AIGC小王子_社区达人页

2024年07月

• 07.08 15:14:39
  发表了文章 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。

  
• 07.08 15:12:48
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  「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
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  「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
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  「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
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  「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
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  「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"。

  
• 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。

  
• 07.08 14:52:59
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  ​「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`。

  
• 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`。

  
• 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。

  
• 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。

  
• 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。