21个新的ChatGPT应用
自从GPT有了图识别功能后变的更加强大,特别是ChatGPT的视觉技术,为我们提供了无数的可能性。本文将深入探讨这21种应用场景,帮助理解其在日常生活和工作中的实际价值。
生活助手:为日常生活增添色彩
健身计划定制:你是否希望有一套完全针对自己家中健身器材的健身计划?上传健身房照片,ChatGPT会考虑到每件器械,为你设计一套系统的训练流程,如跑步机间歇训练、哑铃肌肉锻炼等。
食材智能推荐:不再因为不知道晚餐吃什么而烦恼。上传冰箱里的食材照片,ChatGPT会结合当前的食材为您推荐几款健康、美味的食谱,例如鸡肉炒西兰花或三色蔬菜沙拉。
时尚穿搭顾问:拍摄您衣橱的照片,ChatGPT会结合最新的流行趋势,为您提供一系列的穿搭建议,比如如何搭配今年流行的复古牛仔裤。
室内设计建议:想要重新装修卧室或客厅?上传房间照片,ChatGPT会结合空间、光线和家具为您提供设计建议,如选择温馨的米色调,或添加一些北欧风格的家居饰品。
工作与学习:智能助手在身边
一键网站生成:有了一个想法,想要迅速地看到它的网站形态?只需上传一张图片或草图,ChatGPT能够为您生成一个原型网站,包括导航、滚动条和交互元素。
设计自动化编码:设计师再也不需要担心与开发者之间的沟通问题。上传UI设计,ChatGPT能够直接为您生成HTML、CSS和JavaScript代码,大大缩短开发时间。
Figma设计转代码:在Figma中设计了一款美观的应用界面?只需上传设计图,ChatGPT会为你转化成实际可用的前端代码。
白板草图转写:团队会议中的白板笔记和流程图都可以被保存和转化。上传草图,ChatGPT会帮您整理并转化为清晰的电子版文档或代码。
用户界面设计:有了ChatGPT,你可以将任意应用或网站的截图转化为实际的UI设计原型,为您的创意项目提供强大的支持。
知识与探索:无边界的学习
生物种类鉴定:在山中或公园里偶遇了一种不认识的鸟或花?上传其照片,ChatGPT不仅能帮您识别出它的种类,还会告诉您它的习性和生活习惯。
表情包解读:在社交网络上,新的梗和表情包层出不穷。上传那些让你摸不着头脑的图片,ChatGPT会为你解释它们背后的文化和故事,让你不再与朋友们有代沟。
外文翻译与解读:在国外旅行,看到了一段有趣的文字或标语?上传文字图片,ChatGPT不仅为您提供准确翻译,还会补充相关的文化和历史背景。
健康与运动:守护您的健康
医疗图像解析:对于非专业人士来说,X光或MRI图像很难理解。上传这些医疗图像,ChatGPT可以为您提供初步的分析,帮助您了解自己的身体状况。
营养标签解读:在超市购物时,面对复杂的食品标签,你是否感到迷惑?上传标签照片,ChatGPT会为您解读各种成分,让您更加健康地选择食物。
运动姿势指导:无论是健身还是瑜伽,正确的姿势都非常重要。上传您的运动照片,ChatGPT会分析您的姿势,并给出建议,帮助您更加科学地锻炼。
策略与解决方案:为您提供专业指导
棋类策略建议:在对弈时,如果你不知道下一步该如何走,上传棋盘的照片,ChatGPT会为您分析当前局势,提供最佳策略。
复杂图表解读:面对复杂的金融、科研或业务图表,上传给ChatGPT,它会帮助您进行深入的解析,确保您不错过任何关键信息。
文件恢复与填充:对于部分涂改或遗失的文件,上传文件照片,ChatGPT会尝试恢复内容,帮助您完整地获取信息。
数学问题求解:面对复杂的数学题目,只需上传题目照片,ChatGPT会为您提供详细的解题步骤,确保您完全掌握。
图转字与字转图的技术都已经得到了实现,打破了传统信息交互的局限。这种技术不仅为设计师、艺术家和创作者提供了无限的可能性,还极大地推进了多媒体的交互与沟通。想象一下,仅仅通过文字描述,我们就可以生成精美的图像,或者通过图像,我们又可以提取出详细的文字信息。
全文预览:最新ChatGPTGPT-4科研论文写作与项目开发及AI绘图实战培训班 - 北京树谷信息科技有限公司
相关文章:
21个新的ChatGPT应用
自从GPT有了图识别功能后变的更加强大,特别是ChatGPT的视觉技术,为我们提供了无数的可能性。本文将深入探讨这21种应用场景,帮助理解其在日常生活和工作中的实际价值。 生活助手:为日常生活增添色彩 健身计划定制:你…...
