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Py之OpenAIPythonAPI:openai-python的简介、安装、使用方法之详细攻略目录openai-python的简介openai-python的安装1、安装2、用法(1)、基础用法(2)、异步用法(3)、流式响应(4)、异步客户端使用完全相同的接口(5)、模块级客户端3、使用类型4、分页(1)、使用异步(2)、更细粒度的控制处理页面(3)、或者直接使用返回的数据5、嵌套参数6、文件上传7、处理错误(1)、错误代码如下(2)、重试(3)、超时8、高级(1)、日志记录(2)、如何区分None表示null还是缺失(3)、访问原始响应数据(例如,标头)9、配置HTTP客户端(1)、可以直接覆盖httpx客户端(2)、管理
开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(RealTimeEngagement)领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@Asui,@CY01有话题的新闻1、美国宣布启动NAIRR计划打造AI帝国近日,美国国家科学基金会NSF与合作机构共同推出了国家人工智能研究资源(NAIRR)试点项目,与其他10个联邦机构以及25家私营、非营利和慈善组织合作,NAIRR试点将为美国研究人员和教育工作者提供使用先进计算、数据集、模型、软件、培训和用
今天弄了一个活动,首先从小程序进入webview里的H5页面,然后H5页面里有个按钮,点击后需要跳转到小程序的注册页。那么,H5那边该怎么实现呢?因为已经进入小程序环境了,所以实现起来相对单纯的H5跳小程序比较简单一、H5页面vue项目安装微信插件npminstall--saveweixin-js-sdk二、vue文件引用//在需要跳转的页面引入插件importwxfrom'weixin-js-sdk'三、使用,跳转至小程序指定页面//直接在触发的方法里面写入wx.miniProgram.navigateTo({url:'/pages/register/register'//小程序必须有该目录})
文章目录Matplotlib雷达图绘制指南:炫酷雷达图参数解析与实战1.普通雷达图2.堆叠雷达图3.多个雷达图4.矩阵雷达图5.极坐标雷达图6.定制化雷达图外观7.调整雷达图坐标轴范围8.雷达图的子图布局9.导出雷达图总结Matplotlib雷达图绘制指南:炫酷雷达图参数解析与实战雷达图是一种直观展示多维数据的图表类型,Matplotlib提供了强大的功能来创建各种风格的雷达图。本文将介绍Matplotlib中绘制不同种类炫酷雷达图的参数说明,并通过实例演示其用法,包括普通雷达图、堆叠雷达图、多个雷达图、矩阵雷达图以及极坐标雷达图。1.普通雷达图普通雷达图适用于展示单个数据集在多个维度上的分布情况。首先,我们需要准备数据集:importmat
博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式参考文献如下:方剑锋,王燕,张仕明.基于SpringBoot和Vue的校园外卖点餐系统设计与实现[J].软件导刊,2019(07):248-249.田振,张卫,陈诚.基于SpringBoot的外卖点餐系统的设计与实现[J].现代计
一、Pygame库春节烟花示例下面是一个使用Pygame实现的简单春节烟花效果的示例代码。请注意,运行下面的代码之前,请确保计算机上已经安装了Pygame库。importpygameimportrandomimportmathfrompygame.localsimport*#初始化pygamepygame.init()#设置屏幕大小screen_width=800screen_height=600screen=pygame.display.set_mode((screen_width,screen_height))#设置标题pygame.display.set_caption('春节烟花')#定义烟花参数firework_speed=5firewo
LayoutLMv3:Pre-trainingforDocumentAIwithUnifiedTextandImageMaskingABSTRACT自监督预训练技术在文档人工智能方面取得了显着的进步。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示,但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中,我们提出LayoutLMv3来通过统一的文本和图像掩码来预训练文档AI的多模态Transformer。此外,LayoutLMv3还使用单词补丁对齐目标进行了预训练,通过预测文本单词的相应图像补丁是否被屏蔽来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使LayoutLMv3成为适用于以文本为中心和以图像为中心的
流媒体学习之路(WebRTC)——Pacer与GCC(5)——我正在的github给大家开发一个用于做实验的项目——github.com/qw225967/Bifrost目标:可以让大家熟悉各类Qos能力、带宽估计能力,提供每个环节关键参数调节接口并实现一个json全配置,提供全面的可视化算法观察能力。欢迎大家使用——文章目录流媒体学习之路(WebRTC)——Pacer与GCC(5)一、PacingController1.1背景介绍1.2代码二、IntervalBudget2.1背景2.2代码三、PacedSender四、总结 在讲具体内容之前插一句嘴,从GCC分析(3)开始,我们将针对GCC的实现细节去分析它设计的原理,让我们理解这些类存在的意
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