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sd 学习教程

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以下是关于系统学习 Stable Diffusion 提示词的教程：

  1. 学习基本概念：
    • 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。
    • 理解提示词如何影响生成结果。
    • 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。
  2. 研究官方文档和教程：
    • 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。
    • 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。
  3. 学习常见术语和范例：
    • 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。
    • 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。
  4. 掌握关键技巧：
    • 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。
    • 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。
    • 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。
  5. 实践和反馈：
    • 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。
    • 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。
    • 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。
  6. 创建提示词库：
    • 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。
    • 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。
  7. 持续跟进前沿：
    • 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。
    • 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。

此外，为您推荐以下学习资源：

  1. SD 从入门到大佬：
    • Nenly 同学的视频合集（点我看合集）：https://space.bilibili.com/1 。
    • 想入门 SD 的同学可以在安装完 SD 后，参考 0.SD 的安装：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ouiyw6v04iTJlmklDCcc50Jenzh 。
    • 可选的一些图片版教程：教程：超详细的 Stable Diffusion 教程 。
  2. 第一期：上班的你：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：如何系统学习 SD 的提示词

学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤：1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档，了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"（）"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训-在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

1. SD从入门到大佬

想入门SD的同学可以在安装完SD后[0.SD的安装](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ouiyw6v04iTJlmklDCcc50Jenzh)🔥🔥🔥强烈推荐跟着Nenly同学的【B站第一套Stable Diffusion系统课程】合集走一遍可以快速掌握SD的基础技能，完整走一遍基础教程的时间大概在4小时左右。[heading1]可选的一些图片版教程[content][教程：超详细的Stable Diffusion教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZrpPwKPwji25KmkKVxmcT686nfh)

第一期：上班的你

[Nenly：Stable Diffusion零基础入门课学习资料汇总](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BrFcwz5MviFVxukw6Esc9w5PnIf)[工具教程：Stable Diffusion](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf)[Stable Diffusion新人视频教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe)[教程：视频教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KNFbwWnRJiWSgzksGu3cUDtjn8K)[SD入门教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PyZqwOe44i6YfekQ0C5ca8tPnKd)[工具：SD插件汇总](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XdL6wID2vigf82kUyXWcFWMFnDh)[工具：姿势参考图网站](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/J4mFwcvzAid0zVkHVS4ccRtynfc)[教程：超详细的Stable Diffusion教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZrpPwKPwji25KmkKVxmcT686nfh)[教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识-知乎](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KmLnwzgkLidzfykk2TMcw885nae)

