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openai（openai 入門）_1
發(fā)布時間：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
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官網(wǎng)：https://ai.de1919.com
本文目錄:
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。
入口點函數(shù)只應執(zhí)行簡單的初始化任務，不應調(diào)用任何其他 DLL 加載函數(shù)或終止函數(shù)。例如，在入口點函數(shù)中，不應直接或間接調(diào)用 LoadLibrary 函數(shù)或 LoadLibraryEx 函數(shù)。此外，不應在進程終止時調(diào)用 FreeLibrary 函數(shù)。
DLL 故障排除工具：
可以使用多個工具來幫助您解決 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。
當您在 Dependency Walker 中打開程序時，Dependency Walker 會執(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)絡錯誤
ChatGPT network error怎么解決？31 人關(guān)注0 條評論
寫回答
寫回答
復制下人家的回答
“網(wǎng)絡錯誤”可能不是BUG。這可能是OpenAI故意設置的限制，因為OpenAI正受到ChatGPT請求的狂轟濫炸，無法響應所有請求。
如果AI的響應時間超過一分鐘，它就會自動失敗。
這意味著:
1. 你的瀏覽器、賬戶或網(wǎng)絡等都沒有問題。
2. 無論你我做什么都無法彌補這個錯誤
3.OpenAI需要改變這一限制。
然后后面發(fā)了個代碼。還是報錯，但是不會清除回答。
實測用漢語說的問題將一直會出現(xiàn)這個問題，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大點，漢語版的語料庫總感覺不對，有股說不來的感覺。
三、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)
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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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