python ai 库 python ai开发
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首先需要 可以开全局的梯子，选择日本或韩国节点，可以通过 ipinfo 检查当前 IP 地址是否为日本或韩国地区，然后访问 OpenAI 网站注册账号并完成认证。
如果自己完成账号认证的成本太高，可以在某宝直接购买一个已经通过认证的 OpenAI 账号
获得可用 OpenAI 账号后，访问 View API keys -> API Keys 页面，点击 Create new secret key 获取一个 再继续后面的内容。
使用 Python 调用 OpenAI API 的方式非常便捷，只需安装 OpenAI 提供的 库就可以调用其 API 服务：
调用 函数需要了解几个基本参数：
- : 要使用的模型的 ID，访问 OpenAI Docs Models 页面可以查看全部可用的模型
- : 生成结果的提示文本，即你想要得到的内容描述
- : 生成结果时的最大 tokens 数，不能超过模型的上下文长度，可以把结果内容复制到 OpenAI Tokenizer 来了解 tokens 的计数方式
- : 控制结果的随机性，如果希望结果更有创意可以尝试 0.9，或者希望有固定结果可以尝试 0.0
- : 一个可用于代替 的参数，对应机器学习中 nucleus sampling，如果设置 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的 tokens
- : -2.0 ~ 2.0 之间的数字，正值会根据新 tokens 在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性
- : -2.0 ~ 2.0 之间的数字，正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新 tokens，从而增加模型谈论新主题的可能性
- : 最大长度为 4 的字符串列表，一旦生成的 tokens 包含其中的内容，将停止生成并返回结果
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传说当晨风吹过的时候，一个可怕的早餐怪物就会出现，它会从你的厨房里抓走你的食物，然后吞下它们！
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我最近去了大头鱼烧烤，真的很棒！服务态度很好，价格也很便宜。我尤其喜欢他们的茄子，味道非常棒！唯一缺点就是有点吵，但是这也是一家烧烤店的常态，所以我还是很满意的。总而言之，我强烈推荐大头鱼烧烤！
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家长们，你们的孩子是否想要在学校表现出色？云课堂是一个网络平台，可以帮助从幼儿园到高中的学生提高学习成绩，让他们在学校里取得更好的成绩。云课堂拥有丰富的资源，专业的老师，精心设计的课程，可以帮助孩子们更好地理解学习内容，提高学习效率。让你的孩子在学校表现出色，就选择云课堂吧！
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会议纪要：
- 张三报告，公司利润增长了50%。
- 李四报告，新服务器已经上线。
- 王五报告，需要更多时间来修复BUG，李四表示可以提供帮助。
- 赵六报告，Beta测试即将完成。
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- 请描述你对Python后台开发的了解。
- 你有使用过哪些Python Web框架？
- 你是如何处理数据库的？
- 你曾经处理过大型数据集吗？
- 你有使用过什么样的API？
- 你有使用过Python中的任务调度模块吗？
- 你有使用过Python中的日志模块吗？
- 你有使用过Python中的安全和加密模块吗？
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- 使用AI技术来自动生成测试用例：通过分析已有的代码及其行为，AI 可以自动生成覆盖所有可能情况的测试用例。
