Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

coze的api流式输出的python代码怎么写

Answer

以下是关于 Coze 的 API 流式输出的 Python 代码编写的大致步骤：

  1. 创建一个插件：
    • 填入插件名和插件描述。
    • 选择创建方式为云侧插件。
    • IDE 运行时选择 Python。点击【在 IDE 中创建工具】。
    • 在创建工具面板里：
      • 填入工具名称。
      • 填入工具介绍。
  2. API 接入：
    • 前往 https://docs.glif.app/api/getting-started 。
    • 去注册 Token 页面创建一个新的 Token 并复制备用。
    • 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。
  3. 在 Coze 的 IDE 中：
    • 引入依赖包【requests】。
    • 编写 handler 方法。
    • 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置：
      • 填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。
      • 填写出参字段。
  4. 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。
  5. 创建一个 Bot，挂载新创建的插件。在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。
  6. 最后，测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze 即可。

另外，在配置输出节点时：

  1. 选择回答模式为“使用设定的内容直接回答”。
  2. 由于最终输出结果的呈现是在外层 bot 中，以对话的形式给出，“流式输出”能够像码字一样，逐步展示内容，有更好的使用体验。
  3. 整理回答中需要使用的变量，在「输出变量」区域中全部引用。
  4. 根据最终输出预期，按照 Markdown 格式的写法，引用「输出变量」区域的参数名，在「回答内容」中输入回答内容模板。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Glif：图像流强大的多，使用和接入Coze

Glif虽好，但我们更熟悉Coze，那就把Glif的功能通过API方式接过来，Coze版【[Ai宠昵名](https://www.coze.cn/store/bot/7385145130602479655)】一，先要创建一个插件：1.填入插件名，插件描述。2.创建方式选择云侧插件。3.IDE运行时选择Python。点击【在IDE中创建工具】。创建工具面板里：1.填入工具名称。2.填入工具介绍。Glif是允许通过API调用平台上的应用，API接入：https://docs.glif.app/api/getting-started去[注册Token页面](https://glif.app/settings/api-tokens)创建一个新的Token并复制备用。将自己发布的glif链接上的id复制备用。在Coze的IDE中引入依赖和编写handler方法。代码中对应的数据字段在元数据Tab中设置：1.填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。2.填写出参字段。左侧的依赖包添加【requests】。填入测试数据运行，测试通过后即可发布。创建一个Bot，挂载新创建的插件即可，在Prompt中做一些对入参的校验和约束。最后，测试从Coze调用Glif功能跑通，发布Coze，大功告成～以上就是大致的思路了。通过这种插件的方式取长补短，可以将Glif作为Coze工作流中的一环，有效弥补图像流较弱影响整体效果～

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

首先进入Coze，点击「个人空间-工作流-创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能如下：其中，左侧「选择节点」模块中，根据我们的子任务需要，实际用上的有：1.插件：提供一系列能力工具，拓展Agent的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过LLM生成，就需要依赖插件来实现。2.大模型：调用LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。3.代码：支持编写简单的Python、JS脚本，对数据进行处理。而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应1.2分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的LLM大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。

一泽Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力

好了，恭喜，到这一步，每个子任务的节点都已经配置验证完毕，现在我们只需要把这些内容像“乐高”一样拼装起来。1.因为我们需要按照固定的格式，直接生成结构化的长文，而不仅仅是返回字段数据，所以需要选择回答模式为“使用设定的内容直接回答”1.由于最终输出结果的呈现是在外层bot中，以对话的形式给出。我们的精读结果往往很长，“流式输出”能够像码字一样，逐步展示内容，有更好的使用体验。1.整理回答中需要使用的变量，在「输出变量」区域中全部引用1.根据最终输出预期，按照Markdown格式的写法，引用「输出变量」区域的参数名，在「回答内容」中输入回答内容模板：最终，我们就能获得这样的回答内容：这些文本，在外层bot中，就会以Markdown格式完成渲染，分别区分显示标题、引用、正文、列表、图片、链接等格式。现在，整个工作流Agent的核心功能，均已经被实现验证，干的漂亮！

