如何在线编译PYTHON代码

以下是关于 Python 安装相关 AI 编程助手的信息： 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，改变了很多人的工作方式，编程领域也不例外，AI 作为编程助手能提供实时建议和解决方案，提升工作效率。 配置 AI 插件前需先安装 Python 运行环境，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。 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（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）。 安装灵码 AI 编程助手： 同样在 AI 快速发展的背景下，其能为编程带来高效帮助。 配置前也需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。 安装 FaceFusion 时的 Python 环境配置： FaceFusion 是开源换脸工具，安装较繁琐。 其所需环境包括 Python（需是 3.10 版本，不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/，下载对应版本后点击安装，注意添加到系统环境变量中，也可使用命令行安装方式）、PIP、GIT、FFmpeg（安装后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行）、Microsoft Visual C++2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具（安装过程中确保选择桌面开发与 C++包）。

Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，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；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 AI 问答；在 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自动生成代码；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代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、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、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。

对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 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及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 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，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先，学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识，包括数据类型、控制结构、函数等。 其次，了解常见的机器学习概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后，学习使用相关的 Python 库，如 Scikitlearn，它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。

Python 是一种高级编程语言，具有以下特点和优势： 特点：简单易学、功能强大、库丰富。可以想象成一个拥有多种工具的工具箱，能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 起源：1989 年由 Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发，1991 年发布第一个公开发行版 Python 0.9.0，之后不断发展，2020 年 1 月 1 日 Python 2 正式停止支持。 为什么使用：环境部署简单，下载两个软件并点击安装即可；语法简单且可读性强，适合小白；应用广泛，可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 如果您想深入学习 Python，至少需要熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典）、控制流（如条件语句、循环语句）。 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：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程（OOP）：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：掌握文件读写和文件与路径操作。 在学习 Python 的课程中，比如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”的第一节，会介绍 Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括 Python 的简介、发展历史和特点，在数据分析和人工智能等领域的优势及应用案例，还会介绍 Cursor 编程环境，它是结合了 AI 功能的编程编辑器，具有 AI 辅助代码补全和生成、实时语法和错误检查等功能和优势，以及 Bohrium 在线编程平台，它是 AI for Science 的科研学习平台，利用其 Jupyter Notebook 进行远程编程具有无需本地环境配置、内置丰富功能、适合团队协作和教学场景等优势。

以下是一些检查 Python 程序对错的方法： 1. 使用 Fitten Code 编程助手： 解释代码：选中代码段然后右键选择“Fitten Code–解释代码”。 自动生成测试：选中代码段后右键选择“Fitten Code–生成单元测试”。 检查 BUG：选中对应代码段，然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。 编辑代码：选中代码段右键选择“Fitten Code–编辑代码”。 2. 基础报错副本处理： 遇到报错可尝试使用 ZHO 的 ChatGPT 的机器人，网址：https://chatgpt.com/g/gB3qi2zKGBcomfyuiassistant 。 紫色框报错：模型错误（没有下载到模型）。 红色框报错：节点错误（没有正确安装好节点）节点丢失。 安装完成后启动报错： 问题排查一：检查环境，是否为 python 3.10.9，安装，选个目录，勾选上 path。然后安装 git 再装环境，拉代码，干净的 comfyui。 问题排查二：检查魔法是否开启，pip install torch torchvision torchaudio extraindexurlxformers，这一步，里面有一个 2.xg 的文件下载和安装，魔法不好，中途断了，很可能导致安装不成功，需要多试。 问题排查三：在 comfyUI 的文件夹里 shift+右键启动 powershall 。 Error occurred when executing TranslateTextNode：问题原因是魔法节点不稳定，翻译用的是谷歌翻译，解决办法是更改魔法或者更换翻译。 输入 Python main.py 命令行的时候出问题：运行 python.exe m pip install upgrade pip 然后再重新按手记安装依赖环境。 3. 对于特定的 main.py 脚本： 运行诗歌相机脚本：$python main.py 。 设置一个 cron 作业以在启动时运行 python 脚本： 首先，crontab 使用默认编辑器打开文件：$crontab e 。 然后将以下行添加到您的 crontab，以在启动计算机时运行该脚本：@reboot python /home/pi/poetrycamerarpi/main.py >> /home/pi/poetrycamerarpi/errors.txt 2>&1 。 将 {...}errors.txt 2>&1 任何错误消息写入以 errors.txt 进行调试。常见的故障模式是找不到文件。确保所有文件路径都是绝对文件路径并且具有正确的用户名和目录名。 重新启动系统以使此生效：sudo reboot 。 尝试单击快门和电源按钮以确保它们在重新启动后正常工作。如果它们不起作用，请检查您的 errors.txt 文件。