- 让 AI 来优化测试套件：通过将历史上失败的样例和新出现的样例作为特征数据集，AI 可以学习并改进当前的测试套件。
- 使用 AI 来预测应用性能：通过利用数据采集、日志分析和即时监控来帮助开发人员了解如何优化应用性能。
- 通过 AI 来实现对大量信息中快速定高限和低限: 通过场景建立、数学优化方法、回归方法等, AI 系统可以帮助开发者在一定限度之内尽快找出合理考虑各要素之间关系, 精准地定高低界限。
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I. 引言 A. 《浮士德》的背景 B. 主要角色 II. 魔鬼形象 A. 魔鬼的外表 B. 魔鬼的性格特征 III. 魔鬼的矛盾性 A. 对人类的态度 B. 对浮士德的态度 IV. 结论 A. 魔鬼的矛盾性 B. 对浮士德的影响
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- 中国古代文论的发展史：从《诗经》到《文心雕龙》，介绍中国古代文论的发展历程。
- 中国古代文论的主要思想：介绍中国古代文论的主要思想，如儒家文论、道家文论、墨家文论、法家文论等。
- 中国古代文论的主要著作：介绍中国古代文论的主要著作，如《论语》、《孟子》、《庄子》、《诗经》、《文心雕龙》等。
- 中国古代文论的影响：介绍中国古代文论对中国文学、文化、思想等方面的影响。
- 中国古代文论的现代研究：介绍中国古代文论的现代研究，如文论史、文论理论、文论方法等。
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黑椒蛋炒饭
材料：
- 隔夜的木桶饭：2杯
- 农家土鸡蛋：2个
- 黑胡椒：1茶匙
- 切小块的香肠：2汤匙
- 葱花：2汤匙
做法：
- 先将木桶饭放入锅中，加入适量清水，用中火煮沸，然后转小火煮5分钟，直到饭熟透。
- 热锅，放入适量油，放入香肠炒香，加入黑胡椒粉炒出香味。
- 加入鸡蛋，翻炒均匀，直到蛋液完全凝固。
- 加入煮好的木桶饭，翻炒均匀，直到饭粒完全熟透。
- 最后，加入葱花，翻炒均匀，即可出锅。
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1.《宝宝育儿百科》（李淑霞著） 2.《幸福的孩子――健康快乐成长的智慧》（布莱恩・斯特劳斯著） 3.《家庭教育的全过程》（徐佳琪、刘星主编） 4. 《一步一个脚印――0~6岁儿童教育实用手册》（张小龙、吴保国等主编） 5. 《读者文摘・孩子需要什么样的教养?》 （当代读者出版社出版） 6. 《如何培养孩子的独立性? 》 （郭双双著） 7. 《孩子不是木头人――中国传统教养之道与当代家庭教育之道对比分析》 （王勇、张雪琴主编） 8. 《如何帮助孩子成长得快乐、健康、有能力? 》 （李重光、李重光、姚明宣主编） 9. 《小孩大心理――从出生到12岁家庭教育之道》 （郭双双著） 10. 《早期教养――了解并帮助0-3岁年龄段的孩子成长与发展。 》 （杜德耀、王海波主编）
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- 婴儿星空夜灯
- 可啃夜灯
- 持久夜灯
- 迷你夜灯
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关闭TCP连接的4次握手：
- 主动关闭方发送FIN，表示它不再有数据需要发送。
- 被动关闭方收到FIN，发送ACK，表示它已经收到FIN，但它仍然有数据要发送。
- 被动关闭方发送FIN，表示它也不再有数据需要发送。
- 主动关闭方收到FIN，发送ACK，表示它已经收到FIN，此时TCP连接被完全关闭。
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------------ | ------------- 1950 | 2,556,000,000 1960 | 3,040,000,000 1970 | 3,700,000,000 1980 | 4,440,000,000 1990 | 5,286,000,000 2000 | 6,082,000,000 2010 | 6,908,000,000 2020 | 7,800,000,000
