介绍一下光流的概念，如何计算，以及可视化表达方法

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

以下是关于生成可视化网页的 prompt 相关内容： 1. 利用 AI 将 PDF 一键变成可视化网页： 整体思路来自归藏。 目前只有 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，可将 prompt 发给能使用它的产品，如 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等。 Prompt 基本复制可用，但需将作者信息和媒体资源部分改成自己的内容。媒体资源若为网上现成图片，可复制图像链接；若为自己的图片，可使用图床服务生成公链，以 Markdown 格式贴到媒体资源处。 2. 为生成更漂亮的可视化网页编写的工具： 解决了模型生成结果过于随机的问题。 可在网页上自定义基础样式或随机生成，直到满意。 工具网址：https://60mcp23013.yourware.so/ 3. 3 月 25 日 AI 资讯汇总中的相关用例： 动态图表制作：输入“请给我输出红楼梦的人物关系，并与 html 的形式输出可视化图表，可以参考我给你的图表形式”，可添加参考的个性化图表示例，以 html 附件形式上传。 提供文案输出可视化网页：输入“来自归藏大大 我们输入我们的 AI 周刊内容”。 小红书卡片：输入“来自向阳乔木大大的提示词”。

以下是关于代码可视化的相关内容： 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具： |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用： 在现代企业和研究环境中，ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib，极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求，指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如，市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现，环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意，如果图示是中文的，可能显示不了，需要上传字体文件上去，此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力： 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力，设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中，要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据，并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据，但 ChatGPT 无法生成所需图形，而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应，将数据调整为正确格式并适应可视化效果。

以下是关于论文可视化的相关内容： DeepSeek V3 相关案例： 向阳乔木用提示词在 V3 上生成卡片，效果不输 Claude。 归藏直接写了前段时间 Claude 最擅长的长文本转网页。 闻星尝试把论文变成可视化，相关链接：https://mp.weixin.qq.com/s/U3tJyHHaTdArWMoPZLgvog ?试了下新 DeepSeek V3 生成 100 篇论文 Poster?风格神似 Claude 3.7? 全量海报可以访问 ?https://paperscope.ai/?method=7 用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页： 这种方式在 AI 加持下门槛很低，人人都可操作。 整体思路来自归藏，在其基础上稍作修改的 prompt 目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，其他大模型生成的审美稍差。 Prompt 复制可用，但细节部分如作者信息、媒体资源等需根据自身情况修改。 媒体资源部分，图片可通过右键复制图像链接或使用图床服务生成公链，以 Markdown 格式贴到相应位置。 示例：物理老师将物理概念的 PDF 转成可视化网页，网址：https://lisa94destiny.github.io/physicssimulation/index.html

目前暂时没有关于数据挖掘评论分析生成可视化免费方法的相关内容。但您可以通过以下途径寻找免费的解决方案： 1. 利用开源的数据挖掘和可视化工具，如 R 语言中的 ggplot2 库、Python 中的 matplotlib 和 seaborn 库等。 2. 搜索在线的免费数据可视化平台，部分平台可能提供一定程度的数据挖掘和评论分析的可视化功能。 3. 参考相关的技术论坛和社区，获取其他用户分享的免费方法和经验。

以下是一些常见的数据可视化工具： 1. Matplotlib：基础绘图库，支持创建各种类型的图表，如折线图、柱状图等，具有丰富的绘图功能和样式调整选项。 2. Seaborn：基于 Matplotlib 构建，提供了更高级的绘图接口和美观的默认样式，适合快速创建复杂的统计图表。 3. Plotly：支持交互式可视化，能够创建动态和可交互的图表，适用于 Web 应用和数据探索。 在实际应用中，选择工具应根据具体需求和项目特点来决定。例如，如果需要进行基础的数据可视化和详细的样式定制，Matplotlib 是不错的选择；若追求更美观和便捷的绘图方式，Seaborn 可能更合适；而对于需要创建交互式图表的场景，Plotly 则能发挥优势。

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。

AI Agent 是一种智能代理系统，具有以下特点和概念： 是从年前到现在比较火的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说，指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 目前其概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。 应用特点包括个性化，能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测；能自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码；能实现多 Agent 协作，如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少。 包括 Chain（通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成）、Router（可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（Agent 上的一次工具调用）等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈）。

以下是关于 NLP 相关概念的详细介绍： 一、NLP、NLU、NLG 的关系 自然语言处理（NLP）中包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 二、NLP 的定义 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信，希望机器能像人一样具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言，“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式，包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工，以实现人机间的信息交流。 三、NLP 的用途 如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到 NLP 相关技术。 四、NLP 的技术原理 按照内容构成的层次，NLP 的基本技术原理可以分成 5 个层次： 1. 词法分析：找到词汇的各个词素，从中获得语言学信息。 2. 句法分析：对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 3. 语义分析：找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析：分析篇章结构，识别不同部分之间的语义联系，结合内外部信息，在整体上理解篇章。 5. 内容生成 五、NLU 专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU 系统试图理解句子和词语背后的含义，而不是仅仅处理单个词语。NLU 能够识别文本中的情感、意图和实体，并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。 六、NLG 专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG 系统将结构化数据转化为自然语言文本，例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG 能够根据不同的需求和场景，生成不同风格和语气的文本。 七、NLP 任务 主要包含 3 大类任务： 1. 自然语言理解任务（NLU，Natural Language Understanding）：特点是能看到完整上下文信息，然后做广义分类任务，典型任务如文本情感分析，词性标注，信息检索等。 2. 有条件自然语言生成任务（conditionedNLG，Natural Language Generation）：特点是 seq2seq，典型任务例如机器翻译，自动摘要等。 3. 无条件自然语言生成任务（unconditionedNLG）：特点是开放性的句子生成，典型任务如问答系统（QA）、对话机器人（ChatBot）等。一开始针对不同任务会使用不同的模型，后来发现 NLG 任务能通过 incontext learning + prompt 来完成 NLU 任务，于是逐渐收敛到了 NLG 任务。

AI 的基本概念： 人工智能（AI）是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，它们之间存在密切联系。 目前发展阶段： 已取得显著进展，如聊天机器人具备基本对话能力，能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务，但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程，但尚未完全实现。 对于新手学习 AI： 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI： 了解 AI 背景知识，包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础，如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型，如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础，包括网络结构和激活函数。

以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例： 在法律法规方面，如《人工智能法案》中，指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面，若指定生成某个页面（如首页、登录页等），可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台，关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计；对于信息类，关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是，目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，直接落地开发仍有距离，但随着 AI 技术的迭代，这种距离有望缩短。