那为什么使用from matplotlib报错

以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容： 报错原因： 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验： 前期描述好需求，在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档，包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码，了解每一步文件的作用，有助于提升技术理解。 分阶段实现需求，效率更高，只考虑本阶段需求。 主动思考，大语言模型有局限性，如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况，需要人工强介入。 注意细节操作，每次修改完代码要保存再运行，整体修改慎用，新增功能可新开对话，每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面，代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。

以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决方法： 1. 安装后出现报错问题：请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况，因为 M1 没有 GPU，不能用 onnxruntimegpu 版本，silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中，把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开，替换保存。 3. 如果出现 Import failed：ComfyUIergouzinodes 的情况，在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed：LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况，可在 GitHub 上给作者提，说明硬件和软件环境，按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 如果是在 macOS 系统中，二狗子的工作流 json 文件中用的文件路径分隔符是反斜杠\\，macOS 系统无法识别，需要全部替换为正斜杠/，不然无法调用模型。

以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决办法： 1. 安装后出现报错问题：请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况，由于 M1 没有 GPU，不能用 onnxruntimegpu 版本，silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中，把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开，替换保存。 3. 如果出现 Import failed：ComfyUIergouzinodes 的情况，在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed：LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况，可在 GitHub 上给作者提，说明硬件和软件环境，按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 在 windows 系统和 macOS 系统中，二狗子的工作流 json 文件中，用的文件路径分隔符是反斜杠\\，macOS 系统无法识别，需要全部替换为正斜杠/，不然无法调用模型。

搭建 Coze 工作流老是报错可能有以下原因和解决方法： 循环查询文章是否推送过： 循环体内部的数据库节点：用于在数据库中查询文章是否推送过，输入项为文章的 url 和用户的唯一标识 suid。SQL 语句可直接复制。记得设置输出项“combined_output”。同时，Coze 平台要求使用数据库功能时，需在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定，具体设置方法参见“相关资源”。 循环体内容的选择器：判断数据库查询内容是否为空，若为空则使用“文本处理”节点拼接文章完整信息。右下方的“文本处理”节点主要是为处理数据库查询到已推送情况的占位项，否则工作流会报错。设置循环节点输出项，选择循环体中“输出新文章内容”拼接后的字符串。 外层 bot 封装与调试： 封装过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”、添加配置好的工作流、填写开场白并关闭开场白预置问题。 完成封装后在“预览与调试”区进行最终体验与调试。目前外层 bot 可能存在未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时容易报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因，不要急于责怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队等待优化。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

在 Python 中，`from matplotlib import pyplot` 和 `import matplotlib.pyplot` 有一定的区别。 `from matplotlib import pyplot` 这种导入方式，只将 `matplotlib` 库中的 `pyplot` 模块导入到当前的命名空间中，您可以直接使用 `pyplot` 中的函数和对象，而无需加上模块名前缀。 `import matplotlib.pyplot` 这种导入方式，将整个 `matplotlib.pyplot` 模块导入，但在使用其中的函数和对象时，需要加上模块名前缀，即 `matplotlib.pyplot.` 。 在数据可视化方面，`matplotlib` 是用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库，广泛应用于生成各种图表和图形。同时，还有像 `Seaborn` 这样基于 `Matplotlib` 的高级数据可视化库，提供了更美观和更易于使用的图表绘制方法，以及 `Plotly` 这样的交互式图表库，支持多种图表类型，适合生成动态和交互式的图表。

以下是为您提供的关于如何使用提示词的相关课程信息： 1. “从零开始：AI 视频制作小白的成长之路”：提示词的坑较多，有人花钱学习提示词模板和框架课程但仍上手困难。提示词编写可遵循“主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍）”的格式，例如“母亲很疲惫看着孩子”。 2. “提示词培训课——Part1”：学习过程中接触众多原则和规则，包括角色扮演、提供例子、减少幻觉、任务拆解、递归总结、定期总结、意图识别和分类、分段输出、遵循特定语法格式等。通过实际例子演练加深理解并应用到不同场景。由于盗版事件，获取课件需扫微信。 3. “SD 新手：入门图文教程”：根据想画的内容写提示词，多个提示词用英文半角符号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。提示词顺序重要，越靠后权重越低。关键词要有特异性，措辞避免抽象。可使用括号人工修改提示词权重。

