太极拳十三式：
长拳者，如长江大海，滔滔不绝也。十三势者，掤捋挤按采挒肘靠，此八卦也；进步退步左顾右盼中定，此五行也。合而言之，曰十三势。掤捋挤按，即坎，离震兑四正方也；采挒肘靠，即乾坤艮巽四斜角也；进退顾盼定，即金木水火土也。

20230226-太极拳十三式
详细请看视频：

太极拳论讲解（一）：
太极者，无极而生，动静之机，阴阳之母也。 动之则分，静之则合。无过不及，随曲就伸。人刚我柔谓之走，我顺人背谓之粘。动急则急应，动缓则缓随。虽变化万端，而理唯一贯。
对上述的内容进行讲解

20230218-太极拳论讲解（一）
详细请看视频：

咏春拳课程：
初阶：入门、铸基、木人桩式
中阶：小念头、寻桥、飙指
高阶：过手、定式

20230205-咏春拳课程阶段
详细请看视频：

今天看到一篇文章，用微信聊天记录和 280 篇博客文章，做了我自己的数字克隆AI，这个AI还知道自己是一个模型，还会骂人！！！

文章作者的数字克隆在线聊天：https://ai.greatdk.com

使用和参考的项目：

WechatExporter：BlueMatthew/WechatExporter: Wechat Chat History Exporter 微信聊天记录导出备份程序 (github.com)

chatglm-6b：THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model (github.com)

zero_nlp：yuanzhoulvpi2017/zero_nlp: 中文nlp应用(大模型、数据、模型、训练、推理) (github.com)

chatglm_finetuning：https://github.com/ssbuild/chatglm_finetuning 

MoeChat：Fzoss/MoeChat: 一个比较好看的WEB聊天界面UI (github.com)

Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model：Stanford CRFM

LLAMA：facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models (github.com)

clueai使用教程:

github地址：

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使用教程：https://www.clueai.cn/doc
使用地址：colab.research.google.com/drive

Colaboratory（简称 Colab），您可在浏览器中编写和执行 Python 代码，并且：无需任何配置,免费使用 GPU,轻松共享。 无论您是一名学生、数据科学家还是 AI 研究员，Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作

安装
可以使用 pip命令安装:

pip install --upgrade clueai

也可以通过源码:

python setup.py install

生成参数说明

max_length: 指定生成的文本的token总数量（包括输入的token数量）
min_lenght: 指定生成的文本的最小数量（不包括输入的token数量）
do_sample: 是否采样输出
num_beams: 当使用beam search搜索时需要指定的beam的num，越大效果越好，但是越费时间
temperature: 平滑输出token的概率
top_k: 保留概率最大的前k个进行采样
top_p: 按照概率排序的token，在保留概率累计和为当前值范围内的token进行采样
repetition_penalty: 重复惩罚参数
length_penalty: 长度惩罚参数
no_repeat_ngram_size: 不重复的ngram窗口大小 更多参数和说明参考transformers

ChatYuan功能对话

单轮对话

import clueai
# initialize the Clueai Client with an API Key
cl = clueai.Client('YOUR_API_KEY', check_api_key=True)
prompt= '''用户：介绍一下亚马逊云的历史
小元：'''
# generate a prediction for a prompt 
# 需要返回得分的话，指定return_likelihoods="GENERATION"
prediction = cl.generate(
            model_name='ChatYuan-large',
            prompt=prompt)
            
# print the predicted text          
print('prediction: {}'.format(prediction.generations[0].text))

多轮对话

import clueai
# initialize the Clueai Client with an API Key
cl = clueai.Client('YOUR_API_KEY', check_api_key=True)
prompt= '''用户：新冠什么症状？
小元：新冠是指新型冠状病毒，其症状包括发热、干咳、乏力、嗅味觉减退、呼吸困难等。
用户：可以吃什么药？
小元：根据您提供的病史，目前没有明确的抗新冠病毒的药物，建议您在家进行自我隔离，避免与他人接触，多喝开水，清淡易消化饮食，避免熬夜和过度劳累，适当进行户外活动。
用户：帮我写一个2023年工作规划
小元：'''
# generate a prediction for a prompt 
# 需要返回得分的话，指定return_likelihoods="GENERATION"
prediction = cl.generate(
            model_name='ChatYuan-large',
            prompt=prompt)
            
# print the predicted text          
print('prediction: {}'.format(prediction.generations[0].text))