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计算两个时间差的绝对值,输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串,两个时间用逗号分隔,每个时间字符串格式示例如下:2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码

Answer

以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码:

import datetime

def calculate_days_difference(time_str1, time_str2):
    # 解析时间字符串
    time1 = datetime.datetime.strptime(time_str1, "%Y年%m月%d日%H点%M分%S秒")
    time2 = datetime.datetime.strptime(time_str2, "%Y年%m月%d日%H点%M分%S秒")

    # 计算时间差
    time_difference = abs((time1 - time2))

    # 转换为天数并返回
    return time_difference.days

# 示例用法
time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒"
time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒"
print(calculate_days_difference(time1_str, time2_str))
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:Chain-of-Thought Prompting 精读翻译

Date Understanding任务的提示:Q:2015年还有36小时就要来临。一周后的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:如果2015年还有36小时,那么它还有2天。01/01/2015的2天前是12/30/2014,所以今天是12/30/2014。所以一周后的日期是01/05/2015。所以答案是01/05/2015。Q:2019年的第一天是星期二,今天是2019年的第一个星期一。今天的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:如果2019年的第一天是星期二,那么01/01/2019是星期二。今天是第一个星期一,相隔6天。所以今天是01/07/2019。所以答案是01/07/2019。Q:音乐会原计划于1943年06/01举行,但延迟了一天到今天。10天前的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:06/01/1943的一天后是06/02/1943,所以今天是06/02/1943。今天的10天前是05/23/1943。所以答案是05/23/1943。Q:今天是1969年4月19日。24小时后的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:今天是04/19/1969。24小时后是今天的第二天,也就是04/20/1969。所以答案是04/20/1969。Q:简以为今天是2002年3月11日,但事实上是3月12日,也就是1天后。24小时后的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:今天是03/12/2002。所以24小时后的日期是03/13/2002。所以答案是03/13/2002。Q:简于2001年2月的最后一天出生。今天是她16岁的生日。昨天的日期是多少(MM/DD/YYYY)?A:2月的最后一天是28号,所以简于02/28/2001出生。今天是她16岁的生日,所以今天是02/28/2017。所以昨天是02/27/2017。所以答案是02/27/2017。

实践1:用Kaggle的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图

[heading4]项目要求[content]绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图组合图,也就是需要绘制双y轴的图形[heading4]打开数据集,分析数据[content]我们发现第一行有着Formatted Date,Precip Type,Temperature表头,这三列与我们数据可视化的目的有着明显关联,Formatted Date的数据提取整理后可以作为图标的横坐标,Precip Type的数据可以反映月降雨天数,Temperature的数据可以反应气温趋势。简单来说,需要三项关键数据,x轴上的,两个y轴上的数据。[heading4]新建python文件,开始编程[content]选择python文件,命名保存,例如我命名的“实践一”调用库[heading5]a、读取数据[content]该文件格式为csv,因此可以用pandas库中的文件路径可用鼠标右键点击,然后复制路径或者复制相对路径得到,完成后如图所示。[heading5]b、数据处理[content]处理出x轴的数据让我们尝试使用MarsCode书写代码:MarsCode提示词:处理有关气温的数据MarsCode提示词:处理有关降雨的数据MarsCode提示词:[heading5]c、创建图表[heading5]d、添加标题与图例[heading5]e、保存并显示图形[heading4]试运行[content][heading4]Debug[content]可以发现左纵坐标数据明显有误,降雨天数不可能这么大,重新分析数据集,我们发现它一天记录了多个时刻的天气状况,而写代码时没有考虑到这个情况,直接把出现了“rain”的都记录了进去,导致数值远远大于实际值。给MarsCode说明现在面临的问题,然后重新生成代码MarsCode提示词:将原来的改为:再次运行:结果符合预期,我们的可视化目的实现了!

