AIGC自动化编程实战(Python、Java、JavaScript和VBA) -2.9G课程

AIGC自动化编程实战(Python、Java、JavaScript和VBA) -2.9G课程

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本教程涵盖ChatGPT及其相关AI工具(如ChatGPT Plus, GitHub Copilot, Claude2, Google Bard)的安装配置与基础应用。课程分为三大模块:

第一部分:基础知识入门
安装及配置ChatGPT和其衍生版本。
基础使用方法详解。

第二部分:编程实践
从桌面、Web、游戏开发,到自动化办公系统、Android应用程序以及正则表达式与算法的应用,课程深入讲解了利用AI工具(如GitHub Copilot, ChatGPT)在不编写代码的情况下生成大量高质量代码的技巧。此模块包括:
分析项目需求。
自动化接口描述。
自动生成多文件结构应用。

第三部分:AIGC高级应用
涵盖在线代码运行、复杂数学计算及代码解析器的功能介绍,特别是Claude2在数据分析中的作用。

1-1 初识ChatGPT.mp4
1-2 如何拥有ChatGPT账号.mp4
1-3 升级到ChatGPT Plus账号.mp4
1-4 体验ChatGPT Plus的编码和运行代码能力.mp4
1-5 对比ChatGPT、NewBing、Bard和Claude2.mp4
1-6 让4大AIGC在一起开头脑风暴.mp4
2-1 初识GitHub Copilot.mp4
2-2 注册、订阅和取消订阅GitHub Copilot.mp4
2-3 在VSCode中使用GitHub Copilot.mp4
2-4 在Jet Brains IDEs中使用GitHub Copilot.mp4
2-5 在Visual Studio中使用GitHub Copilot.mp4
2-6 用GitHub Copilot补全注释.mp4
2-7 用GitHub Copilot根据函数名生成代码.mp4
2-8 用GitHub Copilot自动生成语句架构.mp4
2-9 用GitHub Copilot生成多个候选方案.mp4
2-10 用GitHub Copilot检测和修复漏洞.mp4
2-11 用GitHub Copilot转换代码(多种方案).mp4
2-12 用GitHub Copilot转换代码(注释转换).mp4
2-13 用GitHub Copilot Labs转换代码.mp4
2-14 用GitHub Copilot Labs生成步骤注释.mp4
3-1 使用ChatGPT生成完整的解决方案.mp4
3-2 使用ChatGPT转换代码.mp4
3-3 使用ChatGPT为代码添加注释.mp4
3-4 使用ChatGPT检查和修补代码漏洞.mp4
3-5 使用New Bing自动化处理代码.mp4
3-6 使用Google Bard自动化处理代码.mp4
3-7 使用Claude2自动化处理代码.mp4
3-8 安装和使用CodeGeeX.mp4
3-9 使用CodeGeeX编写代码.mp4
3-10 使用CodeGeeX进行漏洞检测.mp4
3-11 使用CodeGeeX优化代码.mp4
3-12 使用CodeGeeX进行代码转换.mp4
3-13 使用CodeGeeX做诗.mp4
3-14 在线体验CodeGeeX.mp4
3-15 用Amazon CodeWhisperer自动编写代码.mp4
4-1 用ChatGPT和PyQt6初步编写滑块设置背景色应用.mp4
4-2 用GitHub Copilot完善代码-将滑块设置为水平方向.mp4
4-3 用GitHub Copilot完善代码-添加展示颜色的标签.mp4
4-4 PyQt6应用秒变QT6应用.mp4
4-5 用ChatGPT自动编写tkinter版计算器的UI.mp4
4-6 用ChatGPT自动编写tkinter版计算器的逻辑代码.mp4
4-7 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(1).mp4
4-8 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(2).mp4
4-9 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(3).mp4
4-10 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(4).mp4
4-11 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(5).mp4
4-12 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(6).mp4
4-13 用ChatGPT自动编写PytQt6版复杂界面(7).mp4
4-14 用ChatGPT自动编写基于Flask的图像搜索器(1).mp4
4-15 用ChatGPT自动编写基于Flask的图像搜索器(2).mp4
4-16 用ChatGPT自动编写基于Flask的图像搜索器(3).mp4
4-17 用ChatGPT自动编写基于Flask的图像搜索器(4).mp4
4-19 轮播图.mp4
5-2 跟随鼠标移动的小星星.mp4
5-3 键盘指法练习器.mp4
5-4 Web版滑块设置背景色.mp4
5-5 Web版计算器.mp4
5-6 Web版图像搜索器.mp4
5-7 Chrome浏览器字典插件.mp4
5-8 Chrome浏览历史插件.mp4
5-9 Chrome计算器插件.mp4
6-1 旋转星系.mp4
6-2 用键盘移动纹理.mp4
6-3 随机运动的小球.mp4
6-4 太空大战.mp4
6-5 音乐播放器.mp4
6-6 粒子爆炸.mp4
6-7 水果忍者.mp4
6-8 雷电(射击类游戏).mp4
7-1 用VBA创建、保存Excel文档以及创建表格.mp4
7-2 用Python创建和保存Excel文档,以及添加sheet.mp4
7-3 用JavaScript创建带表格线的Excel表格.mp4
7-4 用Java将Excel表格转换为SQLite表格.mp4
7-5 用Python在Word文档中插入文本、图像和表格.mp4
7-6 用JavaScript设置文档样式.mp4
7-7 用VBA向word文档添加页眉、页脚和页码.mp4
7-8 用Java统计Word文档的文字,并生成词云.mp4
7-9 使用Python创建、保存PowerPoint文档和添加幻灯片.mp4
7-10 使用VBA向PowerPoint文档中添加表格.mp4
7-11 使用Java批量向PowerPoint中插入图片.mp4
7-12 使用JavaScript批量向PowerPoint中插入图片.mp4
8-1 使用Kotlin编写滑块设置背景色的Android App.mp4
8-2 数据库与SQL.mp4
8-3 正则表达式.mp4
8-4 算法.mp4
9-1 搜索Python库的ChatGPT Plugins.mp4
9-2 09-AIGC深度探索-02-在线运行代码的ChatGPT Plugins.mp4
9-3 数学插件.mp4
9-4 GPT-4的代码解析器.mp4
9-5 用claude2解析代码.mp4
课程资料.zip