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亲爱的张三： 祝贺你获得晋升！期待你将更大的潜力发挥出来，将工作做得更出色，达到更高的水平！ 今天是你的生日，祝你生日快乐！愿你新的一年快乐无比，身体健康，心想事成！ 此致 敬礼！
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用强化学习玩英雄联盟
英雄联盟好学不原文： Deep Learning Bot for League of Legends
作者： Aishwarya Lohokare,? Aayush Shah
代码:
论文发表时间: 2020年
- 一、简介
- 二、提议方法
- 三、结果
- 四、结论和未来
在本文中，我们迈出了构建能够玩简化版《英雄联盟》的综合机器人的第一步，这是一款流行的5v5在线多人游戏。我们实现了两个不同的agent，一个使用强化学习，另一个通过监督的长期短期记忆网络。英雄联盟提供了一个部分可观察的游戏环境，其动作空间比象棋或围棋等游戏大得多。
英雄联盟（LOL）是Riot Games于2009年开发的一款多人在线战斗竞技场（MOBA）（Silva and Chaimowicz 2017）游戏。平均每场LOL游戏时间为35分钟。对于5v5模式，每个玩家在148个可能的英雄中选择一个独特的英雄。每个英雄都有一套独特的进攻和防御能力。LOL的胜利是通过摧毁对手的Nexus来实现的，而Nexus是对手基地的核心。
由于LOL的API限制，我们决定简化游戏空间，只在MidLane中进行1v1游戏。我们使用Ashe作为我们的英雄，并且只允许使用一个技能招式，Volley，这是她最好的进攻性技能招式。我们不为英雄购买任何物品。我们设置了一个子目标，其中包括第一血或首杀作为终止条件，而不是一直到Nexus被摧毁。Veigar是这两种方法中被敌人使用的英雄。对于奖励塑造，我们使用了（Zhang et al2019）中的研究。这项工作描述了一种方法，将王者荣耀中的微观决策建模为一个简单奖励的强化学习问题。王者荣耀是一款类似于《英雄联盟》的MOBA游戏。我们能够以此为参考，为我们的《英雄联盟》机器人制定奖励。
在MOBA领域，有一项值得注意的相关工作涉及到OpenAI Five（OpenAI et al2019）。OpenAI Five是第一个在Dota 2中击败职业世界英雄的AI系统。OpenAI Five使用了基于近端策略优化（PPO）（Schulman等人，2017）+长短期内存（LSTM）（Hochreiter和Schmidhuber，1997）的方法，该方法在GCP上由128,000个CPU核心和256个P100 GPU组成的分布式框架中持续训练了10个月，才实现了这一超越人类的性能。另一个值得注意的MOBA AI贡献涉及腾讯AI为《王者荣耀》设计的机器人（Ye et al2020）。该AI使用60万个CPU核心和1064个Nvidia GPU（Tesla P40和V100的混合物），使用actor-critic网络（Espeholt et al2018）、LSTM和PPO的组合进行训练。训练过的人工智能可以在1v1的环境中击败职业玩家。
我们已经训练了一个基于CNN的模型来执行目标检测。我们的目标检测API是由(Struckmeier 2019)中所做的工作所激发的，该工作涉及在《英雄联盟》中生成一个用于目标检测的5个类别的合成数据集。我们的模型使用YOLOv3（Redmon和Farhadi 2018）架构实现。该模型在《英雄联盟》中由15个不同类组成的1200个人工标注的帧上进行训练，直到收敛。不同的类包括2个英雄(Ashe和Veigar)、小兵、超级小兵、加农小兵、炮塔、抑制剂和红蓝队的nexus。它还能从屏幕上输出鼠标位置。图1显示了一帧的YOLOv3输出。我们将这些数据作为我们算法的观测数据。我们的算法预测的动作（键盘和鼠标点击）在游戏中使用Python脚本进行模拟。
我们的第一个方法涉及使用长短期记忆（LSTM）模型。LSTMs是一组特定的循环神经网络，它精通于学习长期依赖性。在这种方法中，我们使用神经网络来确定人类玩家的游戏模式，然后教机器人玩游戏。图2显示了这个架构的高层次概述。构建机器人包括神经网络的三个主要阶段。