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

由于每个人的年龄都是唯一的整数,且没有具体数字,我们可以推断出最年轻的只能是Charlie。因为只有Charlie没有被提及与其他人的年龄关系,所以Charlie是最年轻的。所以,唯一剩下的选项是Charlie是最年轻的。专业与技能-示例(计算)在一座神秘的城堡中,探险家们发现了一座巨大的铁门。铁门上刻着一个等式,据说这可能是解开铁门的线索。等式是|20 5a|=15。为了打开这个铁门,他们需要找出"a"的值。那么,你能帮助他们解开这个等式,找出"a"的值吗?PCI-TransGPTGPT-4 Turbo当然可以。首先,我们需要理解这个等式的意义。等式|20 5a|=15可以分解为两种情况,因为绝对值表示里面的表达式可以是正数也可以是负数,但结果都是正数。第一种情况,如果内部表达式为正或零:20 5a=15给定的等式是|20 5a|=15。这是一个绝对值方程。绝对值方程的一般形式是|x|=a,其中x是未知数,a是已知数。这个方程表示x的绝对值等于a。对于这种类型的方程,我们通常会考虑两种情况:解这个方程,移项得到:-5a=15 20 5a=-5接下来,两边同时除以-5:a=-5/-5 a=1x>=0,此时方程变为x=a