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video-subtitle-remover(VSR)-- 开源AI去字幕方案深度解析

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一、从“硬字幕”说起:为什么我们需要 VSR? 在视频剪辑、二创和影视加工场景里,“硬字幕”(内嵌到画面里的字幕)一直是特别棘手的问题: * 你无法通过关闭字幕轨道来清除; * 直接裁剪会破坏画面构图; * 简单模糊/马赛克又会在画面上留下明显的“补丁”。 传统做法要么牺牲画质,要么牺牲效率。而开源项目 video-subtitle-remover(VSR),则直接把问题拉到了“AI 视频修复”的维度:用深度学习模型自动检测字幕区域,再通过图像修复算法把文字“擦掉”,并用背景自然填补。 项目核心信息(来自 README): * 功能定位:- 去除视频 / 图片中的硬字幕、文本水印 * 无损分辨率输出 * 支持自定义字幕区域,或全视频自动去除所有文本 * 技术特点:- 完全本地运行,无需调用第三方 API * 支持多种 GPU 加速(CUDA / DirectML

【用AI学Agent】Agent入门前置:大模型基础(开发向)

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首先欢迎大家点进文章,其次 申明:本系列内容是作者通过AI学习Agent得到的内容,如若有错误之处,欢迎批评指正 很多想入门AI Agent开发的朋友,例如我,第一步就被“大模型”的各种概念绕晕——上下文窗口、Token、温度、思维链,这些到底是什么?和Agent有什么关系? 其实不用慌,Agent的核心是“让AI自主做事”,而大模型(LLM)就是Agent的“大脑”——不懂大脑的工作原理,后续学RAG、工具调用、Agent架构都会很吃力。 这篇博客专门为Agent学习者打造,包含开发中能直接用到的大模型基础知识点,从“是什么”到“怎么用”,帮你夯实Agent入门的第一块基石。 一、大模型(LLM)到底是什么? * 很多人对大模型的理解有误区,觉得它“无所不能”,能像人一样思考、理解世界; * 也有人觉得它“只是个问答机器人”,没必要深入学习。 其实这两种想法都不对。 用最通俗的话讲:

零基础学AI大模型之Milvus索引实战

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A2UI 技术原理深度解析:AI Agent 如何安全生成富交互 UI

本文深入解析 Google 开源的 A2UI 协议,探讨其核心架构、数据流设计以及为何它是 LLM 生成 UI 的最佳实践。 一、A2UI 是什么? A2UI (Agent-to-User Interface) 是 Google 于 2025 年开源的声明式 UI 协议。它解决了一个核心问题: 如何让 AI Agent 安全地跨信任边界发送富交互 UI? 传统的 Agent 交互往往是纯文本对话,效率低下。而直接让 LLM 生成 HTML/JS 代码又存在严重的安全风险。A2UI 提供了一个中间方案:Agent 发送声明式 JSON 描述 UI 意图,客户端使用自己的原生组件渲染。 安全性: