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python环境安装

Answer

以下是 Python 环境安装的步骤：

  1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。
  2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。
  3. 两步命令输入完，核对一下：
    • 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。
    • 如果没有的话，需要进行安装。
  4. 安装 Python：
    • 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包：
      • python-3.12.3-amd64.exe
      • （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c）
    • 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包：Python 3.13.2 macOS.pkg
  5. 安装注意：
    • 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。
    • 建议使用默认安装路径。
  6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

梦飞：在自己的电脑上部署COW微信机器人项目

1、点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口2、在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有python3、粘贴入以下代码，确认是否有pip4、两步命令输入完，核对一下如果有的话，会如上图一样，分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目””如果没有的话，会如下图所示，那么需要安装下边的步骤，一步一步安装。5、先进行python的安装，我帮你把python的安装包已经下载好了，直接点击下载：[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Mppibam0YoMKzixftekcxLQPnwe?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤：5.2关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。

张梦飞：【保姆级】基于Hook机制的微信AI机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小

1、点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口2、在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有python3、粘贴入以下代码，确认是否有pip4、两步命令输入完，核对一下如果有的话，会如上图一样，分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目””如果没有的话，会如下图所示，那么需要安装下边的步骤，一步一步安装。5、先进行python的安装，我帮你把python的安装包已经下载好了，直接点击下载：（有小伙伴说下载不了，我打包上传了，为了方便下载就没用云盘。只是7天会失效去公众号【Equity AI】回复“HOOK”就好了，下载地址https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c）[python-3.12.3-amd64.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GKD6bKJqvoVAIXxijMac8cQQnmb?allow_redirect=1)5.1 python安装步骤：5.2关闭窗口，再次运行那两行命令会发现已经有了。

AI编程与炼金术：Build on Trae

后面我们会在每个有需要对应环境安装时，加上这一环节。那因为下面的实操案例就会需要Python，所以这里先帮助大家安装好。为了方便大家配置环境，我们预先下载好了安装包，大家根据自己是Mac电脑还是Windows电脑，分别下载安装就可以。官网下载链接：https://www.python.org/downloads/Mac版本的朋友可以下载后安装：[Python 3.13.2 macOS.pkg](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Y4WubWTvaoSM7qxHqt1c7K8Tn20?allow_redirect=1)Windows版本的朋友可以下载后安装：[Python 3.13.2 Windows.exe](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/JryYbcY9YoacP8xzelucsDn2nFf?allow_redirect=1)安装注意：安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项建议使用默认安装路径安装完成后，可以打开Trae的终端面板复制后输入，来看看是否安装好了：比如我的安装好了之后会提示：