第一阶段是数据采集，我们开发了一个脚本来捕捉游戏画面，人类玩家玩游戏时的键盘按下、鼠标移动和点击。然后将捕捉到的游戏屏幕图像通过YOLOv3目标检测网络，从图像中提取突出的特征向量。键盘的按压被映射成一个二分类值，鼠标的点击被捕获为x和y屏幕坐标的元组形式。对于每一帧，这个三元组被包装成一个输入到我们的LSTM架构。两个高级英雄联盟玩家共玩了50场游戏，形成数据集。这相当于大约70,000帧用键盘和鼠标按下标注的图像。
第二阶段是训练阶段，在这个阶段，这些英雄动作（鼠标移动/点击）和技能选择（键盘按下）在两个独立的神经网络上平行训练，因为两者是相互独立的。其中一个LSTM网络用图像特征向量和鼠标数据来学习英雄动作，而另一个用特征向量和键盘数据来预测是否必须使用技能动作。
在最后阶段，为了让机器人玩游戏，我们根据LSTM的输出写了一个脚本来模拟鼠标和键盘的按压。这个脚本使用在训练阶段学习到的权重来预测根据当前的游戏画面采取什么行动。
第二种方法涉及到我们机器人的近端策略优化（PPO）和长短期记忆（LSTM）模型的结合。PPO是一种基于策略梯度的算法，在几个Atari-2600游戏上取得了最先进的性能。它涉及到在每次迭代时裁剪策略更新，以最小化由于旧策略和新策略之间的巨大差异而导致的错误决策。
我们根据Dota 2的OpenAI Five模型（OpenAI et al2019）将PPO与LSTM结合起来。奖励是根据我们的英雄位置到敌方英雄、炮塔和小兵位置的距离来计算的。我们的英雄的健康点是通过使用Tesseract OCR（Smith 2007）的光学字符识别读取的，敌方英雄的健康点也有助于这个计算。LSTM使用YOLOv3模型的特征向量观察游戏状态，并输出涉及使用技能移动、攻击敌方英雄或小兵、或逃离敌人的行动。
我们的agent通过在自定义的1v1游戏模式中与一个内置的英雄联盟机器人对战来学习。我们的模型反复与这个机器人对战以更新策略。当我们的英雄死亡，或者当它杀死敌方英雄时，一个迭代（episode）就会结束。该模型在一个带有一个Tesla K80 GPU的Google Cloud Instance上训练了72小时。我们创建了一个自定义的gym环境来促进这种训练。
在有限的训练下，无论是LSTM，还是LSTM+PPOagent都学会了基本的游戏规则--攻击小兵获得小兵杀伤，攻击英雄获得杀伤，远离炮塔，在健康状况较低的情况下逃离战斗。表1说明了两种方法的性能比较。两种agent都能成功实现对业余玩家的一血。在对阵敌方英雄时，PPO+LSTM机器人在实现首血方面的表现优于LSTM机器人。
LSTM机器人有一个缺点，就是在有敌人的情况下会随机来回移动。这是由于当玩家移动到远处躲避敌人的攻击时，对训练数据中的模式解释不清。这种方法的另一个限制是缺乏训练数据。通过在更多的游戏时间上进行训练，机器人的性能应该会有明显的提高。LSTM+PPO机器人更加稳定，没有任何突然的不稳定动作。在我们有限的环境中，它的表现明显优于随机agent游戏。通过更多小时的自我游戏训练，再加上一些动作空间的添加，我们相信它可以在我们的定制游戏中获得非常接近人类水平的表现。
我们下一步的开发工作是完成1v1游戏模式，将所有能力和物品都纳入其中。为了增加能力，我们需要扩大我们环境的行动空间。将这些能力添加到我们的行动空间中并进行再训练需要大量的算力，而我们目前还无法获得这些算力。要添加物品，我们需要一个辅助系统来处理学习游戏中每个英雄在给定时间点购买什么物品。我们还想尝试用自我游戏的方法来训练我们的强化学习机器人，并将强化学习机器人的动作空间从离散改为连续。有监督的LSTM机器人可能会通过从职业英雄联盟玩家那里捕捉到的额外标注数据来表现得更好。
为了创建一整队机器人进行5v5游戏，我们需要扩大我们的环境，并为每个英雄训练不同的模型。多agent协调需要一个通信渠道。由于使用YOLOv3的特征向量在我们的机器上计算速度并不快，我们想尝试一些替代方案，比如MobileNet（Howard et al2017）来访问底层游戏信息。要想为每个英雄学习好的模型，就需要获得高性能的计算机和强大的GPU。
马斯克的人工智能工具 马斯克研究人脑与ai的结合