Claude 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手。目前，Claude 本身就是一款独立的 AI，不存在其他可以使用 Claude 语言的 AI。 要注册 Claude.ai，您可以按照以下步骤进行： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写您的邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送一封验证邮件，您需要打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，以下是一些可能的解决方案： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果您有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告诉您。 完成注册后，如果您希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，您需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果您在注册过程中遇到任何问题，可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

以下是新手学习 AGI 的一些建议： 1. 了解 AGI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AGI 的术语和基础概念，了解其主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AGI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AGI 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。 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： AGI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AGI 产品： 与现有的 AGI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AGI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AGI 潜力的认识。 关于 WayToAGI 知识库的使用： 以 Agent 板块为例，链接： ，从下往上看，一个一个点进去，都有视频。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。确实内容有点多，点进去看看哪个工具听过就从哪个工具开始，不然太累。 链接： ，看了一些视频之后，就知道要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里。智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。确实内容有点多，看到这里要考虑聚焦，先挑一个，开始手把手一起做起来，只要开始用起来，这事儿就成。快捷菜单找不到的话，看这里。 YoYo 在通往 AGI 的学习之路心得： 学习前状态：不理解什么是 AGI，什么是提示词工程，个人是文科生，不懂代码，英语差，注册尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答和 SQL 学习交互，能支持工作数据提取。 学习后现状：终于可以搓多 Agent 的智能体，但需要进修 python 搓更多智能体。有营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用，创建了 3 个图像流智能体，2 个 Agent 智能体玩具，在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能，学习 Dr.kown 的尝试实践，图像流的尝试，企业智能体实践，智能客服。 在 AGI 的学习路径：关键词：少就是多先有个初识目录索引推荐兴趣最重要先动手。学习路径像主线+支线的游戏通关，个人感受真的学不完，找到适合自己的就好。学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 关于 YoYo：坐标北京，铲屎官一枚，AIGC 的小白，持续进阶成长，打造一个自己的智能体。感谢家属带其在“”打开新世界，接触有趣的事情，结识有趣的人。

以下是一些可以使用 API 的应用和 Web 服务： 1. TMDB 提供了搜索电影的 API，其文档网址为 https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在该网站的开发者相关页面或 API 文档中，可获取 API 规则。通过在右上角的认证里能看到 API 读访问令牌，配置文件中包含了如 url、请求方法 get、查询参数 query 和 language 等。输入关键词和相关语言设置，如“奥本海默”和“zhCN”，点击 Try it 即可获取数据，返回的数据格式为 JSON。 2. RAG 加速器的数据抽取服务，基于 FastAPI 和 Postgresql 搭建，并提供了标准的 REST API 接口，附带有 dockercompose 文件方便搭建服务环境。该服务支持定义并持久化“抽取器”，包含抽取结构的图式（Schema）、抽取上下文的指令（Prompt）和抽取样例（Reference examples）。此外，提供了提交文件进行抽取的端点和通过 RemoteRunnable 使抽取服务在 LangChain Expression Language链中更易用的端点。预设了基于 MIME 类型的解析器，支持 PDF 和 HTML 文档的解析，还可扩展支持其他文件类型。使用时可通过 JSON 模式定义提取信息、指定样例提升提取结果质量，传入原始文本或二进制文件。 如果您对 Action 很感兴趣，可以从以下方向继续学习： 1. 系统学习 API 相关知识。 2. 在网上寻找可用的 API 进行练习。 3. 发掘 GPT Action 的更多潜力。

LoRA 是一种在图像生成领域具有重要作用的技术。以下是关于 LoRA 的详细介绍和使用方法： LoRA 可以固定图像的特征，包括人物特征、动作特征和照片风格等。在使用非 SDXL 基础模型时会用到 LoRA，使用方法和平常类似，但需要注意将 cfg 值调小，一般设置为 1，步数设置根据所使用的 LoRA 步数为准。 在实际使用中，以 Stable Diffusion 为例，点击“生成”下面的第三个按钮，会弹出新的选项框，找到 Lora 选项，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。点击要用的 Lora ，会自动添加到关键词的文本框里面，Lora 可以叠加使用，但新手不建议使用太多，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。选择 Lora 时要根据最初想要生成的照片类型来选择相应风格的 Lora 。 此外，LoRA 具有极大的商用价值，比如“墨心”的 LoRA 可以把图片变成水墨风格，盲盒 LoRA 可以生成 2.5D 的卡通小人角色，还有一些明星或知名动漫角色的 LoRA 可以直接生成相应形象。但在使用时需要有很强的版权和法律意识。

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 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。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。