最近一段时间ChatGPT简直不要太火爆了，而就在今天，OpenAI更进一步，正式开放其API，允许任何企业在其应用程序、网站、产品和服务中集成ChatGPT技术。价格也相当便宜，比GPT3.5模型便宜了10倍。

最近偶然看到了腾讯的大数据星云图，非常漂亮，如下图：这些数据代表使用腾讯定位服务的用户实际地理位置，例如微信、QQ、腾讯地图等，所以使用量还是表达的，此图可以间接显示人流量情况该网站还可以查看区域热力图：但是只有个别区域于是我萌生一个想法，用python任意区域人员流量图经过不懈努力，没想到还真给实现了，下面带大家一起学习一下这一过程：一、首先是数据获取

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位操作指令详述BCF数据寄存器指定位清0语法形式：BCFf，b操作数：f为数据寄存器的低7位地址（0x00~0x7F）B为数据位编号（0~7）执行时间：一个指令周期执行过程：使数据寄存器f的的b位清0状态标志影响：无说明：该指令可对任何数据寄存器的任意一个位置清0，常用于标志位的设定和清除，或者把某一管脚置成低电平。指

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（摘自：http://www.openopen.com/lib/view/open1400126457817.html）        单点的ActiveMQ作为企业应用无法满足高可用和集群的需求，所以ActiveMQ提供了masterslave、brokercluster等多种部署方式，但通过分析多种部署方式之后我认为需要将两种部署方式相结合才能

对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的CMS进行结合，通过对文章

  今天在昨天的基础上又做了一些对比测试，也算是对昨天的一个补充和升华。  而这部分内容其实内容量还不少，所以我准备成了ppt的形式，也在团队内部做了一些交流，感兴趣可以直接点击文末的原文来看。初始化数据的必要性  在开始之前还是简单说说初始化数据的必要性，我们做数据库问题定位，性能分析时，如果表里就几条，几十条数据，做性能比对得到的结