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除了SD，有哪些方便快捷的网站可以用的？
以下是一些方便快捷的 AI 相关网站： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 3. 哩布哩布 AI：其在线 SD 界面和本地部署界面区别不大，每天有一百次生成次数，且已集成最新的 SDXL 模型。 4. Clipdrop：https://clipdrop.co/stablediffusion ，和 midjourney 的使用方法相似，每天免费 400 张图片，需排队，出四张图约二三十秒。 此外，还有一些 AI 视频相关的网站： 1. SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。 2. Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 3. Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 4. Kaiber：https://kaiber.ai/ 5. Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 6. Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 7. 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 8. Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 9. Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 10. Krea：https://www.krea.ai/ 11. Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 12. Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 13. invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 14. descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 15. veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 16. clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 17. typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn
2025-02-04
SD曝显存
在使用 SD 进行超大尺寸绘制时，直接调分辨率绘制超高分辨率的图片（如 10000x768 的清明上河图）通常会爆显存。正常尺寸设置最高到 2048，无法直接设置 10000 的宽度。解决方法是先在 PS 中设置所需尺寸的画布并保存为 jpg 图片，然后将图片放入 ControlNet 中，点击右下角箭头将尺寸信息发送到生成设置，填入正反向提示词，并启用 Tiled Diffusion 插件（方案选择 Mixture of Diffusers）防止接缝产生。 在 ComfyUI 中，模型的安装部署方面，FLUX 模型建议选择 dev 版本，显卡可以的用 fp16，显卡不够用的选 fp8，模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量，但可能稍降质量。clip 模型（t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors）放在 ComfyUI/models/clip/文件夹，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率。Vae 模型下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 在生成过程中，ComfyUI 处理 SDXL 模型比 webUI 更有效率。例如，ComfyUI 生成过程中显存占用率为 7 9GB，每次生成耗时 13 15s；webUI 显存占用率为 8 11GB，每次生成耗时 25s。此外，还可对 SDXL 进行风格控制，添加【新建节点】【实用工具】【SDXL Promot Styler Advanced】节点，通过右键增加输入点将文本提示词赋予 base 和 refiner 并切换风格。
2025-02-02
sd 的imagebrowser在哪下载
Stable Diffusion 的 ImageBrowser 插件可以通过以下方式下载： 因为该插件还没有收录到官方的插件列表当中，您可以到这个网址去下载：https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff ，或者是去作者的云盘链接下载。安装之后重启，就可以看到这个插件。 另外，大多数的模型都是在 Civitai（C 站）这个网站里面下载，网址为：https://civitai.com/ 。使用 C 站时需要科学上网，点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型。下载的模型保存位置如下： 大模型：存放在 SD 根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹。 Lora：存放在根目录下的相应文件夹。 VAE：存放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型。下载的 Embedding 可以在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2025-01-23
SD模型
Stable Diffusion（SD）模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将文本输入到 SD 模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块，将输入文本编码生成 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。 目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型，其只包含 Transformer 结构，由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成，模型参数大小为 123M，输出 Text Embeddings 的维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式： SD 模型权重：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SD 模型”，可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SDTrain”，可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE、UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图：关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复“SD 网络结构”，即可获得网络结构图资源链接。
2025-01-22
SD如何操作
以下是关于 SD 操作的相关内容： Stable Diffusion 中，Checkpoint 是最重要的模型，也是主模型，几乎所有操作都依托于它。主模型基于 Stable Diffusion 模型训练而来，有时被称为 Stable Diffusion 模型。主模型后缀一般为.ckpt 或者.safetensors，体积较大，一般在 2G 7G 之间。要管理模型，需进入 WebUl 目录下的 models/Stable diffusion 目录。 画出商用级别的高清大图操作简单，调整好放大倍率即可直接放大。其原理和其他图片放大原理相同，并非重绘，只是变清晰，缺失细节不会补全。 制作中文文字的思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，输入关键词和反关键词，反复刷机得到满意效果。 可输出 C4D 模型，自由贴图材质效果。 若希望有景深效果，可打开 depth。 打开高清修复，分辨率 1024 以上，步数 29 60。
2025-01-09
Midjourney+sd可以生成服装模特视频么
Midjourney 和 SD 可以用于生成服装模特视频。以下是一些常见的方法： 1. 方法 1【MJ 出图 + AI 视频软件】：使用 Midjourney 垫图➕描述出图，再去视频工具中转成视频。下载项里的深度图，打开 Midjourney 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。局部重绘有难度，最终方式可以是分开画，比如先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，再合成后交给 MJ。 2. 方法 3【SD 出图 + AI 视频软件】：在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，文生图生成图片，再把生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。 同时，您还可以参考以下视频工具建议： 。另外，使用 Dreamina 图片生成功能（https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate）上传深度图，选择适应画布比例并填写描述，也可以实现深度图出图和出视频。
2025-01-06
我需要仿写 AI工具的教程文章，应该怎么写提示词
以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容： 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导其从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。 例如，教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识，也不用费力提炼“Know How”，利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例结构和关键元素，并以专家视角优化。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化提示词，用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外，编写提示词（prompt）还有一些通用建议： 1. 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。 2. 提供上下文：任务需要背景知识时，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：有特定期望结果时，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代达到满意结果。
2025-02-06
我想学习AI，有没有新手学习教程
