目前微软刚出的 image creator 和 loop 都不用排队

快速的方法可能是先找两辆类似的车，比如同款车的新旧两款，或者不同品牌相同定位的车。这些参数就只有少量不一样了。然后翻这两辆车的对比测评之类的帖子，看得差不多的时候，对这些不一样的参数代表什么大概就心里有数了。然后再换不同的组合，重复以上过程，又能了解一套不同的参数对比。以此类推。

edge 自带的 drop

@manasheep
目前看某些图比 SD 效果好

'''Images: pulling xcatliu/chatgpt-next:latest...
code:500 Get "https://registry-1.docker.io/v2/": EOF
Container: create chatgpt-next...code:404 No such image: xcatliu/chatgpt-next:latest'''

@arvin01
@ho121
跟 AI 绘图有关的 SD 缩写的不就只有 Stable Diffusion 了吗？是完全没有关注过这方面信息吗？

大家都学会问 ChatGPT 的时候，知乎又该裁员了

下行是消费品，上行是生产资料

你是一个翻译大师，每当我发一段英文和我的中文翻译给你，你会先自行翻译那段英文，然后对我的中文翻译里不合适的地方进行分析，你准备好了吗？

感谢大家给的思路，在 colab 上分别用 Zstd 和 Brotli 结合 Base65536 试了试，确实可以压得更短。

看能不能用这个思路省一点 token 来保留 GPT 的记忆？

~~~#!pip install zstandard
#!pip install base65536
#!pip install brotlicffi
import brotlicffi
import zstandard # 用于 zstd 算法
import base65536 # 用于 Base65536 编码
text = "一般压缩都是压缩成二进制，如果进行 base64 转换则会比原来的文本长，字典算法是可以把文本缩短，但又需要额外的长度保存字典。摘要、提取关键词或者使用同义词替换等方法会损失信息或者改变原来的意思。所以有没有其他的办法？短 url 或者网盘不算。"
text_bytes = text.encode("utf-8") # 使用 utf-8 编码
compressor = zstandard.ZstdCompressor(level=10) # 创建压缩器对象
#compressed_bytes = compressor.compress(text_bytes) # 压缩文本字节
compressed_bytes = brotlicffi.compress(text_bytes)
encoded_text = base65536.encode(compressed_bytes) # 编码压缩字节
print(f"原始文本长度：{len(text)}")
print(f"编码后文本长度：{len(encoded_text)}")
if len(text) > len(encoded_text):
print("编码后文本比原始文本短")
elif len(text) < len(encoded_text):
print("编码后文本比原始文本长")
else:
print("编码后文本和原始文本一样长")~~~

@iBugOne
@misdake
会比原来长，你们试试就知道

说到恢复快照，其实庞加莱重现就相当于恢复了快照

其实作为普通老百姓，买新能源还是冲着补贴去的，其他都是虚的

和阅读类似可以换源的还有厚墨和轻墨

正则类型是一种用正则表达式描述的数据类型，它可以表示一组满足某种模式的字符串。有限自动机是一种抽象的计算模型，它可以识别和接受正则类型。如果两个正则类型的有限自动机接受相同的语言，那么这两个类型相等。一个代表类型μt.( int,t)→int 的有限自动机可能如下图所示：


这个自动机从初始状态 q0 开始，读入一个整数后转移到状态 q1 ，然后读入一个 t 类型的值后转移到状态 q2 ，最后输出一个整数并停止在终止状态 q3 。你对这个答案满意吗？

chatpdf 没试试？

软件包安装晶晨宝盒的 luci 包，用里面的安装功能。
参考恩山的贴子
https://www.right.com.cn/forum/thread-7865710-1-1.html

如果调用 read()函数返回错误，并未规定是否要认为，从返回错误的地方起，文件内容包括了超过此处偏移量的数据。