Others are asking
chatgpt api 会员
以下是关于常见模型 API 申请的相关信息： GPT3.5 和 GPT4：API 调用稍麻烦，需要绑定支付方式。支付方式设置参考中的 Visa 部分（有封号风险），绑卡后才可以正常调用 API。 文心一言：前往百度。 讯飞星火：去。 通义千问：前往阿里云【】页面查看详情。 另外，API 就像是一个信差，接受一端的请求并返回信息。例如在网页中，通过域名、路径、查询参数等组成网址来实现特定功能，就和 ChatGPT 网页版和 ChatGPT API 的关系类似。虽然大致理解了 GPT 发送请求的原理，但要知道具体的请求位置和查询参数写法，需要寻找 API 文档。
2024-12-27
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下： 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌起名，设置过期时间为永久有效，选择指定团队空间，勾选所有权限，并保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 获取机器人 ID，在个人空间中找到要接入微信的机器人，点击进入编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建，GET 方法中传递参数的方式包括 Body（通常在 GET 方法中不用于传递参数）、Path（可传递参数，常编码为 URL 一部分）、Query（最常用的参数传递方式）、Header（通常不用于传递参数，而是定义请求头部信息）。配置输出参数时，若填写无误可点击自动解析，调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25
我想找关于视觉识别相关的api
很抱歉，目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找： 1. 一些知名的云服务提供商，如阿里云、腾讯云、百度云等，它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站，可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛，例如 CSDN、掘金等，您可以在这些地方与其他开发者交流，获取相关的推荐和经验分享。
2024-12-19
API是什么
API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例，网址中的域名（如 www.themoviedb.org）指定了网站的位置，路径（如 /search）指定了特定页面的位置，查询参数（如 query=奥本海默）则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据，如图片地址“backdrop_path”，可能不完整，需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API，需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为：先思考想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据；然后寻找所需的外部数据的 API 文档，或自己开发 API 并寻找可用的 Action；最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 很感兴趣，可以从系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2024-12-16
在使用openai api的时候，同一轮对话，需要每次都传system prompt吗？可以利用什么session id来减少system prompt的显示调用吗
在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时，系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器，大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说，系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分，以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外，OpenAI 还推出了 Stateful API，开发者只需传入最新的对话记录，大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache，能指数级降低大模型应用的开销，提升计算速度。例如，在不使用 cache 的情况下，使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒，而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制，缓存用户对话的历史记录，并在每次 API 调用中，使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本，以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用，目前提供的知识库中未提及相关内容。
2024-12-11
API是什么
API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”的页面为例，网址中的域名（如 www.themoviedb.org）指定了网站的位置，路径（如 /search）指定了特定页面的位置，查询参数（如 query=奥本海默）则明确了具体的搜索内容。 对于获取数据，如图片地址“backdrop_path”，可能不完整，需要参考 API 文档来构造完整的地址。对于一些不熟悉的 API，需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为：先思考想要的 GPT 类型及是否需要外部数据；然后寻找所需的外部数据的 API 文档，或自行开发 API 并寻找可用的 Action；最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。
2024-12-10
agent现在是只有coze提供吗？
目前，AI Agent 并非只有 Coze 提供。Coze 具有以下特点： 1. 所有功能免费，无需任何费用，所见即所得。 2. 免费功能还涵盖丰富的主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等，这是其他平台无法比拟的。 3. 非常适合小白，无需编程基础，会使用电脑即可。 4. 国内版可直接对接微信、飞书等主流平台，国外版可对接 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台。 5. 国内版目前只能支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，国外版可支持使用“GPT 3.5/GPT 4”大模型作为对话引擎，且 GPT 4 完全免费，但国内无法访问，需要特殊手段。 6. Coze 还有自己的手机端，方便用户通过手机端 APP 分享自己的 AI 应用，提高用户使用体验和产品裂变的可能性。 此外，Coze 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以免费使用海量大模型，有丰富的插件生态。记账管家是基于 Coze 平台能力搭建的记账应用，用户可直接告知收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，且每一笔记账记录不会丢失。
2024-12-26
coze教程案例
以下是为您提供的 Coze 教程相关内容： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 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，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 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。注：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，附有相关 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。 相关比赛中的 Coze 教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）
2024-12-26
帮我找一个使用了coze 的事件触发器和工作流的案例
以下为一个使用了 Coze 的事件触发器和工作流的案例： 在为 Bot 设置触发器时，可选择定时触发或事件触发。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。触发任务的执行方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 例如，添加一个审批工作流作为触发器，当触发后执行工作流完成业务审批。在 Stuart:0 基础教学系列之 Coze“用户界面”创建初体验中，上传图片并点击“上传图”按钮，可触发把图片传递给右边的图片框这一事件。调用 workflow 时需要传入工作流需要的参数，可通过选择双向箭头找到要传递过来的数据。但传文件存在一些问题，目前好多浏览器（尤其是 safari）的事件触发工作流可能会失败，可换用 chrome 或 edge 浏览器。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。
2024-12-24
如何用coze的触发器，让触发器接受到内容，发给到工作流
以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明： Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词：通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件：为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流：为触发器添加工作流，若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信： 1. 在 Bot 中绑定工作流，设置定时任务，然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托工作流，设置提示词，直接调用工作流。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，选择触发时间，如希望每天 18 点收到微信推送，就选择 18 点。任务执行时选择工作流，输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。
