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python编写比较好的AI有哪些

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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,具体可参考如何配置 python 运行环境
    • 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。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:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。激活函数:了解常用的激活函数,如ReLU、Sigmoid、Tanh。

python安装FittenAI编程助手

作者:[木木的个人说明书](https://gida8fb9mrg.feishu.cn/wiki/GNJkwL39niyI3xkSfYWccq2bn4g)这两年AI发展迅猛,我们总是追求更快、更高效的工作方式,AI的出现可以说改变了很多人的工作方式而编程也一样,AI对我们来说就是一个可靠的编程助手,给我们提供了实时的建议和解决方案,无论是快速修复错误、提升代码质量,或者查找关键文档和资源,AI作为编程助手都能让你事半功倍。在配置AI插件之前,你需要先安装python的运行环境:[如何配置python运行环境](https://gida8fb9mrg.feishu.cn/wiki/Vg4MwThAvivL34kyYthcwWUOnxg)[heading2]安装[content]点击左上角的File - Settings - Plugins - Marketplace[heading2]注册(免费)[content]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[heading2]智能补全[content]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[heading2]AI问答[content]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[heading2]自动生成代码[content]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[heading2]代码转换[content]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[heading2]自动生成注释[content]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

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容:Python基础基本语法: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Python中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for和while)来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块:学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包:理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程(OOP)类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
从零开始学习python
以下是从零开始学习 Python 的相关指导: 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识,尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT,不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言,具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具(功能)的工具箱,能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单,下载两个软件,然后点点点就安装好了。 2. 语法简单,可读性强,是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛,可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年,Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发 Python。 2. 1991 年,Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布,标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年,Python 1.0 发布,这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年,Python 2.0 发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初,Python 社区开始迅速增长,Python 的流行度上升。 6. 2008 年,Python 3.0 发布,不完全向后兼容,引入新的语法特性和改进,以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日,Python 2 正式停止支持,社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年,Python 3.9 发布,引入了许多新特性,包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数,理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块,学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解类的定义和实例化。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写:学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作:处理文件路径,列举目录下的文件。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
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》
2025-04-11
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完,核对一下: 如果有的话,会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。 如果没有的话,需要进行安装。 4. 安装 Python: 对于 Windows 系统,可以点击以下链接下载安装包: (有小伙伴说下载不了,可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址:https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c) 对于 Mac 系统,可以点击以下链接下载安装包: 5. 安装注意: 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后,关闭窗口,再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas,juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下: 数据处理基础:pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中,如读取数据(pd.read_csv)等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境:Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境,非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码,方便查看中间结果,并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中,有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE(如 PyCharm、VS Code)中运行。 在一些实践项目中,如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等,都需要 Python 基础与环境配置,包括通过 pip 安装 pandas 库,以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路,您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先,您需要确定管理平台的功能需求,例如用户注册与登录、充电桩信息管理(包括位置、状态、充电功率等)、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面,您可以使用 Python 的 Web 框架,如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制,可以考虑使用物联网技术,通过传感器获取充电桩的实时状态,并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面,需要设计合理的计费规则和算法,并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助,祝您开发顺利!
2025-03-31
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
自动规划的prompt如何设计编写
自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点: 对于简单任务场景: 设定人物:描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程:明确 Bot 的功能和工作流程,约定在不同场景下的回答方式,可通过自然语言强调调用工具以提升约束力,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答:明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,使用 Markdown 语法,增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,您可直接使用或修改。 此外,PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈,诱导出精确的专家级见解和深入指令,能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时,当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后,有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如,找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写,这需要一定的洞察能力,可采用“如果某事重复做了三遍,就要思考如何将它自动化”的方法论。例如,若多次在群里发同样的自我介绍,可编写自动优化排版的 Prompt。
2025-04-08
投标书编写的免费AI工具
以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户,能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。网址:https://autogenai.com 。 此外,还有一些用于 AIGC 相关检测的网站: 1. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero:专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。
2025-04-08
如何自动编写测试用例
AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
帮我编写一个suno创作提示词模板
以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容: 在“离谱村”的案例中,首先收到台词素材和配音,确定“童趣”“欢乐”的风格,将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本,再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长,后参考论坛网友分享的格式,通过调式变化和情节描述,使用和弦进展推动故事情节发展,这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中,创作思路是给文物上色,参考攻略玩过变形,利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式,尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象,通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映,各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片,选择边缘轮廓或人物姿势,不添加景深,提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-27
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面,没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素,包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势: 1. 降低入门门槛:过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识,现在通过 AI 工具,门槛大大降低。 2. 规范的分析流程:对于初学者来说,AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好,其规范化流程更严谨,结果更可靠。 3. 自动化处理:会自动进行模型选择以匹配数据,还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作:重复性劳动可先交给 AI 做,人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面,GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型,Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化,Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括:对 AI 结果要进行严格验证,不要完全依赖 AI,要保持独立思考,对 AI 的能力边界有清晰认识,合理使用以提高工作效率。同时,AI 应被视为辅助工具而非完全替代品,人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
将照片改成卡通效果用什么ai会比较简单易操作
以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果,操作相对简单易操作: 1. ChatGPT 4o:支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像,提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可,后续会话中只需上传图片,无需重复输入提示词。参考链接:
2025-04-08
用什么ai写论文比较好
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能在多方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮您精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,有消息称 Sakana AI 用 AI Scientistv2 模型生成的论文通过 ICLR 2025 双盲评审,但他们主动撤回论文,呼吁学术界先制定 AI 论文规范。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
你有知道那些做AI比较厉害的培训课程
以下是一些比较厉害的 AI 培训课程: B 站 up 主的课程:每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 由白马老师和麦菊老师带领的 AI 星图及相关创作课程,包括毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师会带领的炼丹操作课程,炼丹需提前准备一些图,老师会提前发布内容让大家准备。 关于 AI 文旅视频的课程,几位老师带来了干货课程,工作流开源,学习后可制作类似视频。 高效 PB 及相关案例课程,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动的新的 AI 视频主题课程。 AI 音乐相关课程,有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 以下是一些其他的课程资源: 一位投资人推荐的课程: MIT Deep Learning: Stanford CS 324Advances in Foundational Models: The Full Stack LLM Bootcamp: 野菩萨的课程: 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得野菩萨的课程,可以来参与 video battle,每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。
2025-04-01