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openai中國可以用嗎（中國怎么用opensea）

發(fā)布時間：2023-03-13 05:28:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114 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中國可以用嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、開放api是開源嗎
2、openai能當(dāng)爬蟲使嗎
3、微軟北京裁員了嗎
4、現(xiàn)在游戲里面可以打那個openAI了嗎

openai中國可以用嗎（中國怎么用opensea）

一、開放api是開源嗎

開放API并不等同于開源。開放API是指一個軟件或平臺允許第三方開發(fā)者使用其接口和數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建新的應(yīng)用程序或服務(wù)。開源則是指軟件的源代碼是公開的，任何人都可以查看、修改和分發(fā)。雖然開放API和開源都可以促進(jìn)創(chuàng)新和合作，但它們是不同的概念。

開放API的優(yōu)點是可以讓不同的應(yīng)用程序之間實現(xiàn)互操作性，從而提高整個生態(tài)系統(tǒng)的價值。例如，許多社交媒體平臺都提供開放API，使得第三方開發(fā)者可以創(chuàng)建各種應(yīng)用程序，如社交媒體管理工具、數(shù)據(jù)分析工具等。這些應(yīng)用程序可以幫助用戶更好地管理和分析他們的社交媒體賬戶，從而提高效率和效果。

總之，開放API和開源是兩個不同的概念，但它們都可以促進(jìn)創(chuàng)新和合作。開放API可以讓不同的應(yīng)用程序之間實現(xiàn)互操作性，從而提高整個生態(tài)系統(tǒng)的價值。而開源則可以讓開發(fā)者更容易地查看、修改和分發(fā)軟件的源代碼，從而促進(jìn)創(chuàng)新和合作。

二、openai能當(dāng)爬蟲使嗎

你好，可以的，Spinning Up是OpenAI開源的面向初學(xué)者的深度強化學(xué)習(xí)資料，其中列出了105篇深度強化學(xué)習(xí)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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三、微軟北京裁員了嗎

微軟北京裁員了，1、公司的賠償是(N+2)個月的薪水。

N是你在這個公司工作的年數(shù)。而這個薪水和你平時拿到手里面的不一樣，一般要高出一些。它的計算方式是你平時前12個月收入總和除以12。這個收入包含你每個月稅前收入總和，包括住房公積金、醫(yī)療補助、股票、車補、飯補甚至是手機補助，以及所有過去12個月的獎金，年中雙薪。這樣算下來，如果你的薪水過萬的話，裁員的月薪計算要兩倍于你的單月稅后。當(dāng)然這個是公司自己設(shè)定的優(yōu)惠補償，一般大規(guī)模裁員都是這樣。而普通的法律上的規(guī)定也是這么算，但是有一個限額，北京市大概是1.2萬的月薪，超過這個就只能按照1.2萬去算。所以說走法律規(guī)定索賠是很虧的。

N+2的2是個很彈性的數(shù)字，有的公司是N+1。但是如果不是一個月提前通知的話，就應(yīng)該多一個月，也就是+2。不少公司福利好的也有+3+4甚至是+6，都是怕大規(guī)模裁員員工鬧事。另外一點這個2里面的數(shù)額，是根據(jù)你上一個月的收入總和來算的。我比較幸運的是上個月剛發(fā)完獎金，所以數(shù)額蠻大的。

四、現(xiàn)在游戲里面可以打那個openAI了嗎

先把你的openal32.dll刪掉，也就是c:;wiindows;system32 文件夾中的openai32.dll和游戲文件夾中的openai32.dll 。然后OpenAL 最后再裝上OpenAL 這就行了。我就是這么解決塵埃3不能玩的~

以上就是關(guān)于openai中國可以用嗎相關(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(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。