【通信原理】第二章|确知信号
前言 那么这里博主先安利一些干货满满的专栏了! 首先是博主的高质量博客的汇总,这个专栏里面的博客,都是博主最最用心写的一部分,干货满满,希望对大家有帮助。 高质量博客汇总 文章目录 前言 第二章 确知信号1. 确知…...
【JVM】类加载器
【JVM】类加载器 文章目录 【JVM】类加载器0. 类加载器概述1. 类加载器的分类1.1 启动类加载器1.2 Java中的默认类加载器1.2.1 扩展类加载器1.2.2 应用程序类加载器 2. 双亲委派机制2.1 类的双亲委派机制是什么?2.2 打破双亲委派机制2.2.1 自定义类加载器2.2.2 线程…...
利用Excel支持JUnit参数化测试
在JUnit里面,可以使用CsvFileSource读取csv文件进行参数化测试,可是CSV文件不支持格式,编辑颇为麻烦,尤其是多次编辑,因此自然想到是否可以使用Excel文件,可以有各种格式,支持各类数据。 最新开…...
第三章 SysML入门|系统建模语言SysML实用指南学习
仅供个人学习记录 UML与SysML的联系 可以稍微参考UML与SysML的联系 UML(统一建模语言)和SysML(系统建模语言)是两种与建模相关的语言,它们之间存在联系和区别。 SysML的图分类如下图所示。 SysML 图概述 这里只…...
敏捷开发框架Scrum-概述
如果你是一个程序员,可能会觉得这是个程序开发框架。Scrum是一个敏捷开发框架。我们可以把Scrum理解成一个团队一次完成一小部分工作的方式。这种方式通过不断的实验和反馈循环来学习和改进。Scrum可以帮助团队以协作的方式逐步交付价值。 Scrum框架由一个Scrum团队…...
Hafnium启动过程分析
安全之安全(security)博客目录导读 目录 一、在安全世界中加载Hafnium和安全分区 二、通过TF-A启动 1、SP manifests 2、安全分区包 3、描述安全分区...
0基础学习PyFlink——使用Table API实现SQL功能
大纲 Souceschemadescriptor Sinkschemadescriptor Execute完整代码参考资料 《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到Mysql》一文中,我们讲到如何通过定义Souce、Sink和Execute三个SQL,来实现数据读取、清洗、计算和入库。 如下图所示SQL是最高层级的…...
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (123)-- 算法导论10.4 4题
四、用go语言,对于一个含 n个结点的任意有根树,写出一个 O(n)时间的过程,输出其所有关键字该树以左孩子右兄弟表示法存储。 文心一言: 在计算机科学中,左孩子右兄弟表示法是一种用于表示树状结构的方法,其…...
[读论文] On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design
0. Abstract 由于 GPU 在加速计算方面的优势和对人类专家的依赖较少,机器学习已成为解决布局和布线问题的新兴工具,这是现代芯片设计流程中的两个关键步骤。它仍处于早期阶段,存在一些基本问题:可扩展性、奖励设计和端到端学习范…...
L2-1 插松枝
L2-1 插松枝 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 人造松枝加工场的工人需要将各种尺寸的塑料松针插到松枝干上,做成大大小小的松枝。他们的工作流程(并不)是这样的: 每人手边有一只小盒子,初始…...
Android 使用ContentObserver监听SettingsProvider值的变化
1、Settings原理 Settings 设置、保存的一些值,最终是存储到 SettingsProvider 的数据库 例如: Settings.Global.putInt(getContentResolver(), "SwitchLaunch", 0); Settings.System.putInt(getContentResolver(), "SwitchLaunch&quo…...