以下是为新手学习 AI 提供的教程： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列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： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-06
AI辅助PPT生成的教程
以下是关于 AI 辅助 PPT 生成的教程： 一、AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT，是让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表。 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 在特定的场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT。 二、AI 辅助 PPT 生成的流程 1. 用户输入相关内容。 2. AI 输出文本。 3. 排版网站往往提供了各种形状和样式，网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。 三、具体操作示例 1. 利用 Process ON 工具 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点 确定操作方式，目前该工具提供两种方式： 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，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 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，生成结束。 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。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 2. 几款 PPT 生成工具（网站） https://wenku.baidu.com 百度文库付费质量好 https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文免费引导好 http://Chatppt.com 付费，自动化程度高 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://Gamma.app Markdown 导入 http://Tome.app AI 配图效果好 剪映：图文成片（只需提供文案，自动配图配音） 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-05
deepseek教程
以下是关于 DeepSeek 的教程： 网址：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 获得游戏代码：只需点击开始对话，左边选择代码助手，直接向其许愿即可。 提示词使用： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 。 如何使用： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向，Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 使用技巧： 特点与优势： 1. 推理型大模型：核心是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 3. 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，不是简单罗列信息。 4. 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 正确方法： 1. 可以扔掉提示词模板：用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板的目的是清晰表达，如果使用也完全没问题。 2. 让 DeepSeek“说人话”：在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，可以让 DeepSeek 的回答更加通俗易懂。 3. 激发深度思考：让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 4. 文风转换：通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。
2025-02-01
零基础，如何系统性的学习和运用AI，请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 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 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
cursor教程
以下是关于 Cursor 教程的相关内容： 1. 中文教程网站： 网站：，提供中文教程，帮助用户更好地掌握 AI 代码编辑器 Cursor 的使用方法，适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 2. 配置教程： 从穷👻套餐 2.0 开始，对 Cursor 的配置主要集中在接入更多模型，如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等，大部分是为了省 API 费用，但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距，如 Agent、Yolo、Composer、Tab 代码补全等功能被限制。此次收集到 3 个插件，2 大 API 和 N 个新的提示语用法，给 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 3. 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。
2025-01-29
大学生怎样用AI帮助自己学习？
以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法： 1. 要求 AI 解释概念：可以向 AI 提问，让其解释各种学习中的概念，以获得良好的结果。例如，可参考。但要注意，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习：如 CFU 大师（Check for Understanding），基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论，设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如，其关于被动语态的提问非常精妙，能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划：AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，理解其独特需求，并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目：有一些应用可以指导学生解决数学问题，如。 5. 提升写作水平：借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容：使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来，可了解。
2025-02-06
怎么开始学习AI使用课程？
以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列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： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 微软相关课程： 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面，可以学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，可从《》等微软课程开始学习。
2025-02-06
怎么学习使用AI课程
以下是关于如何学习使用 AI 课程的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，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： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，微软也提供了一些 AI 初学者入门课程： 1. 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 2. 人工智能的商业应用案例： 可以考虑学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 3. 经典机器学习：在《》中有详细介绍。 4. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用： 建议从以下微软课程开始学习：《》等。
2025-02-06
怎么学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，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： AI 领域广泛，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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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、深度学习等。 学习 AI 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 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-06
通往AGI之路，作为新手小白应该怎么学习
对于新手小白学习通往 AGI 之路，以下是一些建议： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 个人学习心得方面： 像 YoYo 一样，从不懂 AI 和提示词工程的蛮干状态，到能够创建智能体和应用于工作中。找到适合自己的学习路径，比如以兴趣为导向，注重学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 理解技术原理与建立框架方面： 可以观看如“【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili”（由林粒粒呀主讲）和“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第11 期_哔哩哔哩_bilibili”等视频，帮助建立入门框架。
2025-02-06
新手小白怎么学习AI
对于新手小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，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： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-06