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如何快速掌握python

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以下是关于如何快速掌握 Python 的一些建议:

  1. 掌握最少必要知识,然后尽快开始学习过程,并尽快度过这个过程。现在有了 AI 能极大加速这个过程。
  2. 您可以参考:python 学习地图
  3. 结合 ChatGPT,遇到不懂的问题都可以向其询问。
  4. 林花前同学写的 AI 赋能编程系列 Python 入门指南,回馈社区,非常值得参考。
  5. 了解什么是 Python:
    • 环境部署简单:下载两个软件,然后点点点就安装好了。
    • 简单易学:Python 的语法特别简单,而且可读性很强,是最适合小白的编程语言。
    • 应用广泛:可以做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。
  6. 学习如何配置 Python 运行环境:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SQZtwhugbitHR6krpB1cmQ1Pnyh
  7. 学习安装 Python 相关的编程助手,如:

安迪:写给职场人的 AI 办公手册——如何与 AI 高效对话》探讨了如何高效与 AI 对话,强调了提示词工程的重要性。书中介绍了编写有效提示词的技巧,包括明确需求、提供相关信息及使用不同框架(如 ICIO、CO-STAR 等)。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
我计划检测一张图片中的玉米。我使用python怎么实现这个目的。
要使用 Python 检测一张图片中的玉米,您可以考虑使用一些图像处理和机器学习的库,比如 OpenCV 和 TensorFlow 等。 使用 OpenCV 可以进行图像的读取、预处理和特征提取。首先读取图片,然后可能需要进行一些图像增强、滤波等操作来改善图像质量,以便后续的检测。 如果使用 TensorFlow 等深度学习框架,可以构建一个卷积神经网络(CNN)模型来进行玉米的检测。您需要准备包含玉米和非玉米的大量图片数据集,并对数据进行标注,然后训练模型。 但具体的实现会比较复杂,需要您具备一定的图像处理和机器学习知识。
2024-09-18
基于Python调用目前最新的open ai的api
以下是基于 Python 调用目前最新的 OpenAI 的 API 的方法: 首先,我们提供了一个 Python 库,您可以按如下方式安装: ``` $ pip install openai ``` 安装后,可以使用绑定和 API Key 运行以下命令: ```python import os import openai Load your API key from an environment variable or secret management service openai.api_key = os.getenv response = openai.Completion.create ``` 绑定还将安装一个命令行实用程序,您可以按如下方式使用: ``` $ openai api completions.create m textdavinci003 p"Say this is a test"t 0 M 7 stream ``` ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以使用 gpt3.5turbo 构建您自己的应用来做以下事情: 起草一份邮件或者其他文字内容 写 Python 代码 回答关于一组文档的问题 创建会话代理 给您的软件提供一个自然语言的接口 辅导各种学科 语言翻译 假扮成游戏中或其他内容的角色 这个指引说明了如何。 另外,在当地时间 6 月 13 日,OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新。现在开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。传送门: 官网有很详细的例子。
2024-09-10
使用python 如何学习 ai
如果您想使用 Python 学习 AI,可以按照以下步骤进行: 1. Python 基础: 属性和方法:学习如何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及实现多态。 异常处理:理解异常的概念及工作原理,学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:掌握文件的读写、文件与路径操作,如打开文件、读取和写入内容,处理文件路径及列举目录下的文件。 2. AI 基础: 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展: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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,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:了解强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础 在深入学习 AI 时,可能会遇到编程方面的困难,各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。但可以通过这份简明入门,在 20 分钟内循序渐进地完成一些任务,如完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。
2024-08-29
怎么让AI写一段python代码,实现专利状态自动更新
目前没有关于如何让 AI 写一段实现专利状态自动更新的 Python 代码的相关内容。但一般来说,要实现这样的功能,您需要明确以下几个步骤: 1. 确定获取专利状态的数据源,例如相关的数据库或 API 接口。 2. 设计数据处理和更新的逻辑,包括数据的提取、转换和存储。 3. 利用 Python 的相关库和技术,如数据库操作库(如 MySQLdb、sqlite3 等)、网络请求库(如 requests 等)来实现与数据源的交互和数据处理。 由于缺乏具体的细节和需求,以上只是一个大致的思路,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-08-29
python写一个五子棋程序
很抱歉,目前知识库中没有关于使用 Python 编写五子棋程序的具体内容。但编写五子棋程序通常需要以下步骤: 1. 设计游戏界面:可以使用图形库如 Pygame 来创建棋盘和棋子的显示。 2. 定义游戏规则:明确五子棋的胜利条件,如五子连成一线。 3. 处理玩家输入:获取玩家下棋的位置。 4. 实现游戏逻辑:包括判断落子是否合法、更新棋盘状态、判断胜负等。 您可以在网上搜索相关的 Python 五子棋程序示例和教程,以获取更详细和具体的代码实现。
2024-08-27
coze的api流式输出的python代码怎么写
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/gettingstarted 。 去创建一个新的 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。
2024-08-20
查阅机器人文献资料,深度分析机器人文献资料,快速掌握机器人领域,评价机器人能力,分析机器人发展的趋势,写一份3OOO字分析报告。
很抱歉,目前知识库中没有关于您所需的机器人领域的详细文献资料及分析内容,无法为您直接生成一份 3000 字的分析报告。但我可以为您提供一些指导和建议,帮助您完成这份报告。 首先,您可以通过学术数据库(如 Web of Science、Scopus 等)、图书馆资源以及专业的机器人研究机构网站来获取相关的文献资料。在查阅文献时,关注权威期刊和知名学者的研究成果。 对于深度分析文献资料,您可以从以下几个方面入手:研究方法、实验数据、结论的可靠性等。同时,注意比较不同研究之间的异同点,找出研究的热点和空白领域。 在掌握机器人领域方面,了解机器人的分类(工业机器人、服务机器人、特种机器人等)、关键技术(传感器技术、控制算法、人工智能融合等)以及应用场景(制造业、医疗、物流等)是很重要的。 评价机器人的能力可以从性能指标(精度、速度、负载能力等)、智能化水平、适应性和可靠性等方面进行。 分析机器人发展的趋势时,考虑技术创新的推动(如新材料、新算法的应用)、市场需求的变化(如老龄化社会对服务机器人的需求增加)以及政策法规的影响等因素。 希望以上建议对您有所帮助,祝您顺利完成分析报告!
2024-09-01
第一章作业查阅机器人文献资料,深度分析机器人文献资料,快速掌握机器人领域,评价机器人能力,分析机器人发展的趋势。写一份3000字文章
以下是为您生成的关于机器人领域的 3000 字文章: 一、引言 机器人技术作为当今科技领域的重要组成部分,正以惊人的速度发展和变革。对机器人文献资料的深入研究和分析,有助于我们快速掌握这一领域的核心知识,准确评价机器人的能力,并洞察其未来的发展趋势。 二、机器人的定义和背景 (一)定义 机器人是一种能够自动执行任务的机械装置,通常具备感知、决策和行动的能力。 (二)背景 机器人技术的发展可以追溯到古代,但现代机器人的概念始于 20 世纪中叶。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的不断进步,机器人的性能和应用范围得到了极大的拓展。 三、机器人的分类和特点 (一)分类 根据不同的标准,机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 (二)特点 机器人具有高精度、高速度、高可靠性、可编程性等特点。 四、机器人的关键技术 (一)感知技术 包括视觉、听觉、触觉等传感器技术,使机器人能够获取周围环境的信息。 (二)决策技术 基于人工智能算法,让机器人能够做出合理的决策。 (三)控制技术 确保机器人的动作准确、稳定和高效。 五、机器人的应用领域 (一)工业制造 在汽车、电子等行业中,机器人能够完成装配、焊接、搬运等重复性工作,提高生产效率和质量。 (二)医疗保健 辅助手术、康复治疗、护理等方面发挥作用。 (三)服务行业 如餐饮、物流、零售等,提供客户服务、货物配送等功能。 (四)军事领域 执行侦察、排爆、作战等危险任务。 六、机器人能力的评价指标 (一)精度和准确性 衡量机器人完成任务的精确程度。 (二)速度和效率 反映机器人的工作效率。 (三)适应性和灵活性 评估机器人在不同环境和任务中的适应能力。 (四)可靠性和稳定性 考察机器人长期运行的稳定性和可靠性。 七、机器人发展的趋势 (一)智能化 融合更多的人工智能技术,使机器人具备更强的自主学习和决策能力。 (二)人机协作 人与机器人更加紧密地合作,共同完成复杂任务。 (三)小型化和轻量化 便于在更多场景中应用。 (四)多模态感知和交互 实现更自然、更丰富的人机交互。 (五)应用领域的拓展 不断渗透到新的行业和领域。 八、结论 机器人技术的发展为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。通过对机器人文献资料的深入分析,我们对机器人的定义、分类、关键技术、应用领域、能力评价和发展趋势有了更全面的认识。未来,随着技术的不断进步,机器人将在各个领域发挥更加重要的作用,为人类创造更多的价值。但同时,我们也需要关注机器人发展带来的伦理、法律和社会问题,确保其安全、可靠、有益地服务于人类社会。 以上内容仅供参考,您可以根据实际需求进行调整和完善。
2024-08-30
新手如何掌握提示词技巧
对于新手掌握提示词技巧,以下是一些建议: 1. 实践和尝试:在理论学习后,通过实践来巩固知识,尝试使用各种产品并制作自己的作品。同时,可在知识库中分享实践成果。 2. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的体验。 3. 持续学习和跟进:关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,加入相关社群和组织,参加研讨会等,以了解最新发展。 在具体的提示词技巧方面: 1. 对于一般的提示词: 语气:指定所需语气,如正式、随意、信息性、说服性等。 格式:定义格式或结构,如论文、要点、大纲、对话等。 限制:指定约束条件,如字数或字符数限制。 引用:要求包含引用或来源以支持信息。 语言:指明回应的语言。 反驳:要求解决潜在的反驳论点。 术语:指定要使用或避免的行业特定或技术术语。 类比:要求用类比或示例阐明概念。 2. 对于 Stable Diffusion 的提示词: 学习基本概念:了解其工作原理、模型架构,理解提示词对生成结果的影响,掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程:通读官方文档,研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 学习常见术语和范例:熟悉相关领域的专业术语和概念,研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧:学会组合多个词条精确描述效果,掌握使用特定符号控制生成权重,处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 实践和反馈:尝试生成不同风格和主题的图像,对比结果并总结经验,在社区分享并获取反馈。 创建提示词库:按主题、风格等维度建立自己的提示词库,记录成功案例。 持续跟进前沿:关注最新更新和社区分享,掌握新技术、新范式和新趋势。 总之,学习提示词技巧是一个长期的过程,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。
2024-08-28
对于ai+产品经理的职位,你认为哪些是我必须掌握的核心能力?
对于 AI+产品经理的职位,您必须掌握的核心能力包括以下方面: 产品设计与开发:产品设计、产品规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、产品开发、产品逻辑思维、产品测试、功能规划、产品创新、产品策划。 人工智能与技术:人工智能、NLP(自然语言处理)、AIGC(人工智能生成内容)、AI 技术、AI 产品设计、AI 产品规划、大语言模型(LLM)、云计算。 市场与用户研究:竞品分析、用户调研、市场分析、市场需求分析、用户需求洞察。 沟通与协作:沟通能力、跨部门协作、跨团队协作、执行力。 分析工具与方法:SPSS(统计分析软件)、学习能力。 创新与思维:创新思维、用户思维、审美。 此外,作为 AI 产品经理,还需要具备以下能力: 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性:在产品规划阶段,能更准确地评估某些功能的技术可行性。 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 数据分析能力:很多 AI 算法涉及数据处理和分析,掌握相关知识可提升数据分析能力。
2024-08-14
我是一个创业者,想做AI软件外包业务,帮助其他公司定制AI软件应用,我自身应该掌握哪些知识?