二进制安装部署k8s
概要 常见的K8S按照部署方式 minikube 是一个工具,可以在本地快速运行一个单节点微型K8S,仅用于学习,预习K8S的一些特性使用。 Kubeadmin kubeadmin也是一个工具,特工kubeadm init 和kubedm join,用于快速部署k8s…...
多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM(k均值聚类结合极限学习机)多输入多输出组合预测
多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM(k均值聚类结合极限学习机)多输入多输出组合预测 目录 多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM(k均值聚类结合极限学习机)多输入多输出组合预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基…...
ITSource 分享 第5期【校园信息墙系统】
项目介绍 本期给大家介绍一个 校园信息墙 系统,可以发布信息,表白墙,分享墙,校园二手买卖,咨询分享等墙信息。整个项目还是比较系统的,分为服务端,管理后台,用户Web端,小…...
记 : CTF2023羊城杯 - Reverse 方向 Blast 题目复现and学习记录
文章目录 前言题目分析and复习过程exp 前言 羊城杯题目复现: 第一题 知识点 :DES算法 : 链接:Ez加密器 第二题 知识点 :动态调试 : 链接:CSGO 这一题的查缺补漏: 虚假控制流的去除…...
【数据结构练习题】删除有序数组中的重复项
✨博客主页:小钱编程成长记 🎈博客专栏:数据结构练习题 🎈相关博文:消失的数字 — 三种解法超详解 删除有序数组中的重复项 1.🎈题目2. 🎈解题思路3. 🎈具体代码🎇总结 1…...
leetcode-链表
链表是一个用指针串联起来的线性结构,每个结点由数据域和指针域构成,指针域存放的是指向下一个节点的指针,最后一个节点指向NULL,第一个结点称为头节点head。 常见的链表有单链表、双向链表、循环链表。双向链表就是多了一个pre指…...
CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.10.27
精华置顶 墙裂推荐!小白如何1个月系统学习CV核心知识:链接 点击CV计算机视觉,关注更多CV干货 论文已打包,点击进入—>下载界面 点击加入—>CV计算机视觉交流群 1.【基础网络架构:Transformer】(Ne…...
“赋能信创,物联未来” AntDB数据库携高可用解决方案亮相2023世界数字经济大会
10月14日,在2023世界数字经济大会暨京甬信创物联网产融对接会上,AntDB数据库技术总监北陌应邀发表《AntDB国产分布式数据库创新演进与高可用解决方案》主题演讲,就AntDB数据库助力客户数智化升级的高可用信创解决方案进行了详实、真挚地分享&…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...
Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...
[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入(联动)2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...
SpringAI实战:ChatModel智能对话全解
一、引言:Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 🚀 在 Java 生态中集成大模型能力,Spring AI 提供了高效的解决方案 🤖。其中 Chat Model 作为核心交互组件,通过标准化接口简化了与大语言模型(LLM࿰…...
Windows电脑能装鸿蒙吗_Windows电脑体验鸿蒙电脑操作系统教程
鸿蒙电脑版操作系统来了,很多小伙伴想体验鸿蒙电脑版操作系统,可惜,鸿蒙系统并不支持你正在使用的传统的电脑来安装。不过可以通过可以使用华为官方提供的虚拟机,来体验大家心心念念的鸿蒙系统啦!注意:虚拟…...
车载诊断架构 --- ZEVonUDS(J1979-3)简介第一篇
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 做到欲望极简,了解自己的真实欲望,不受外在潮流的影响,不盲从,不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余,凡事找规律,基础是诚信;二是…...
13.10 LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析
LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析 LanguageMentor 对话式训练系统架构与实现 关键词:多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph 状态管理、Ollama 私有化部署 1. 对话训练系统技术架构 采用四层架构实现高扩展性的对话训练…...
使用python进行图像处理—图像滤波(5)
图像滤波是图像处理中最基本和最重要的操作之一。它的目的是在空间域上修改图像的像素值,以达到平滑(去噪)、锐化、边缘检测等效果。滤波通常通过卷积操作实现。 5.1卷积(Convolution)原理 卷积是滤波的核心。它是一种数学运算,…...
