实现智能解答未来可能取代搜索引擎，以ChatGPT为代表
最近写一个插件来实现网站DISCUZX基于ChatGPT的聊天机器人。
ChatGPT是什么？全新的聊天机器人模型，比较流行，帮你写代码，解数学题，写总结，解决你生活的问题。如你不知道它到底多厉害？建议使用哈就知道了。
[凹凸曼]AI智能解答：输入问题，在编辑器里AI为你解答，是用户生活贴心小助手。
怎么实现AI自动审核图片找出违规图片呢？
现在AI算法对图片违规情况分析还是不错，是时候引入自动审核图片，减少人工审核成本了。
通过云端API 调用阿里云内容安全，做为算法基础来解决。一般图片检测分为：同步检查和异步检测，我为什么会采用异步检测呢 ？好处是？异步检查图片多的情况一般不会造成超时，检测结果会通过callback通知对应网站服务，而如果不做长期的轮询，同步检查容易造成图片超时情况；其次减少影响正常上传图片的用户不友好提示，图片如有问题，转为后台审核，避免AI算法误报。
初次尝试使用tensorflow-gpu训练模型
要使用GPU来训练模型，首先用GPU-Z 工具看一下我的电脑显卡是否支持CUDA，查看的结果是支持 ，就用先python 环境加入 tensorflow-gpu模块
这个安装过程有点慢，并且有可能安装不成功，如果不行，就需要借助特殊网络。
一、安装完后，跑了一下训练模型是否支持，报错误，需要安装cuda-toolkit
了解人工智能解决问题大概整个过程
AI现在很多大型互联网公司都想抢占制高点，咱们也不能落后，学习是必须的，下面就一个具体案例来大概认识一下人工智能解决问题大概过程：
# coding=UTF-8
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import datasets
”’
手写体数字 ，监督学习
1、样本集：一批手写数字的图片，带标签（0-9），10类
样本数据量为1797，保存在sklearn的datasets里。
每一个数据样本是由image,target两部分组成。
image是一个尺寸为8*8的图像（手写的数字0-9)
target是图像的类别(0-9）
2、划分训练集和测试集(验证集)
3、选择一个算法，构建一个模型 KNN
4、训练模型
5、预测、验证
6、模型优化 SVM，决策树
7、保存模型 .model文件 load predict
8、新建多张手写体图片，让模型来识别