目前尚未有专门用于将网页上教学视频内容直接编译成教学课件的成熟 AI 工具、插件或软件。但您可以尝试使用以下方法来实现类似的效果： 1. 手动转录视频内容，并使用办公软件如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 来制作教学课件。 2. 利用语音转文字工具，将视频中的讲解转换为文字，然后进行整理和编辑，再制作成课件。 3. 部分视频平台可能提供视频下载功能，下载后通过剪辑软件提取关键内容，再整合到课件中。 在未来，随着 AI 技术的不断发展，可能会出现更便捷的相关工具。

知识库中有搭建在线 RAG 知识库的相关内容。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理的目的是构建知识库，知识按某种格式及排列方式存储在其中等待使用。在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 对于 RAG 来讲，检索的质量直接影响生成的结果，常见的检索方法有关键词检索和语义检索。关键词检索是最传统和基础的方法，基于查询词与文档中词语的精确或近似匹配，实现简单但难以处理同义词和上下文语义。语义检索将查询和文档映射到同一语义空间，通过计算向量相似度判断相关性，能捕捉深层语义但计算成本较高。 在构建知识库的流程中，在线检索各个流程的“是什么”与“为什么”同等重要。例如在检索环节，选择合适的检索方法或组合对系统性能至关重要。 大模型存在无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高等缺点，而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。

以下是关于 AI 魔术橡皮擦的相关信息： Magic Brush 按键功能详解： 1. 笔刷：不同的笔刷区分不同区域和运动轨迹，目前支持 6 种不同的笔刷，通过颜色区分。每种笔刷必须要绘制相应的运动轨迹才可生效，即每个颜色必须要有“1 个笔刷覆盖的区域+1 个运动轨迹”才可生效。 2. 调节笔刷大小。 3. 擦除选定区域。 4. 自动识别：上传图片后，PixVerse 会自动识别图中元素（例如天空、树、人、狗、猫等）。当勾选相应元素，例如天空，PixVerse 会帮您自动对该元素添加运动区域。如果列表中没有出现某些画面中的元素，则说明该元素未能被自动识别，请手动通过笔刷选择该区域。 5. 返回上一步/下一步，重置操作。 6. 删除运动轨迹：单击鼠标左键。 FAQ： 1. Magic Brush 只支持 PC 端，如果是在手机或者 iPad 登录，请换成电脑。 2. 浏览器广告拦截插件会导致笔刷失效，请检查自己的浏览器并关闭插件。 3. 如问题仍未解决，请联系：support@pixverse.ai 另外，Canva 也推出了 Magic Eraser 相关的 AI 功能，包括 Magic Design、Draw your Ideas、Translate Designs、Magic Eraser and Magic Edit、Beat Sync、Magic Presentations、More Magic Write、We’ve evolved Text to Image、Animations、Brand Hub 等。

以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息： 新手学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括主要分支（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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 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，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 推荐的“野菩萨”AI 课程： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. 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。 7. 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。 免费获取课程的机会：参与 video battle，获胜者可获得课程。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。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程： 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源，可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上不断进步！

以下是一些可以在线设计的 AI 工具： 生成 Logo 的工具： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择元素和风格。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 设计海报的工具： Canva（可画）：受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和元素，AI 辅助选色和字体。 稿定设计：智能设计工具，采用先进人工智能技术，自动分析生成设计方案。 VistaCreate：简单易用的设计平台，提供模板和元素，有智能建议功能。 Microsoft Designer：拖放界面，可快速创建多种视觉内容，集成丰富模板库和自动编辑功能。 生成网页原型图的工具： 即时设计：在线的专业 UI 设计工具，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能生成代码化的用户界面。 Wix：用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供多种模板和设计。 Dora：通过 prompt 和 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站等功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您还可以访问相关网站的特定版块获取更多好用的工具，如生成 Logo 工具的。

