以下是一些用 Python 编写的与 AI 相关的内容： 1. 对于 AI 的基础学习，您需要了解以下方面： 背景知识：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 2. 如果您想在 Python 中安装 FittenAI 编程助手： 首先需要安装 Python 的运行环境，具体可参考 。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace 。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code 生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code –编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档）。 3. 若希望更深入地学习 Python 和 AI，至少要熟悉以下 Python 基础内容： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习条件语句和循环语句来控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写和文件与路径操作。

在人工智能领域中，训练 Agent 主要有以下方法和特点： 1. 基于迁移学习和元学习的 Agent 训练： 传统强化学习中，Agent 训练消耗大量样本和时间，泛化能力不足。为突破此瓶颈，引入迁移学习，促进不同任务间知识和经验迁移，减轻新任务学习负担，提升学习效率和性能，增强泛化能力。 元学习让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略，利用已有知识和策略调整学习路径，减少对大规模样本集依赖。 但迁移学习和元学习面临挑战，如迁移学习在源任务与目标任务差异大时可能无效甚至负面迁移，元学习需大量预训练和样本构建学习能力，使通用高效学习策略开发复杂艰巨。 时间：21 世纪初至今 特点：迁移学习将一个任务知识迁移到其他任务；元学习学习如何学习，快速适应新任务 技术：迁移学习如领域自适应；元学习如 MAML、MetaLearner LSTM 优点：提高学习效率，适应新任务 缺点：对源任务和目标任务相似性有要求 2. 基于强化学习的 Agent 训练： 强化学习关注如何让 Agent 通过与环境互动自我学习，在特定任务中累积最大长期奖励。起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。 随着深度学习兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入学习复杂策略的能力，有 AlphaGo 和 DQN 等成果。 深度强化学习允许 Agent 在未知环境自主探索学习，无需人工指导，在游戏、机器人控制等领域有应用潜力。 但面临诸多挑战，包括训练周期长、采样效率低、稳定性问题，在复杂真实环境应用困难。 时间：20 世纪 90 年代至今 特点：通过试错学习最优行为策略，以最大化累积奖励 技术：Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL） 优点：能够处理高维状态空间和连续动作空间 缺点：样本效率低，训练时间长

以下是一些可用于房屋装修 3D 建模的软件： 1. Polycam：这是一个免费的 3D 建模工具。您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型。此外，Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。官方网站： 2. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 需要注意的是，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。其工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 在国内总榜中排名第 3，4 月访问量为 1134 万次，相对 3 月变化为 13。 Web 端和 H5 端的网址为： ，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。

以下是一些适合用于写旅游攻略的 AI 工具和相关建议： 1. Bot 智能体：它自带的插件可以根据您想去的地方做出合适的规划，比如路线规划、周边规划等。您可以通过输入一定的 Prompt 描述，利用官方的优化功能获得不错的效果。 当您询问关于爬山的问题时，它会根据您的情况给出相应建议，如身体状况、路线和装备选择等。 当您询问登山路线时，它会为初学者推荐合适的线路。 当您询问登山装备时，它会告知必备的物品。 当您询问登山安全时，它会强调相关注意事项。 当您询问登山技巧时，它会提供提高技巧的方法。 2. 穷游网社区：这是一个 AI 旅游体验分享平台，利用自然语言处理和图像识别技术。它可以让用户分享旅游体验，发现更多美好。例如，当用户分享自己的欧洲之旅，APP 会根据照片的内容和文字描述，推荐相关的旅游攻略和景点。

以下是关于 Coze 教学的相关内容： 一泽 Eze 提供了万字实践教程，可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能跟学，学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，可视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能按模板生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法，文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 7 颗扣子 coze 的搭建有相关视频教程，包括： 第一颗扣子野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 。 第二颗扣子Stuart：2 分钟教您制作炉石卡牌，链接：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ ，原理拆解： 。 第三颗扣子陈慧凌：2 分钟做毛毡效果，链接：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 。 第四颗扣子银海：银河照相馆，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 。 第五颗扣子Speed 团队：Speed 团队菜品秀秀，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 ，原理拆解： 。

以下为您提供两种关于视频爬取工作流的信息： 1. Stable Video Diffusion 模型的 ComfyUI 部署实战： 完成准备工作后运行 ComfyUI。 安装 ComfyUI Manager 插件。 下载工作流，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载。 点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，可通过工作流上的绿色框查看运行进度。 生成的视频可在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看。若出现显存溢出问题，请另行处理。工作流可关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】获取。 2. 来来的 AI 视频短片工作流： 完整文档： 工作流概述： 概念设定：MJ 剧本+分镜：ChatGPT AI 出图：MJ,SD,D3 AI 视频：Runway，pika，PixVerse，Morph Studio 对白+旁白：11labs，睿声 音效+音乐：SUNO,UDIO,AUDIOGEN 视频高清化：Topaz Video 字幕+剪辑：CapCut，剪映 直播回放：

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。