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哪个AI工具可以允许我上传数据,然后进行多种多样的数据可视化?

Answer

以下是一些可以允许您上传数据并进行多种多样数据可视化的 AI 工具:

  1. GPT-4 的代码解释器模式:您可以将文件上传到 AI,允许 AI 编写和运行代码,并下载 AI 提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析,创建各种文件、网页甚至游戏。您还可以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。
  2. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。
  3. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。
  4. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具一起使用,该工具提供图形化界面创建模型。
  5. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。
  6. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。
  7. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。
  8. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。
  9. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。
  10. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。
  11. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

此外,ChatGPT 在数据分析领域也有应用,在个性化分析中可以处理假数据,包括游戏流水数据、产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。但在实际业务中处理大量数据时,需要结合实际需求和场景审慎评估其适用性,并进行数据校验。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式,允许您将文件上传到AI,允许AI编写和运行代码,并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析(尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作),并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来,关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论,但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象,[以至于一篇论文表明,它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息,请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示,以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则,也提醒它可以输出许多种类的文件。

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

[title]问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。3.ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。6.draw.io(现在称为diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

注:个性化分析中上传的数据均是假数据,包括下面所有示例:游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据,仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析,解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可以描述其他数据信息,使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具,在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧,可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单,真正接入业务也可定制多种分析模板,让GPT按相关模板格式返回,增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据,除了文中提到长类型字段的限制,还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT,结果数据要进一步校验是否符合要求,超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验,更为可控。我们仍需结合实际需求和场景,审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步,我们有理由相信,ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破,助力各行各业实现更高效、更智能的决策。

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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
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
生成可视化网页的 prompt
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”。
2025-04-10
代码可视化
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。
2025-04-09
论文可视化
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
2025-03-30
数据挖掘评论分析生成可视化的免费方法
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。
2025-03-26
数据可视化都有哪些工具
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。
2025-03-23
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
目前有哪些AI可以支持对用户上传的视频进行理解分析?
目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析: 1. Gemini 2.0 Flash Thinking:是解析视频的不错选择,可在 AIStudio(访问 aistudio.google.com,需海外 IP)上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型:能准确识别用户上传的图片,生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色,还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台:应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,还能根据偏好调试提示词。
2025-04-09
文本转化成ppt的AI工具,上传自己的模版
以下为一些可将文本转化成 PPT 且能上传自己模版的 AI 工具及使用指南: 1. 闪击 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版 输入大纲和要点:由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差,可参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650,将大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT:点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定。 在线编辑 导出:导出有一些限制,PPT 需要会员才能导出。 2. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制,相对比较耗时间。 导入方式: 复制最终大纲的内容,到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。如果看不见后缀,可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题,点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。 3. 其他 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-30
我上传一个ai人物形象,有什么AI能驱动他当做数字人来口播,免费的那种
以下为您介绍一些可以免费驱动 AI 人物形象当做数字人进行口播的工具及使用方法: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击网址,点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象,可以点击 ADD 添加您的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很 AI。 使用方法: 点击网址,注册后获得 120 免费 k 币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 4. 剪映: 优势:作为字节跳动旗下的产品,在抖音平台上被广泛应用,海外版 CapCut 也有出色表现。其拥有六大 AI 功能,能在编辑器里完成脚本生成、语音克隆、数字人口播等环节。 下载地址:剪映 制作流程: 打开剪映,添加一个文本到文字轨道,并修改好需要朗读的文字。 点击朗读,并进行声音克隆,剪映的声音克隆现在只用念一句话就可以完成克隆。 克隆完成后,选择喜欢的数字人形象,并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕,再自行调整文字样式并校准。 生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象。 当选择一个数字人形象时,软件会马上播放出该数字人的声音。点击右下角的“添加数字人”,就会将选择的数字人添加到当前视频中。 左下角会提示渲染何时完成。然后可以点击预览按钮,查看生成的数字人效果。 增加背景图片: 可以直接删除先前导入的文本内容。 为视频增加背景图片,点击左上角的“媒体”菜单,并点击“导入”按钮,来选择本地的一张图片上传。 点击图片右下角的加号,将图片添加到视频的轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽,直到视频的最后,也就是和视频对齐。
2025-03-27
有没有能对上传的音乐进行点评的AI
目前有一些 AI 工具可以对上传的音乐进行一定的处理和分析。例如,在某些音乐处理软件中,上传参考音轨后,AI 会参考音频特征进行处理,但需要注意的是,AI 并不能将您的音轨处理到目标音轨的完全相同的音质,缺失的声音细节也难以通过母带处理还原。 此外,有相关的研究和实践,如“我实现了一个人工智能音乐评论家”。同时,Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能,能实现对速度、旋律、配器、合成等方面的控制和处理。
2025-03-19
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
数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径: 对于微调 Llama3 的数据集,获取及原理可参考文档:。 鸢尾花数据集下载请点击链接:https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接:https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹,将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
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
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容: 流程: 逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。 工具和成功案例: 大概思路是这样: 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据,分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果,迭代和优化提示词,最终满意后导出结果。 相关问题和技巧: 1. 关于“大模型幻觉”,目前没有办法消除,这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力,在 AGI 搜索结构化三个字,有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。 案例分析: 以“用 ai 做数据分析,和爆款卖点分析”为例,这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合,展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘,不仅能快速定位爆款产品的共性特征(如高频关键词、用户情感倾向),还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求(例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点)。尤其是结合时序分析预测市场趋势,为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性,真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破,可考虑以下优化方向: 1. 多模态数据融合:除文本数据外,整合图片/视频的视觉分析(如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性),或结合语音数据(如直播带货中的实时用户反馈),构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强:当前 AI 多聚焦相关性分析,可引入因果发现算法(如 DoWhy 框架),区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色,还是因与热门手机型号捆绑销售? 3. 个性化适配引擎:根据企业自身资源禀赋(供应链能力、品牌定位)对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”,避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制:构建虚拟消费者模拟环境,对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试,提前评估市场风险,避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11