马斯克的人工智能,马斯克的人工智能成功了吗,马斯克人工智能公司,马斯克人工受孕OpenAI 是一个非营利的人工智能研究组织，目的是促进和发展友好的人工智能，使人类整体受益。OpenAI成立于2015年底，总部位于旧金山，组织目标是通过与其他机构和研究者的“自由合作”，向公众开放专利和研究成果。创始人伊隆・马斯克以及萨姆・奥特曼的动机是出于对强人工智能潜在风险的担忧。
OpenAI 的总部坐落于旧金山的米慎区，与马斯克的另一公司Neuralink在同一个名为“先锋大楼”（Pioneer Building）的大楼里。
OpenAI培训出了一款名为Dall-E的软件，可以从短文字标题生成图像。它演示了AI如何制作鳄梨和戴着芭蕾舞短裙的萝卜萝卜形状的扶手椅。
OpenAI对称为Dall-E的软件进行了培训，可以从一个短文字生成图像。它专门使用了在互联网上找到的包含120亿张图像及其标题的数据集。实验室表示，Dall-E是西班牙超现实主义艺术家Salvador Dali的肖像手法，而Wall-E是来自同名皮克斯电影的小型动画机器人，已经学会了如何为各种概念创建图像。
OpenAI在周二发布的博客文章中展示了一些结果。该公司写道：“我们发现Dall-E具有多种功能，包括创建拟人化的动物和物体版本，以合理的方式组合无关概念，渲染文本并将变换应用于现有图像。”
Dall-E建立在神经网络上，神经网络是受人脑启发的计算机系统，可以发现模式并识别大量数据之间的关系。虽然神经网络之前已经生成图像和视频，但Dall-E并不常见，因为它依赖于文本输入，而其他则不依赖于文本输入。
近年来，合成视频和图像变得更加复杂，以至于人类已经很难区分真实和计算机生成的东西。例如，采用两个神经网络的通用对抗网络（英语：General adversarial networks，缩写：GAN）已被用来制作政客的假冒视频。
OpenAI承认Dall-E具有“潜在的重大、广泛的社会影响”，并补充说，它计划分析Dall-E之类的模型如何“涉及社会问题，例如对某些工作流程和职业的经济影响，模型输出，以及这项技术带来的长期道德挑战。”
GPT-3后继者
Dall-E出现在OpenAI宣布已建立名为GPT-3，即生成式预训练（Generative Pre-training，GPT）的文本生成器，该生成器也由神经网络提供支持。这种语言生成工具能够按需生成类似于人类的文本，当人们意识到它可以编写自己的诗歌、新闻文章和短篇小说时，它就以AI程序而闻名。
Dall-E是一个基于GPT-3的Text2Image系统，但接受了文本加图像的培训。Text2image并不是新事物，但是Dall-E演示在制作插图方面出类拔萃，该插图比过去几年中看到的其他Text2Image系统更加连贯。
OpenAI一直在与DeepMind和Facebook AI Research Group等公司竞争以构建通用算法，该算法可以在人员级别及更高级别上执行各种任务。
研究人员已经建立了可以玩国际象棋和围棋中国棋盘游戏等复杂游戏的AI，可以将一种人类语言翻译成另一种语言，并在X光照片中发现肿瘤。但是，要让AI系统表现出真正的“创造力”是业界的一大挑战。
Dall-E的结果表明它已经学会了如何连贯地融合概念，连贯地融合概念的能力被认为是人类创造力的一种关键形式。从创造力的角度来看，这是一大进步。尽管对于AI系统“理解”某物的含义尚未达成共识，但是以新方式使用概念的能力是创造力和智慧的重要组成部分。
剑桥大学机器学习教授劳伦斯（Lawrence）将其描述为“这些模型在存储有关我们世界的信息并以人类发现的自然方式进行概括的能力方面的鼓舞性展示。” “我希望会有各种各样的此类技术应用，我甚至无法想象。但是，作为另一种令人叹为观止的惊人技术来解决我们什至不知道自己实际遇到的问题，这也很有趣。”
OpenAI成立时是非营利组织，得到了包括马斯克在内的一组创始人的10亿美元认捐。 2018年2月，马斯克离开了OpenAI董事会，但他继续捐款并为该组织提供建议。
OpenAI在2019年实现了盈利，并从微软那里又筹集了10亿美元来资助其研究，双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。2020年6月宣布了GPT-3语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权。GPT-3成为OpenAI的首个商业产品，社交新闻站点Reddit已签署成为首批客户之一。
#人工智能#