如果您想做 AI 软件外包业务,帮助其他公司定制 AI 软件应用,自身应掌握以下知识: 1. AIPM 技能: 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,以做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿,更好地规划产品未来。 提升产品竞争力,发现产品独特优势,提出创新特性。 具备数据分析能力,处理和分析相关数据。 2. 提示词工程相关: 了解 2C 业务,为 C 端用户制作有丰富提示词的网页应用程序。 熟悉 B2B2C 业务,为垂直领域企业定制提示词应用。 3. Python 及相关编程知识: Python 基础:包括基本语法规则、数据类型、控制流。 函数: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,使用包来扩展程序功能。 面向对象编程:了解类和对象、属性和方法等概念。
2024-08-12
学习AI之前还要掌握什么样的知识
在学习 AI 之前,您需要掌握以下几方面的知识: 1. 编程语言:例如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. Python 相关知识: 属性和方法:学习如何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及实现多态。 异常处理:理解异常的概念及在 Python 中的工作原理,学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:掌握文件读写、文件与路径操作,包括如何打开文件、读取和写入内容,以及处理文件路径和列举目录下的文件。 3. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 5. 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:了解其基本概念。 6. 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 对于中学生而言,学习 AI 可以参考以下建议: 1. 从编程语言入手学习,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,体验其应用场景,也可以探索面向中学生的教育平台,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,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之,无论是成年人还是中学生,都可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2024-08-07
我想通过AI快速生成专利
以下是关于通过 AI 快速生成专利的相关信息: 专利审查方面的 AI 使用步骤: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 自动化专利申请的示例平台: 1. Specifio:利用 AI 技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,提高专利申请的效率。 2. PatentPal:使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件,减少人工工作量。 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。
2024-09-18
如何快速学习AI
以下是为您提供的快速学习 AI 的指南: 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,您可以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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧 提示词上手容易且很有用。 5. 实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 6. 体验 AI 产品 尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 7. 持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要记住,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。 另外,如果您不会代码,还可以参考“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”,在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务: 完成一个简单程序 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述
2024-09-17
帮忙推荐AI优秀的书籍,让我们快速入门
以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍: 《陈财猫:推荐书单了解各个领域的知识,并在恰当的时候调用它们》:这是一个涵盖多个学科的书单,包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确,多为大学教材或导论书籍,不乏经典大师之作;有框架成体系,能通过阅读构建起完整知识框架;好读,适合初学者,即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI》: Python 方面:推荐《Python 学习手册》,名声在外;《Python 编程》,对新手友好。 AI 方面:推荐《人类简史》,其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅;《深度学习实战》,按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2024-09-17
如何快速学习深度学习
以下是关于快速学习深度学习的一些建议和资源: 1. 阅读《Deep Learning in a Nutshell:History and Training》(https://developer.nvidia.com/blog/parallelforall/deeplearningnutshellhistorytraining/),这一系列博客提供了直观温和且不严重依赖数学或理论构建的深度学习介绍,涵盖了基础和核心概念、历史以及训练方法等内容。 2. 如果没有概率论和线性代数基础,可以学习相关课程。对于机器学习基础薄弱的情况,可以先看吴恩达的课程,再以李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门强化学习,只需要看李宏毅课程的前几节讲完神经网络的部分,大约需要 25 小时。 3. 学完理论知识后,可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习,入门阶段看前五章,大约 10 小时。 4. 可以观看 B 站王树森的深度学习课程的前几节学习强化学习的基础知识点,大约 5 小时。 5. 到一定阶段后,可以通过做项目来巩固知识,比如阅读《动手学强化学习》(https://hrl.boyuai.com/)看到 DQN 的部分,大约十几小时。 此外,还可以观看“用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”(https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1),了解什么是 AI 大模型及其原理。其中提到生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC,相关技术名词包括 AI(人工智能)、机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习)、监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)、深度学习(一种参照人脑有神经网络和神经元的方法)。
2024-09-17
有没有快速帮我入门使用AI的教程
以下为您提供两份快速入门 AI 的教程: 《写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内,您将循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片,AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低,但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题,从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天,说明入门不难。
2024-09-16
快速提取视频内文字的方法
以下是快速提取视频内文字的两种方法: 1. 首先从视频网站上提取出视频的音频部分,然后利用飞书妙记的免费语音转文字功能,将音频上传并转换成文本。转写完成后,将文本下载下来,上传至相关工具中,以便对视频内容进行快速总结和知识提炼。 2. 将视频中的文字内容全选复制发送给 GPTs。总结完视频内容之后,还可以继续向 AI 提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。
2024-09-13