AIGC小王子
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资深AI全栈工程师 | UCD主SE | CSDN专家 9年经验，擅长AI全栈和AIGC。曾任CTO助理，现为上市公司UCD设计推进与落地技术专家，专注产品创新与用户体验。
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2024年07月
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07.08 15:14:39
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2024-07-08 15:14:39
「AIGC算法」将word文档转换为纯文本
使用Node.js模块`mammoth`和`html-to-text`，该代码示例演示了如何将Word文档（.docx格式）转换为纯文本以适应AIGC的文本识别。流程包括将Word文档转化为HTML，然后进一步转换为纯文本，进行格式调整，并输出到控制台。转换过程中考虑了错误处理。提供的代码片段展示了具体的实现细节，包括关键库的导入和转换函数的调用。 -
07.08 15:13:42发表了文章
2024-07-08 15:13:42
「AIGC」Python实现tokens算法
使用Python的`transformers`库，通过`AutoTokenizer`初始化BERT tokenizer，对文本进行分词统计，减少API调用。示例展示从开始到结束的时间，包括文本转换为tokens的数量和过程耗时。
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07.08 15:12:48发表了文章
2024-07-08 15:12:48
「AIGC」Agent AI智能体的未来：技术、伦理与经济的交汇点
Agent AI智能体融合机器学习与深度学习，推动社会效率与创新，但也引发伦理、法律及就业挑战。技术上，它们能自我优化、积累知识，如自动驾驶汽车通过学习改善驾驶。伦理上，需建立AI准则，确保透明度和责任归属，如医疗AI遵循道德原则。经济上，AI改变就业市场结构，创造新职业，如AI顾问，同时要求教育体系更新。未来，平衡技术进步与社会影响至关重要。 -
07.08 15:11:58发表了文章
2024-07-08 15:11:58
「AIGC」AIGC提供内容生成效率
**AI自动化内容生成**涉及自然语言、图像、视频和音频，如新闻自动生成、GANs创造图像、语音合成和模板化内容。工具如Automated Insights、Articoolo、Synthesia和Replica Studios分别在新闻、视频和音频领域应用。 **内容分发与推广**中，AI提供个性化推荐（如Netflix、Spotify）、社交媒体优化（Buffer、Hootsuite）、自动化广告投放（Google Ads、Facebook Ads），以及SEO优化。 -
07.08 15:00:28发表了文章
2024-07-08 15:00:28
「AIGC」深度学习
深度学习涉及神经网络，广泛应用于图像、语音和NLP领域。学习深度学习需掌握数学基础、编程（Python）、机器学习理论及深度学习模型如CNN、RNN。实践项目和跟踪最新研究同样重要。环境搭建包括选用支持GPU的Linux或macOS，安装Python、TensorFlow、PyTorch等框架。了解线性代数、概率统计和微积分是预备知识。以图像分类为例，包括数据收集、模型训练、评估和部署。 -
07.08 14:59:40发表了文章
2024-07-08 14:59:40
「AIGC」ChatGPT入门
ChatGPT是一款由OpenAI开发的预训练语言模型，用于NLP任务如聊天、翻译、内容生成和问答。它可以模拟人类对话，提供广泛的应用场景，包括聊天机器人、信息查询、内容创作、辅助学习等。用户可通过API接口进行交互，基础和PLUS账号提供不同级别的服务。进阶玩法涉及定制化对话系统、高级内容生成及企业级应用。在使用时要注意隐私保护、合理期望和持续学习。 -
07.08 14:58:38发表了文章
2024-07-08 14:58:38
「AIGC」如何理解大语言模型
Transformer模型，2017年提出，以自注意力为核心，用于序列到序列任务，如机器翻译。它包含多头注意力实现并行处理，提高效率。词汇切分（Tokenization）将文本拆分成子词，增强模型灵活性。嵌入将词汇映射到向量，捕获语义，降低维度。Attention机制允许模型动态分配注意力，有效处理长距离依赖，改善文本理解。 -
07.08 14:57:44发表了文章
2024-07-08 14:57:44
「AIGC」AIGC技术入门
**摘要：** 探索AI概念与实践，涵盖AI、AIGC(人工智能生成内容)、AGI(人工通用智能)、模型大小、提示词工程、神经网络等。深度学习框架如TensorFlow支持模型构建，Transformer模型利用自注意力机制处理序列数据。大模型如LLMs擅长复杂任务，能适应企业定制需求，例如知识库问答。小模型则在资源有限时发挥作用。召回率衡量搜索效果，Tokenization将文本转化为模型输入。实际应用中，AI用于天气预报、内容生成，Transformer助力翻译，定制模型解决企业内部问题，如客户服务和知识库查询。 -
07.08 14:56:20发表了文章
2024-07-08 14:56:20
「Python大数据」词频数据渲染词云图导出HTML
使用Python，本文展示数据聚类和办公自动化，焦点在于通过jieba分词处理VOC数据，构建词云图并以HTML保存。`wordCloud.py`脚本中，借助pyecharts生成词云，如图所示，关键词如"Python"、"词云"等。示例代码创建了词云图实例，添加词频数据，并输出到"wordCloud.html"。
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07.08 14:54:16发表了文章
2024-07-08 14:54:16
「Python大数据」LDA主题分析模型
使用Python进行文本聚类，流程包括读取VOC数据、jieba分词、去除停用词，应用LDA模型（n_components=5）进行主题分析，并通过pyLDAvis生成可视化HTML。关键代码涉及数据预处理、CountVectorizer、LatentDirichletAllocation以及HTML文件的本地化处理。停用词和业务术语列表用于优化分词效果。
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07.08 14:52:59发表了文章
2024-07-08 14:52:59
「Python大数据」VOC数据统计聚类