Others are asking
02-21 | 哪吒爆款AI视频制作拆解
以下是对哪吒爆款 AI 视频制作拆解的相关内容: 视频创作流程: 包括脚本制作、图片生成、视频生成和视频剪辑,使用的工具分别为豆包、利不利不、可灵和海螺、剪映。 爆火原因分析: 1. 爆款 IP 带来热度和流量,如哪吒。 2. 反差作用,如神话人物与现代生活的反差,好玩有趣吸引停留。 3. 共鸣作用,如职业选择大众化、接地气且贴合角色形象性格并有槽点,引发讨论和分享。 主要角色职业设定: 根据哪吒、敖丙、敖光、敖润、申公豹、太乙真人、吴亮先尊等角色的性格和形象特点,为其设定了快递小哥、咖啡店员、水产店老板等贴合又有槽点的职业。 视频传播情况: 新华社官媒编辑索要并传播了有趣且火的哪吒相关视频。 相关案例特点: 列举了宠物走秀、打工猫等案例,指出其具有反差、萌系、贴近生活等特点。 短视频创作要点: 形式在短视频中可稍大于内容,如开花、冰冻、毛茸茸等风格,但要成热门爆款需内容大于形式,具备反差、共鸣等,且热门爆款有难度,小爆款也不错。 哪吒主题 VB 先导片制作: 周四定方案,周六、周天制作,周天晚上上线。未看片子不耽误制作,用可灵多图参考生成角色、道具等,用集梦生成场景等,还可用可灵 AI 换装设定角色服装。 利用多图生成 AI 视频的创作实践: 1. 哪吒角色创作:通过提供多张零碎照片,参考牙齿等细节,设定现代版哪吒形象,考虑其走位和行为进行场面调度。 2. 成年哪吒合成:将哪吒的头颅与他人身子结合,先给手部特写再揭示人物,提示词思路技巧需统一。 3. 申公豹角色处理:与哪吒类似的处理方式,先交代环境,再展现人物动作。 4. 其他角色创作:包括敖丙、大厨、美丽姑娘、土拨鼠、石姬娘娘等角色,根据不同需求设定形象和动作。 工具特点对比: 可灵能满足需求但生成时间长,微度 AI 生成速度快但结果有区别。 会议主题:0221|哪吒爆款 AI 视频制作拆解 会议时间:2 月 21 号(周五)19:58 22:21(GMT+08) 主讲老师:@小龙问路、@子豪插画
2025-03-07
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想,很可能被调剂到一个双非院校,请给我在就业方面一个合适的方向(包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等)
对于 211 本科人工智能专业毕业,考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况,在就业方面可以有以下几个方向: 大学老师:如果您有继续深造的意愿,在研究生阶段取得优异成果,未来仍有机会进入高校任教,但可能相对较难进入重点高校。 大厂:大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非,但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能,仍有机会进入大厂。 中小厂:中小厂对于学历的要求相对宽松,更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会,积累工作经验,为未来的职业发展打下基础。 国企:国企的稳定性较高,对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息,寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编:公务员和事业单位的工作稳定性强,一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生:如果您符合选调生的选拔条件,可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之,无论选择哪个方向,都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质,增加就业竞争力。
2025-03-03
我有21个英文文献需要翻译,使用那种工具能做到免费、高效并准确的帮我翻译这些文献
以下是一些可以免费、高效且准确地翻译 21 个英文文献的工具: 1. 沉浸式翻译(浏览器插件): 。安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,可选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”等功能,它也支持阅读本地 PDF 等,是个实用的英文资料和网页翻译插件。 2. DeepL(网站): ,点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 3. calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本都需要付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,不过有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外,还可以利用 GPT 辅助阅读,虽然这种方式的阅读体验不够连续,需要跨两个页面来回复制和对话,但能从英译中到中译中,帮助您真正看得进去文档在说什么。还有浏览器插件莫妮卡 ,使用之后您随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。但这个工具集成了 GPT 的功能,相当于网页版挂载了一个 GPT + notion,很多场景下可以重写扩写,若您感兴趣可自行查询官网了解它的更多用法。
2024-09-26
有什么可以帮助我把时长将近210分钟的视频转成文字的软件吗?
以下是一些可以帮助您将时长将近 210 分钟的视频转成文字的软件: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能翻译字幕并自动生成双语字幕,已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 另外,更多相关工具和网站可以查看这里: 以上工具各有特点,您可以根据自己的需求选择最适合的。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-25
Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co
以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议: 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况,将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意上图中的第二要点,对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接:PulID 全套模型,链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb,提取码:y6hb。否则将会遇到报错:Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分,为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站: 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型,可去这个网址下载:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错,可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外,换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点,这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中,instantID 模型擅长提取图片的高层次特征,包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等,在图中例子是 IPAdpater,用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量,作用是使生成图像时,人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征,包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用,结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。
2024-09-03
实现将字符串'python中的各个字符以ASCII值的形式单独输出。 s= 'python' 1=0 while print ( 1+=1
以下是使用 Python 实现将字符串'python'中的各个字符以 ASCII 值的形式单独输出的代码: ```python s = 'python' i = 0 while i < len: print i += 1 ```
2024-11-20
写一个将16进制转换为字符串的代码
很抱歉,暂时没有关于将 16 进制转换为字符串的代码内容。但通常来说,在大多数编程语言中,您可以使用相应的函数或方法来实现这个功能。以下是一个使用 Python 语言实现的示例代码: ```python def hex_to_str: return bytes.fromhex hex_value = "48656c6c6f" 这是 "Hello" 的 16 进制表示 print ``` 您可以根据您使用的具体编程语言,查找相关的文档和函数来完成这个转换。
2024-09-16
RAG的示例数据
以下是关于 RAG 的示例数据: 在基准测试中,如 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等,RAG 表现出色。在对 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,其生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,这表明 RAG 是可行的方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出。基于检索器的方法流行,常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关简单例子。 检索原理包括:问题解析阶段,接收并预处理问题,通过嵌入模型将问题文本转化为向量;知识库检索阶段,比较问题向量与文档向量,选择最相关信息片段并抽取传递给下一步;信息整合阶段,接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本;大模型生成回答,整合后的信息转化为向量输入到 LLM 逐词构建回答输出给用户。 实例方面,如调试预览中的对话示例,包括把输入问题向量化、优化问题添加检索词、知识库向量检索并抽取条件包含相似度 0.85 等。还有在商业化问答场景中,大模型会从知识库中找相关内容回复,但有时回答不准确,如回答牛头不对马嘴、未根据正确知识库内容回答等,这是常见错误场景。在优化 AI 准确回答问题的过程中,有一个专业术语叫 RAG。
2025-04-17
提示词示例大全
以下是关于提示词的相关内容: 提示词要素:提示词通常由指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)等要素组成。例如,一个完成文本分类任务的提示词,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”,输入数据是“我认为食物还可以”,输出指示是“情绪:”。需注意,提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。 训练 Midjourney 的 prompt:以专业摄影师的身份,使用丰富的描述性语言,从给定的关键词中获取灵感,输出英文提示词。 提示词示例:通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务,包括文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理等。
2025-04-11
我想让ai通过文字生成某一类风格的图片,可以给示例
以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息: 一、关键词相关 在生成图片时,图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片,以下几个方面很重要: 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物,应独立描述,避免用长串文字,以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格,可找风格类关键词参考或用垫图/喂图,让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道,需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强,文字生成效果好且准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权:AI 生成文字并非使用真实字体,而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误:可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。
2025-03-10
可以给我一些AI写小说的提示词示例吗
以下是一些 AI 写小说的提示词示例: 1. 用大模型草拟大纲:包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要等方面。 2. 写小说本身的提示词相对简单,比如通过搜索来提供概念,将搜索结果结构化,以方便大模型理解。 3. 理性决策提示词:例如收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。 4. 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别,工业化提示词需稳定、经济且易维护。 5. 关于写作方式,既需要精心设计也需要直觉创作。 6. 好的文字能引起生理共鸣和情绪,若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。 7. 用 Deepseek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。
2025-03-05
猫叔的编剧提示词怎么使用,有没有示例
以下是关于猫叔编剧提示词的使用示例及相关说明: 在一个微短剧故事中,核心冲突是遗产争夺,人物关系为猫叔和侄子,场景在灵堂。情绪基调方面,猫叔初始隐忍,侄子咄咄逼人,其他人开始中立后来转变。 按照矛盾升级规则设计: 1. 第一层是表面争执,侄子挑衅,猫叔克制回应,旁观者看热闹。 2. 第二层矛盾加深,侄子攻击猫叔的过去,猫叔继续隐忍,有人开始劝架。 3. 第三层爆发转折,侄子得意时,猫叔拿出证据反击,形势逆转。 要注意以下几点: 1. 情绪递进,侄子的言语从暗讽到明嘲再到打压,猫叔从克制到压抑最后反击。 2. 反转要出其不意,比如猫叔突然播放录音,证明侄子的阴谋。 3. 结尾要让观众感到痛快,比如侄子被赶出去,猫叔赢得尊重。 场景描述:灵堂香火缭绕,遗照前供着三牲果品。暴雨拍打窗棂,二十余人挤在狭小厅堂里,目光聚焦在跪坐蒲团上的猫叔与叉腰站在供桌旁的侄子阿强。黑猫蹲在梁上发出低吼。 对话内容示例: 阿强:(踢翻纸钱盆)“老东西装什么孝子?当年老爷子住院你连面都不露!” 此外,在相关的分享中,徐雁斐分享了 Deepseek 使用体验及提示词技巧,包括让模型解数学题、设计教学步骤等有趣尝试,还提到关键在于提供足够信息以及不同场景的用法及技巧。魏申分享了编剧相关提示词,将编剧拆解为 9 个基础部分,并做了微短剧提示词,认为微短剧市场火爆,提示词需紧跟市场变化,人为主、提示词为辅,强调提示词要结合知识不断测试调整,才能满足需求。
2025-02-09
利用AI进行赚钱的示例
以下是一些利用 AI 进行赚钱的示例: 1. 在艺术创作领域,生成式 AI 使想象变为现实。例如通过 Lensa 等应用,生成肖像画等各种内容,创作者或个体创业者可借此实现盈利。 2. 对于 GPTs/GLMs ,虽然能赚钱,但大多数人难以做到。可以从最俗气的“钱”的角度,以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱(应用落地)这件事。比如分析相关数据,了解其实际对话次数等情况。
2025-02-03
我有一个输入文本和一个输出文本,通过这两个文本,可否推理出系统提示词