以下是一些在线文字生成图片的网站工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 另外，以下是一些图片生成 3D 建模的工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，无需专业的 3D 建模技能即可操作，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的免费在线文本转语音工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务，赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音转文本（Speech to text）支持的语言包括：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日本语、卡纳达语、哈萨克语、韩国语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。 语音转文本 API 提供了两个端点，即基于最先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译。它们可用于：将音频转录为任何语言；将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，并支持以下输入文件类型：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。转录 API 的输入是要进行转录的音频文件以及所需输出格式的音频文字稿，默认情况下，响应类型将是包含原始文本的 JSON。翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件，并在必要时将音频转录成英文，目前仅支持英语翻译。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 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来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 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以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可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）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。

用 AI 处理销售数据不一定需要写代码，这取决于具体的情况和所使用的工具。 Python 是常用于自动化处理数据的语言之一，在处理销售数据时，它有丰富的库可用于各种任务，如数据收集、处理等。相关的 AI 脚本提示可按照操作意图分类，例如 Web Scraping Prompts、Data Processing Prompts 等。 如果您不熟悉代码，ChatGPT 等工具也能在一定程度上帮助您处理销售数据。 另外，让 AI 写出您想要的代码时，可通过创建优质的.cursorrules 来明确相关要求，例如说明自己是谁、要做什么、项目的规矩、文件存放位置、使用的工具、测试方法、参考资料以及 UI 要求等。 在处理数据库相关的销售数据时，若不会写 SQL 代码，可借助 AI 帮忙。例如向豆包提供具体需求，如操作的数据表、执行的操作及相关条件等，它能为您生成相应的 SQL 语句。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、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、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。

如果您在生成图像方面缺少工具，以下为您提供一些相关信息： 对于风格调音器：生成一个代码后，您可以使用 Parameter 添加到提示中。了解有关参数的更多信息可参考：https://docs.midjourney.com/parameterlist 。复制您的提示和参数，在页面底部找到您的自定义代码，单击 Copy 按钮复制原始提示和新生成的 style<code>参数。您可以与朋友分享您的 Style Tuner 页面并生成新代码，而无需使用任何额外的 GPU 分钟。返回不和谐，使用该 /imagine 命令并将复制的提示和 style<code>参数粘贴到 prompt 字段中，即可生成您的图像。您还可以使用其他 Midjourney 工具（例如 Upscale、Pan、ZoomOut、Remix 或 VaryRegion）进一步增强图像。 对于 Wojak memecoze 复刻版本：先写一个阴阳怪气的 prompt，原作里面就是把用户输入的职业、人物或者概念去尽量解构，用讽刺风趣的 meme 来解读。生成图片时没有用图像流里面的工具，而是用工作流，调用插件来实现。例如用 ByteArtist 插件里面的 ImageToolPro 工具，将 model_type 选 2，就可以根据用户图片风格进行生成。输入一个参考丑图，比如从 glif 官网别人的作品里面选一个 10241024 的老大爷，将其 url 输入给 image_url。 对于 ComfyUI BrushNet：通俗易懂地说，这个过程有点像小时候玩的连点成图游戏。掩码就像是一张有洞的纸覆盖在图片上，电脑程序通过这些洞了解哪些部分需要修复。编码器是电脑的大脑，它把需要修复的图片转换成电脑能理解和处理的信息。噪声潜在空间为了让修复的部分不那么单调，程序会加入一些随机性，这样修复出来的图片看起来更自然。BrushNet 和冻结的 UNet（Frozen UNet，值预训练好的固定不变的）是处理图片的工具，就像画家的画笔和调色板，帮助电脑细致地完成修复工作。程序会尝试去除不需要的噪声，并最终创建出看起来很真实的图片部分。最后，程序会用一种特殊的技巧，将新生成的图片和原始图片融合在一起。

以下是一些可以部署 DeepSeek 且相对简单、无需代码的网站： 1. 网址：https://www.deepseek.com/zh 。DeepSeek 很方便，国内能访问，网页登录很便捷，目前完全免费。点击开始对话，左边选择代码助手即可。 2. 网址：https://www.cursor.com/ 。使用 Cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm，通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型 Claude3.5sonnet、GPT4o 等语言模型。

以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！