使用Python脚本`learning.py`对VOC数据进行分词处理和聚类分析，借助jieba库去除停用词并统计词频。前处理后，筛选出频率最高的2000个名词存入`名词top2000.txt`。关键步骤包括加载自定义词典`luyouqi.txt`和停用词列表`stopwordsfull`。
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07.08 14:50:16发表了文章
2024-07-08 14:50:16
「Python大数据」VOC数据清洗
使用Python进行数据清洗，脚本涉及VOC数据的读取与分词。通过jieba进行中文分词，去除停用词，将清洗后的评论存入新Excel列。执行`clean.py`脚本，读取Excel文件，对每个sheet的评论内容进行处理，保留名词并移除停用词和标点，结果保存至`clean/cleaned_voc.xlsx`。关键文件包括自定义词典`luyouqi.txt`和停用词列表`stopwordsfull`。
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07.08 14:47:41发表了文章
2024-07-08 14:47:41
「AI工程师」数据处理与分析-工作指导
**数据分析师工作指南概要** 该工作指导书详细阐述了数据分析师的职责，包括数据收集、清洗、整合处理以及分析挖掘。分析师需确保数据质量，运用统计和机器学习方法发现洞察，并通过可视化报告支持决策。此外，他们需维护高效的工作流程，使用编程工具优化处理，并遵循数据收集、分析及报告编写规范。成功执行此角色要求深厚的技术基础、沟通协作能力以及持续学习的态度。
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07.08 14:44:02发表了文章
2024-07-08 14:44:02
「AI工程师」算法研发与优化-工作指导
**工作指导书摘要：** 设计与优化算法，提升性能效率；负责模型训练及测试，确保准确稳定；跟踪业界最新技术并应用；提供内部技术支持，解决使用问题。要求扎实的数学和机器学习基础，熟悉深度学习框架，具备良好编程及数据分析能力，注重团队协作。遵循代码、文档和测试规范，持续学习创新，优化算法以支持业务发展。
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07.08 14:41:26发表了文章
2024-07-08 14:41:26
「AIGC」NodeJs使用openai流式请求与非流式请求
本文档是关于使用Node.js与OpenAI API交互的教程，涵盖了非流式和流式请求。非流式请求示例展示了如何一次性返回所有数据，适用于兼容性但可能需要较长时间。流式请求则演示了如何即时响应数据，提高交互体验，但可能不适用于所有系统。代码示例使用了axios库和http模块，展示了如何处理数据流。
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2024-07-12
「UCD」用户体验设计
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2024-07-11
「UCD」移动端UI设计尺寸规范详解
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2024-07-10
「UCD」浅谈UIUX设计组件化与UE开发组件化
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2024-07-08
你想成为什么样的人，你就要以什么样的标准来要求自己
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2024-07-08
「AIGC」AIGC行业现在适合进入吗
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2024-07-08
「随笔」浅谈2023年云计算的发展趋势
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2024-07-08
「随笔」编程中的技术难题与挑战
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2024-07-08
HBuilder实现App资源在线升级更新
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2024-07-08
「随笔」开源大模型与闭源大模型，你更看好哪一方？
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2024-07-08
「随笔」如何评价GPT-4o
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2024-07-08
「随笔」我眼中的AIGC
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2024-07-08
「Python入门」python操作MySQL和SqlServer
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2024-07-08
浅谈前后端分离规范
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2024-07-08
浅谈从开发到管理的过渡
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2024-07-08
「随笔」AI——生活的新魔术师
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2024-07-08
「随笔」IT行业哪个方向比较好就业
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2024-07-08
「AI人工智能」什么是AI技术
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2024-07-08
「AI人工智能」关于AI的灵魂发问
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2024-07-08
TDSQL技术详解
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2024-07-08
「架构」模型驱动架构设计方法及其运用
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2024-07-09
“AI+作业”，是辅助还是颠覆？
