直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

可以写出一个两数之和的Python实现代码吗

回答

以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例:

def sum_two_numbers(num1, num2):
    return num1 + num2

# 示例用法
num1 = 5
num2 = 10
result = sum_two_numbers(num1, num2)
print("两数之和为:", result)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

OpenAI:GPT_最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf

4.3最后问它一句:哎,你有没有漏掉啥?Tactic:Ask themodel if it missed anything on previous5.2需要做精确计算的时候:⽤代码、或调API真的需要算,最好是让它写代码去算。运⾏代码输出结果后,再丢回给模型继续处理。写Python代码求实数根的⽤例SYSTEMYou canwrite and execute Python code by enclosing it in triple backticks,e.g.```code goes here```.Usethis to perform calculations.你可以编写并执⾏一段Python代码,代码放在三引号⾥⾯,⽐如:``代码放在这⾥```。请⽤这种⽅式来执⾏计算。USER找出以下多项式的所有实数根:3x**5 - 5x4 - 3*x3 - 7*x - 10。另外,模型也能帮忙写代码调⽤ API,这个过程也⽐较简单。最后要提请注意:模型写的代码不⻅得都是对的,都安全。跑代码之前要确保环境安全,最好在沙盒⾥。输出结果:import numpy as np# Define the coe cients of the polynomialcoe cients =[3,-5,-3,0,-7,-10]

