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使用vue高仿了chatgpt的前端，后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上，加上了流式响应。 新的模型更加强大，更加智能

这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

– Volume 2 – 20 Deep Learning 21 Convolutional Neural Nets (CNNs) 22 Recurrent Nerual Nets (RNNs) 23 Keras Part 1 24 Keras Part 2 25 Autoencoders 26 Reinforcement Learning 27 Generative Adversarial Networks (GANs) 28 Creative Applications 29 Datasets 30 Glossary

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集

计算机行业周报：Chat GPT开启AI新纪元，通用大模型潜力释放.pdf

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等

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