2024-12-24
万字长文带你使用Coze打造企业级 万字长文带你使用Coze打造企业级
以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ） Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ） 知识库相关： 官方文档：创建并使用知识库（https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ） 官方文档：知识库最佳实践（https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ） 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot，TA 熟读了我所有的文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ） 手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人（https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ） Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true ）
2024-12-24
dify-on-wechat如何接coze
要将 Dify 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，CoW（chatgptonwechat）是一个基于大型语言模型的智能对话机器人项目，具有多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具、知识库等特性和优势，支持在多个平台部署，包括微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等。项目开源，GitHub 地址：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee 地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 您还可以引入项目，在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序，将画图程序的调用过程写到 dify bot 中，如用 query“画”开头接提示来触发调用。
2024-12-24
我想学习python，但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学，我觉得很无聊，而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个，利用AI快速学习python的方法吗？
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法： 首先，您需要了解 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等规则）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程）、函数（定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间）、模块和包（学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能）、面向对象编程（了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态）、异常处理（理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误）以及文件操作（学会文件读写、处理文件与路径）。 您可以参考以下课程内容进行学习： 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第二节：Python 基础语法与文本处理，45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理，如统计字符数、词语数、句子数，讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构，能够进行简单文本数据处理。 第三节：利用 Python 进行自然语言处理（NLP），45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析，统计词频并找出高频词汇，讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作，理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中，您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题，例如通过智能问答获取对概念的解释，或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利！
2024-12-16
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件，提取表格中数据，行列保持一致进行如下格式转换：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ （1）按行进行倒序排列；‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例： ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件，然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12
帮我写一个可以训练的分类器代码， python 代码，目的是将样本的扰动分为 0，0.001，0.003，0.005 四类，按照以下步骤写 第一步：导入需要的库 第二步：加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步：获取数据样本的扰动值 第四步：判断扰动值的大小，比如扰动值为 0，则加一计数 第五步：打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
在cmd中升级python软件。
在 cmd 中升级 Python 软件的方法如下： 1. 当出现“PIP 需要升级”的提示，如“A new release of pip available:22.3.1 > 23.0.1”，解决方法是直接复制执行电脑所给出的代码。例如复制“run:”后面的全部内容，然后在 CMD 中执行即可。比如：“D:\\openai.wiki\\stablediffusionwebui\\venv\\Scripts\\python.exe m pip install –upgrade pip”。 2. 如果出现“未找到 Python”的错误“Couldn’t launch python exit code:9009”，通常意味着系统无法找到 Python 解释器。这可能是因为 Python 未正确安装或未添加到系统环境变量中。您可以检查是否已正确安装 Python 并将其添加到系统环境变量中。如果已经安装并添加到系统环境变量中，则可能需要重新启动终端或计算机以使更改生效。 3. 若出现“Python 环境变量错误”，如“Expecting value:line 1 column 1”，可能是 Python 找不到系统变量了，您可以打开 CMD 窗口之后输入 Python，看看系统能否正常启动 Python，如果找不到 Python 的话，可以搜索一下 Python 环境变量修复的办法。如果不想修复也能够正常使用，可以通过 miniconda 的终端内执行“conda activate 你的环境名称或路径”，然后 CD 到您的 SD 根目录之后执行 webuiuser.bat 即可。
2024-11-29
根据Python实验内容（包括实验场景和实验内容）和参考资料链接，如何优化prompt，以完成程序？
以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议： 1. 对于算术推理相关的程序，若思维链（及生成的方程式）存在正确但模型执行算术运算错误的情况，可添加一个 Python 程序作为外部计算器（使用 Python 的 eval 函数）处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时，通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式，以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中，若生成的迷宫存在边未封好等问题，可调整提示词。若对复杂度不满意，也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中，对于提示词编写，应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则，保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景，确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词，需进行适当修改，以通用描述替代，除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分，思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。
2024-11-22
python编写比较好的AI有哪些
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。
2024-11-21
基于TTS+LLM流式数字人的问答系统
以下是关于基于 TTS + LLM 流式数字人的问答系统的相关信息： 数字人简介： 算法驱动的数字人强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。其最简单的大致流程包含三个核心算法： 1. ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）：旨在将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应，以实现像人与人一样的对话交互。 2. AI Agent（人工智能体）：充当数字人的大脑，可直接接入大语言模型，强调 Agent 的概念是为了让数字人拥有记忆模块等，使其更加真实。 3. TTS（Text to Speech，文字转语音）：由于数字人依靠 LLM 生成的输出是文字，为保持语音交互一致性，需要将文字转换为语音由数字人输出。
2024-11-25