiindowssystem32 文件夾中的openai32.dll和游戲文件夾中的openai32.dll 。然后下載OpenAL 最后再裝上OpenAL 這就行了。

    入口點(diǎn)函數(shù)只應(yīng)執(zhí)行簡(jiǎn)單的初始化任務(wù),不應(yīng)調(diào)用任何其他 DLL 加載函數(shù)或終止函數(shù)。例如,在入口點(diǎn)函數(shù)中,不應(yīng)直接或間接調(diào)用 LoadLibrary 函數(shù)或 LoadLibraryEx 函數(shù)。此外,不應(yīng)在進(jìn)程終止時(shí)調(diào)用 FreeLibrary 函數(shù)。

    openai(openai 入門)_1

    DLL 故障排除工具:

    可以使用多個(gè)工具來幫助您解決 DLL 問題。以下是其中的部分工具。 Dependency WalkerDependency Walker 工具可以遞歸掃描以尋找程序所使用的所有依賴 DLL。

    當(dāng)您在 Dependency Walker 中打開程序時(shí),Dependency Walker 會(huì)執(zhí)行下列檢查: Dependency Walker 檢查是否丟失 DLL。 Dependency Walker 檢查是否存在無效的程序文件或 DLL。

    二、openai經(jīng)常網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤

    ChatGPT network error怎么解決?31 人關(guān)注0 條評(píng)論

    寫回答

    寫回答

    復(fù)制下人家的回答

    “網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤”可能不是BUG。這可能是OpenAI故意設(shè)置的限制,因?yàn)镺penAI正受到ChatGPT請(qǐng)求的狂轟濫炸,無法響應(yīng)所有請(qǐng)求。

    如果AI的響應(yīng)時(shí)間超過一分鐘,它就會(huì)自動(dòng)失敗。

    這意味著:

    1. 你的瀏覽器、賬戶或網(wǎng)絡(luò)等都沒有問題。

    2. 無論你我做什么都無法彌補(bǔ)這個(gè)錯(cuò)誤

    3.OpenAI需要改變這一限制。

    然后后面發(fā)了個(gè)代碼。還是報(bào)錯(cuò),但是不會(huì)清除回答。

    實(shí)測(cè)用漢語說的問題將一直會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題,但是你可以一直說英語,將漢語轉(zhuǎn)換為英語,然后就可以用了,貌似沒有限制,另外建議使用英語,英語版語料庫比漢語版的強(qiáng)大點(diǎn),漢語版的語料庫總感覺不對(duì),有股說不來的感覺。

    三、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(dòng)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(dòng)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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    四、openai公司上市了嗎

    openai公司沒有·上市。根據(jù)查詢相關(guān)資料信息,OpenAI是一家通用人工智能(AGI)的研究公司,為了確保AI能夠造福全人類,OpenAI提供了一個(gè)基于AI的開發(fā)和研究框架,這也是其名字的來源(開放AI能力),目前還沒有上市。

    以上就是關(guān)于openai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(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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