Others are asking
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：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： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
从零开始学习python
以下是从零开始学习 Python 的相关指导： 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识，尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT，不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具（功能）的工具箱，能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单，下载两个软件，然后点点点就安装好了。 2. 语法简单，可读性强，是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛，可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年，Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发 Python。 2. 1991 年，Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布，标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年，Python 1.0 发布，这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年，Python 2.0 发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初，Python 社区开始迅速增长，Python 的流行度上升。 6. 2008 年，Python 3.0 发布，不完全向后兼容，引入新的语法特性和改进，以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止支持，社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年，Python 3.9 发布，引入了许多新特性，包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法：了解变量命名、缩进等规则。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数，理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间，包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块，学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解类的定义和实例化。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写：学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作：处理文件路径，列举目录下的文件。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目，专业是关于计算机应用的，技术栈：Python（Pandas/Matplotlib），MYSQL,生成可视化图表，可生成HTML网站，包含数据分析，需要有最基本的功能，最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、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、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉，目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路，您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先，您需要确定管理平台的功能需求，例如用户注册与登录、充电桩信息管理（包括位置、状态、充电功率等）、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面，您可以使用 Python 的 Web 框架，如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制，可以考虑使用物联网技术，通过传感器获取充电桩的实时状态，并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面，需要设计合理的计费规则和算法，并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助，祝您开发顺利！
2025-03-31
Python基础很一般的人，怎么用ai写出很厉害的程序
对于 Python 基础一般的人，想要用 AI 写出厉害的程序，可以按照以下步骤进行： 1. 配置环境：不建议新手自己配置环境，可使用现成的在线平台，如 Google Colab。访问其网站（https://colab.research.google.com）并新建一个笔记本即可。如果无法访问 Google Colab，也可以尝试国产替代，如阿里云的天池 Notebook（https://tianchi.aliyun.com/notebookai）、腾讯的 Cloud Studio（https://ide.cloud.tencent.com/）等，通过搜索“在线 IDE”或者“在线 Jupyter”还能获取更多类似产品。 2. 完成一个 Python 程序： 任务：输出“大聪明最帅”。 Python 的重要语法：print，然后点运行（快捷键：Ctrl/⌘+Enter）。 3. 当用 AI 编写类型转换的代码时，注意以下提问范式： 向 AI 提供代码节点中的范例，新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。 说清楚输入变量与输出变量的类型。 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 列出输入变量的具体书写形式，若复杂不会写，可在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式。 说清楚代码要实现的功能，若功能复杂，尽量将运行逻辑说清楚，描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。给出的提问范式为：。关键步骤请附上注释。
2025-03-27
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27
我是一位程序开发小白，不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑，配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型＋智能体＋知识库。我要怎么样才能实现无代码部署，请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
当前AI应用的内外部环境及趋势
当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下： 技术创新方面：大模型创新架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势；Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，推动计算和数据变革；视频生成在 AGI 探索中表现突出，空间智能统一虚拟和现实。 应用格局方面：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；多领域竞速中运营大于技术，AI 助手竞争激烈；AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。 产品趋势方面：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化需求凸显。 行业渗透方面：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投方面：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 在具体的行业动态中： AI 音频领域：效果和延迟问题取得突破，难以分辨语音是否由 AI 生成，语音生成延迟降低。 3D 世界生成领域：目前处于初级阶段，新产品未向大众开放，预计明年会有巨大进步。 应用领域：更新主要集中在 AI 搜索、AI 知识库、AI 编程，传统软件增加 AI 功能，未来可能不再有“AI 应用”的单独分类。 融资方面：能拿到钱的不再局限于模型公司，越来越多应用公司受资本青睐。 红杉资本观点认为： 人工智能在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。 生成式人工智能经历快速增长，但 AI 投资转化为可观回报存在问题。 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次认知任务，计算平衡从预训练转向推理。 目前人工智能公司融资环境不均衡，关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实差距，产品与市场的契合度有待进一步提升。
2025-03-13
我想知道现在中国网络环境内可以用的最好图片AI，以图生图稳定
目前在中国网络环境内可用的较好的以图生图且较为稳定的 AI 产品有： 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 多种风格可选，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的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，关于 Stable Diffusion 还有一些相关的使用技巧和处理步骤： 用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，该放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章。 使用 Stable Diffusion 中的【X/Y/Z plot】脚本做参数对比，如设置 X 轴为提示词相关性，Y 轴为重绘幅度等。绘图时可通过增加提示词、使用画笔工具等进行局部修改和重绘。
2025-03-12
在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体，应该怎么做
抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。
2025-03-11
在 2025 年 环境下的 AI 小白，如何学习，学习什么，才能够赶上初始 AI 人的脚步
对于 2025 年环境下的 AI 小白，以下是一些学习建议和学习内容，以帮助您赶上初始 AI 人的脚步： 1. 积极参与相关活动： 参加类似上海火山引擎原动力大会、camelai 的现场黑客松活动等。 参与社区共学智能体搭建的课程分享。 报名参加如 VB 等各类 AI 建模和绘画活动。 2. 学习提示词： 从复制社区里他人的提示词开始，逐渐提升自己撰写提示词的能力。 了解提示词撰写的要点，如明确主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 参与社区共建： 写产品体验文章等，与其他学习者交流经验。 4. 制定学习计划： 明确学习目标和步骤，例如规划参与特定的课程和活动。 5. 学习 AI 编程： 认识到不懂代码学 AI 编程入门不易，但可借助工具。 参加如 build down tree AI 编程挑战活动。 按照后续课程安排进行系统学习。 6. 学习 AI 视频制作： 重视人物设定与剧本，包括主体、动作、场景等要素。 掌握分镜处理，明确用几个镜头表述内容。 熟悉生成与后期的流程，包括抽卡、粗检和如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等后期处理。 做好脚本即提示词，耐心抽卡，不断提升撰写提示词能力。 选择适合自己的工具，如剪映（主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut）。 向 ChatGPT 询问获取灵感。 总之，要相信自己，只要不停下学习的脚步，就一定能够在 AI 领域取得进步。
2025-03-10
请从知识库搜索相关自资料：AI与环境艺术设计：AI帮助生成设计灵感、AI优化空间布局、AI分析环境因素等
以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文，以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区，与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用，了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-27