其他人在问
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
我已经写出了一段提示词,在向AI工具提问时,如何向其发问
以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点: 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素,如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例,并编辑问题模板,如相似问题的问题与答案(不一定需要)+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧,如 StepBack Prompting,提问者应知道如何追问,例如对“巴以冲突的原因,要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”,然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法,举个例子让 AI 模仿写,并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值,写好提示词很关键,比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。
2024-11-13
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
可以辅助我写出一步100万字左右的小说吗
目前利用 AI 辅助创作小说是可行的,但要直接生成一部 100 万字左右的完整小说还存在一定困难。例如,有人在小说大赛中让 GPT4 做修改,一开始有模有样,但很快暴露出记性不好的缺点。求助 Claude 时,关键情节还被改没了。 另外,在利用 Prompt 逆向工程让 ChatGPT 模仿作家风格时,有一些写作技巧,如描述特定氛围或情境作为开头引入主题,使用长句和复合句构建叙述,适当使用比喻和排比等修辞手法,描述具体事例和细节支持观点或论点,尽量用主动语态,适度使用连接词,每个段落具有逻辑性并为后续情节或转折做铺垫,语气正式客观并根据主题定情感色彩,使用合适标点符号强调节奏和情感,结尾在高潮或转折点留给读者深思。 但总体来说,完全依靠 AI 生成一部 100 万字的小说还不太现实,可能需要您与 AI 工具的多次交互和修改完善。
2024-09-07
如何让AI写出更有网感的标题
要让 AI 写出更有网感的标题,可以参考以下方法: 1. 利用 Claude 3 Opus :Claude 写的标题更有网感,建议在 Claude 中使用相关提示词。您可以开通一个 Claude 3 Opus 账号,某宝一个月 168 元,能节省很多时间。 2. 学会编写提示词 :这是搭建人和 AI 之间“沟通桥梁”的关键。要用 AI 能理解的语言,清晰说明需求、任务内容和步骤,比如写标题可用 ChatGPT ,写文章可用 Claude 。 3. 提供清晰且具指导性的提示词 :一个好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若想进一步提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,设定文章的语气、风格和重点等,例如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”但最终产出的内容可能需要进行微调以符合预期和公众号风格。
2024-08-30
如何写出优质的提示词
以下是关于如何写出优质提示词的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,比如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的表述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:明确格式、风格等要求,如文章遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息,防止模型困惑,确保结果准确。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 对于律师写提示词,还有以下特殊要求: 1. 检索报告可自行整理,也可用专门的 AI 法律案例检索应用自动生成。 2. 采用权威教育性语气,融入专业法律术语和商业术语。 3. 结构化组织内容,使用编号、子标题和列表。 4. 遵循规定概述内容解读结语的结构。 5. 结合实际案例和潜在挑战,提供实用解决方案。 6. 结合法规和实际操作,给出详细解释和建议。 此外,写提示词时还需注意: 1. 文字简练精准,有足够信息密度,给出的建议具体细致且易于操作。 2. 对案例进行脱敏处理,替换人物姓名、时间和地点。 3. 按要求分部分输出,组合成完整的高质量实用文章。 4. 初始化时使用中文与用户对话,欢迎语为“十方诸天尊,其数如沙尘,化形十方界,普济度天人。灵机应召来也!”
2024-08-12
如何将思维链的原理与prompt相结合,写出更加完美的prompt
思维链(CoT)提示是在 Wei 等人(2022)中引入的,它通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合,以获得更好的结果,以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。 写提示词时,结构化框架具有层级清晰、可读性好、结构可扩展性强、格式和语义一致性便于迭代、debug 和维护等优势。但更重要的是它的思维链,包括 Role(角色)、Profile(角色简介)、Profile 下的 skill(角色技能)、Rules(角色要遵守的规则)、Workflow(满足上述条件的角色的工作流程)、Initialization(进行正式开始工作的初始化准备)等模块。 在使用结构化框架时,要明白每个模块存在的意义,根据实际需求扩展特定结构模块,避免硬凑语句。同时,要注重 Prompt 性能的提升,确保清晰、简明、有效、统一。 此外,了解 Transformers 的原理,如自注意力机制等,有助于根据原理优化 Prompt。您可以参考刘海的「思维链 COT」Prompt 技巧教程,详细阅读如何优化 Prompt。
2024-07-07
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤,并且列出硬件设施,说明jetson orin nano可以使用什么模型?
目前已公布的源代码种类繁多,要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程,且需要一定的技术知识和经验。 一般来说,以下是大致的步骤: 1. 选择合适的源代码:根据您的需求和技术能力,从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建:安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备:收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改:深入理解所选源代码的结构和逻辑,根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型:使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化:对训练好的模型进行评估,根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施,Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型,例如常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。但具体能使用哪些模型,还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。
2024-12-20
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容: 在文本处理中,文本会先转为 tokens,再转为向量,然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后,可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如,使用 SBERT 算法时,对于描述主体相同的情况(如屏幕相关的描述)会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,比如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别,目前多采用人工统计。同时,文本统计单位“1”是一个 clustering 概念,因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位,更多是距离较近的单位,所以统计通常以 clustering 计算。 另外,在初级菜鸟学 Langchain 实录中,对于文本相似度检索过程,包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤,详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
cursor好用吗?不会写代码的人可以用它来开发app吗
Cursor 是一款很好用的工具,具有以下优点: 1. 它是对话式的编程工具,集代码编写、报错调试、运行于一体,可在一个页面里丝滑实现,且以对话方式进行,能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码,解决实际问题,也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发,是目前使用体验最好的 AI coding IDE,不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小,启动快,编程效率高。 然而,Cursor 也有一些局限性: 1. 比较适合简单、原型类的项目,当应用比较复杂和商业化时,会比较困难,需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环,程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块,而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug,产生一个新 bug 的情况。 总的来说,对于不会写代码的人,Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目,但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验,成本为 0,值得一试。它支持多种语言,如 python、java、C等,在国内可以直接使用,还提供了 3 种订阅模式。
2024-12-16
哪个ai可以帮我写Excel代码
以下是一些可以帮助您写 Excel 代码的 AI 工具: 1. ChatGPT:您可以直接向它提问,它能为您生成相关代码。例如,对于批量处理每月周报的操作,如 30 个文件合并、标准化和删除无效数据等,您可以向 ChatGPT 寻求帮助。而且在询问过程中,它甚至能补充如何用快捷键打开 Excel 开发模式等信息。 2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成数据分析或格式创建等任务。 4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-15
无代码生成App
以下是一些无代码生成 App 的相关信息: 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中: Bento(免费)是一个链接合集页面,内容丰富设计美观,能美化展示所有内容和链接,展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能,适用于众多应用程序,为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0(免费可用)能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台,支持无代码生成 AIAgent,能简化 AI 开发过程,让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版,提供多样化模型选择和丰富的插件能力,还具备自动构建、定制 Prompt 等功能,其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣,在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等,开发者可在一旁监督开发过程,还能通过交互式开发明确需求。
2024-12-14