表格处理AI

以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例： 一、视频镜头 1. 浅焦镜头（Shallow focus shot） 提示词：一个老奶奶手拿照片面对观众，镜头从照片聚焦到老奶奶脸上，营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头（Spy shot） 提示词：镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片，面带思念地看着照片，场景温馨。 3. 摇晃镜头（Handheld shot） 提示词：镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵，画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友，增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头（Hyperlapse shot） 提示词：镜头穿过一条隧道，通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头（Tracking shot） 提示词：镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头（Carmounted shot） 提示词：镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发，展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词：镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒，增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角（Drone perspective shot） 提示词：无人机视角展示一个人站在高山顶峰，俯瞰壮丽景色，远处是连绵的山脉和云海，营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词：镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑，增强仰视感和宏伟感 提示词：相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人，背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头（Lowangle shot） 提示词：镜头从树底向上拍摄，展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头（Dolly in） 提示词：镜头从远处向前推进，打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词：镜头在变焦的同时快速旋转，展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头（Timelapse shot） 提示词：镜头固定不动，长时间拍摄并加速播放，展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词：镜头逆光拍摄，一个男人站在夕阳下，背光照亮他的轮廓，面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词：镜头失焦拍摄城市的霓虹灯，灯光模糊，呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头（Side dolly shot） 提示词：镜头与骑自行车的少年平行移动，跟随他的骑行路径，保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词：镜头同时进行推拉和变焦，展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词：镜头将真实场景和虚拟场景结合，以 X 光效果拍摄骨骼，以真实场景展示一个手拿着一把钥匙，钥匙的轮廓清晰，背景虚化。 19. 反射镜面镜头（Reflection shot） 提示词：反射镜头，通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词：黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感。 21. 特写镜头（Closeup shot） 提示词：特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期：平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt：女孩后退，拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换，近景正面拍摄女孩的上半身，她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 2. 一致性多镜头提示词 Prompt：远景拍摄，一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换，近景拍摄男人的上半身，他一脸忧愁。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 3. 一致性多镜头提示词 Prompt：穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换，近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换，近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接：

以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容： 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。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。 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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，可尝试使用各种产品创作作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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。 此外，还有以下具体的课程推荐： 【野菩萨】课程：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。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。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。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。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。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。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。若想免费获得该课程，可参与 video battle，每期冠军奖励 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。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程：包括特定的机器学习云框架，如了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。

AI 技术包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习，学习路径如下： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，在健身领域，以下是一些 AI 产品： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/

以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。

以下是一些可以制作流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑，生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。

以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具： Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外，文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容，但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。

要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”，实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入；自动化“整理入库”，系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。

很抱歉，目前知识库中没有关于“图片转表格”的相关内容。但一般来说，要实现图片转表格，可以考虑使用以下几种方法： 1. 利用专业的 OCR（光学字符识别）软件，这类软件能够识别图片中的文字和表格结构，并将其转换为可编辑的表格格式。 2. 一些在线工具也提供图片转表格的功能，您可以在网上搜索并尝试使用。 3. 部分办公软件如 WPS、Microsoft Office 也可能具备相关的图片处理功能，您可以在其功能菜单中查找。 希望这些信息对您有所帮助。

对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具和相关信息： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. 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，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. 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。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，让用户更高效地进行数据分析和决策。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。 此外，对于 Excel 与飞书多维表格的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 对于一些重复工作，AI 能处理 Excel 但较麻烦，而飞书多维表格有自带 AI 插件，能解决一些高级门槛的数据处理功能。 常见应用包括数据整理与分析、内容生成与优化、自动化建议等，两者都能帮助整理数据、做计算、做图表，但多维表格能让人偷更多懒。

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。

以下是与表格处理相关的 AI 工具和一些 AI 术语： 表格处理相关的 AI 工具： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互式操作。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 AI 术语： 1. Language Processing：语言处理 2. Laplacian Prior：拉普拉斯先验 3. LargeScale Data Storage：大规模数据存储 4. Lasers：激光器 5. Lasso Regression：拉索回归 6. LBP：局部二值模式 7. Least Absolute Shrinkage And Selection Operator：Lasso 回归 8. Least Square Support Vector Machine：最小二乘支持向量机 9. LigandField：配位场 10. Linear：线性的 11. Linear Dimension Reduction Methods：线性降维方法 12. Linear Vibronic Coupling Model：线性振子耦合模型 13. GraphConvolutional Neural Network：图卷积神经网络 14. Graphics Processing Units：图形处理器 15. Gravimetric Polymerization Degree：比重聚合度 16. Hamiltonian Matrix：哈密顿矩阵 17. Hamiltonian Operator：哈密顿算符 18. Heterogeneous Data：异构数据 19. Hidden Layers：隐藏层 20. High Data Throughput：高数据吞吐量 21. High Throughput：高通量 22. High Throughput Screening：高通量筛选 23. High Variance Models：高方差模型 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的图片处理 AI 工具： 1. 图片生成工具： DallE Leonardo BlueWillow Midjourney 2. 去水印工具： AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，操作简单，可去除多种元素。 Vmake：可上传最多 10 张图片，适合快速去除水印并在社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器：提供智能图片修复去水印功能，支持粘贴或上传手机图像。 3. 画质增强工具： Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具各有特点和功能，您可以根据具体需求选择合适的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的 AI 图像处理工具： DallE Leonardo BlueWillow Midjourney 国内的免费 AI 图像处理工具有： 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，操作界面简洁直观，用户友好度高，可与阿里其他产品和服务无缝整合。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 此外，在 AI 摆摊项目中，AI 图像处理方面的应用包括图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作等。

以下是一些好用的图片生成和处理 AI 产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果佳。 以下是图像生成 AI 产品的排行数据： 4 月访问量： 1. Adobe firefly 图像生成 30250 0.013 2. Freepik 图像生成 8643 0.063 3. Civitai 图像生成 2315 0.013 6 月访问量： 18. undress 图像生成 464 0.133 19. Tensor.Art 图像生成 429 0.061 20. Artguru AI Art Generator 图像生成 405 0.092 需要注意的是，这些 AI 模型在使用中可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。同时，部分产品的内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

使用 AI 处理数据可以采取以下多种方法和步骤： 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获取关键信息，如产品受欢迎程度、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，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，依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产品图片，更好地展示产品特点并吸引顾客。 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 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 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：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 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，进行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。 对于处理文档和数据，有以下方式： 对于数据（以及对代码的奇思妙想）：可以使用代码解释器，它是一种 GPT4 模式，允许上传文件、编写和运行代码，并下载结果，可用于执行程序、运行数据分析等。 对于文档：Claude 2 适用于大型文档或同时处理多个文档，Bing 侧边栏适用于较小的文档和网页。 在获取数据方面，有以下途径： 手动标注。 观察行为。 网络下载。 同时要注意数据的有效处理，包括处理不正确和缺少的数据。数据分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据可放在巨大表格中，非结构化数据如图片、视频、文本等机器处理起来更困难。