'AI+作业'作为一种新兴的教育技术手段，其对教育领域的短期和中长期影响具有显著差异。以下是对这一现象的重新整理，突出其短期内的辅助性质和中长期可能带来的颠覆性变革。 短期内的辅助性： 个性化学习体验：AI能够根据学生的学习习惯和能力提供定制化的学习资源和作业，帮助学生在适合自己的节奏下学习。提高学习效率：通过自动化的作业批改和即时反馈，AI辅助系统能够快速识别学生的错误并提供改进建议，从而加速学习过程。教师工作量减轻：AI在作业批改和基础问题解答方面的应用，能够让教师从繁重的日常工作中解放出来，有更多时间进行课程创新和个别辅导。资源丰富化：AI能够根据学生需求推荐学习资料，使学生能够接触到更广泛的知识和信息。 中长期的颠覆性可能： 教学模式变革：随着AI技术的深入应用，传统的以教师为中心的教学模式可能会逐渐向以学生为中心的自主学习模式转变。教育公平问题：AI辅助学习的普及程度可能会受到经济和技术条件的限制，这可能导致教育资源分配的不平等，加剧教育差距。教师角色再定义：随着AI在教学中的作用日益增强，教师可能需要转型为学习引导者、辅导员或教育内容的创造者，而非仅仅是知识的传递者。学习动机和自主能力的影响：长期依赖AI辅助可能会影响学生的自主学习能力和解决问题的能力，需要平衡AI的使用与培养学生独立思考的重要性。 结论： 目前，'AI+作业'主要作为教育的辅助工具，提供个性化学习支持和效率提升。然而，随着技术的不断发展和深入应用，它有潜力在中长期内对教育模式、教师角色以及学生的学习方式产生颠覆性的影响。为了确保积极的结果，需要教育者、政策制定者和技术开发者共同努力，制定合理的策略和指导原则，以促进教育的健康发展。这包括确保技术的公平获取、教师专业发展以及培养学生的综合能力。赞6 踩0 评论0 -
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2024-07-09
你是如何使用AI集成工具提升工作效率的？
使用AI集成工具提升工作效率的一个实际例子是通过自动化数据分析和生成报告。以下是一个更丰富的示例，我们将构建一个简单的Python脚本，使用pandas进行数据分析，matplotlib进行数据可视化，以及scikit-learn进行简单的预测建模。这个流程可以用于快速洞察数据特征，自动化报告生成，从而节省时间并减少重复性工作。 首先，确保安装了必要的库： pip install pandas matplotlib scikit-learn 以下是完整的代码示例： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report # 假设我们有一个CSV文件包含客户信息和他们是否购买了产品 df = pd.read_csv('customer_data.csv') # 显示数据框的前几行 print(df.head()) # 数据探索 print(df.describe()) print(df.info()) # 数据可视化 # 绘制购买产品与否的分布图 plt.figure(figsize=(8, 4)) df['Purchased'].value_counts().plot(kind='bar') plt.title('Distribution of Purchases') plt.xlabel('Purchased') plt.ylabel('Count') plt.show() # 假设我们想根据客户信息预测他们是否购买产品 # 定义特征和目标 X = df.drop('Purchased', axis=1) y = df['Purchased'] # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用随机森林分类器进行建模 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型 print(classification_report(y_test, y_pred)) # 可视化特征重要性 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns) feature_importances.nlargest(5).plot(kind='barh') plt.title('Top 5 Important Features') plt.xlabel('Feature Importance') plt.ylabel('Feature') plt.show() # 假设我们想自动化报告生成 def generate_report(df, model, y_test, y_pred): report = ( f'Classification Report:\n' f'{classification_report(y_test, y_pred)}\n' f'Feature Importances:\n' f'{feature_importances.nlargest(5).to_string()}' ) return report # 生成报告 report = generate_report(df, model, y_test, y_pred) print(report) 在这个示例中，我们执行了以下步骤： 使用pandas读取和探索数据。使用matplotlib进行数据可视化，包括购买分布图和特征重要性图。使用scikit-learn的RandomForestClassifier进行预测建模。评估模型性能并生成分类报告。定义了一个函数generate_report来自动化报告生成过程。 请注意，这个示例假设你有一个名为customer_data.csv的CSV文件，其中包含至少一个名为Purchased的列，用于表示客户是否购买了产品。这个文件应该与你的Python脚本位于同一目录中，或者你应该提供正确的文件路径。 customer_data.csv文件片段 Age,Gender,Annual Income (k$),Spending Score (1-100),Purchased 25,Male,40,47,1 45,Female,68,74,0 31,Female,43,58,1 35,Male,58,66,1 60,Male,55,45,0 23,Female,39,33,0 41,Male,62,77,1 48,Female,58,62,0 29,Male,52,79,1 63,Male,57,35,0 47,Female,59,46,0 37,Male,45,52,1 22,Male,34,29,0 57,Female,60,65,0 33,Male,47,57,1 38,Female,53,73,1 47,Male,55,48,0 27,Male,42,66,1 52,Female,57,54,0 39,Female,46,63,1赞0 踩0 评论0
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