通过输入文本和输出文本有可能推理出系统提示词。 从所提供的内容来看,系统提示词的相关知识包括以下方面: 提示词可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三部分,且这三段内容之间是连续的。基于文字接龙的形式,通过攻击手段可拿到前面的系统提示词。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本,Token 可以是单词或字符块。 但具体能否成功推理出系统提示词,还需综合考虑输入和输出文本的具体内容、特征以及相关的技术手段和方法。
2025-04-17
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为,剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如,在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到,AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中,AI 有可能将人们从单调任务中解放出来,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时,在好莱坞的现状中,尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用,但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满,但也有观点认为如果有适当保护措施,AI 可以创造就业机会。 另外,有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生,AI 可能会取代部分岗位,但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
Ai绘画,两个月入门
以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容: 首先,了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ,您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中,您想画出满意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。 有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画,三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,四月探讨 AI 变现途径,五月因工作变动但仍坚持学习,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。 另外,有人分享自己的经历,22 年 12 月学习 AI 绘画,直到最近因公司业务需求重新捡起,短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ,有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段,为其找高价值应用场景或许能持续一二十年,行业龙头可能是最大受益者之一。
2025-02-12
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类?
AI 的研究可以分为多个不同的分类,并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中: 非监督学习:最著名的是聚类,只需提供大量数据,让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习:在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B,在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习:根据输出好坏给予奖励或惩罚,利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励,但需要大量数据。 生成对抗网络:由生成器和判别器构成,两者不断训练和竞争,提高生成真实数据的能力,广泛应用于多种领域。 此外,从技术和应用的角度来看: 知识图谱:在搜索等场景中展示关键信息,如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面,NLG 可作为全新场景讨论,生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类,分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化,LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径,与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者,还需要了解 AI 的背景知识,包括基础理论、历史发展、数学基础(统计学、线性代数、概率论),掌握算法和模型(监督学习、无监督学习、强化学习),学会评估和调优(性能评估、模型调优),以及神经网络基础(网络结构、激活函数)等。
2025-02-12
我是一个零基础的小白用户,可以给我制定一个周期为两个月的关于大模型知识的学习计划么
以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划: 第一个月: 第一周: 了解 AI 的基本概念,包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容(AIGC)。 第二周: 深入学习大语言模型(LLM)的概念,区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型,理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周: 学习不同类型的大模型架构,如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型,并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周: 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务,如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月: 第一周: 比较不同大模型的特点和优势,如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周: 探索大模型在实际应用中的案例,如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周: 复习和巩固之前所学的大模型知识,查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周: 总结所学的大模型知识,形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。
2025-02-11
AI设计行业近两个月的大事介绍
以下是 AI 设计行业近两个月的大事: Niji·journey 5 相关: 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化,其对二次元设计行业影响显著。它能降低设计成本、提高效率,为设计师提供灵感,但也可能导致市场对大量二次元美术设计师的需求降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通协作能力。 2024 年 9 月: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 SD 模型相关: 提到了不同 AI 模型在设计中的效果差异,如有的模型能生成特定质感的图像。介绍了工作流的运用,包括线稿生成、背景与人物结合等,还提到不同工作流在物体和人像放大等方面的效果差异。解释了在训练模型时,图像以 64 的倍数上图的原因是模型步长训练单位的限制。指出 AI 对设计行业冲击较大,未来可能成为筛选设计师的标准之一。预告了后续关于 AI 视频制作、零基础模型训练、用 config UI 搭建应用等课程的时间和内容,介绍了活动预告与回顾,以及观看回放的途径。
2025-02-11