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首先，确保你的环境中已安装Django。如果没有，可以通过以下命令安装：
pip install django 创建一个新的Django项目：
django-admin startproject myproject cd myproject 创建一个Django应用，例如 myapp：
python manage.py startapp myapp 还在为日语视频加字幕而头疼吗？N46Whisper这款云端AI字幕工具，让日语语音转字幕变得像发送邮件一样简单！今天就来分享我的实际使用经验，告诉你如何快速上手这个神奇的工具。 【免费下载链接】N46WhisperWhisper based Japanese subtitle generator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/n4/N46Whisper 为什么你应该试试这个工具 记得我第一次接触字幕制作时，手动打字、校对时间轴，一个10分钟的视频就要花上大半天。直到发现了N46Whisper，整个工作流程彻底改变了。 核心优势对比 传统方式N46Whisper方案效率提升手动听译AI自动语音识别节省80%时间本地软件安装云端直接使用零配置启动单一语言字幕智能双语字幕生成翻译效率翻倍 实际使用流程全解析 第一步：准备你的视频文件 N46Whisper支持mp4、avi、mov等主流视频格式。我建议使用mp4格式，兼容性最好，处理速度也最快。 第二步：云端处理的核心步骤 打开N46Whisper.ipynb文件后，
🤗本文主要讲述在docker下使用LLaMA-Factory训练推理模型。 🫡拉取镜像 首先需要启动docker，然后在终端中输入： docker run -tid --gpus all -p 8000:8000 --name LLM -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true ubuntu:20.04 * 这个命令启动了一个 Ubuntu 20.04 容器，使用所有可用的 GPU * 主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口 * 容器命名为 LLM，以特权模式运行容器 进入容器 docker exec -it LLM
灵感画廊入门：AI绘画零基础到精通 “见微知著，凝光成影。将梦境的碎片，凝结为永恒的视觉诗篇。” 你是否曾有过这样的瞬间？脑海中闪过一个绝妙的画面，却苦于无法用画笔将其呈现。或者，你渴望创作，却被复杂的软件和技法门槛拒之门外。今天，这一切都将改变。 “灵感画廊”正是为你准备的。它不是一个冰冷的AI工具，而是一个静谧的“灵感捕捉空间”。基于强大的Stable Diffusion XL 1.0模型，它用艺术沙龙般的界面，将复杂的AI绘画变得像在咖啡馆里写生一样简单。无论你是毫无绘画基础的纯小白，还是寻求新灵感的创作者，这篇文章都将带你从零开始，一步步掌握这个优雅的创作工具，将你的想象力变为触手可及的艺术品。 1. 从想象到画面：灵感画廊初体验 在深入学习之前，让我们先快速感受一下“灵感画廊”的魅力。它的核心设计哲学是“文艺式交互”，这意味着它将技术术语全部替换成了富有诗意的表达，让你感觉是在与一位懂你的艺术家合作，而不是在操作一台机器。 1.1 核心概念：用“人话”理解AI绘画 为了让你毫无障碍地上手，
VSCode Copilot 终极魔改：以智谱 GLM-5.1 为例，一文搞定任意大模型接入 前言：为何你的 Copilot 需要一次“魔改”？ 本文旨在帮助所有希望突破 VSCode Copilot 模型限制、追求更高代码效率和性价比的开发者。如果你也曾面临以下困境，那么这篇文章就是为你量身打造的： * Copilot 官方模型不够用：想尝试最新、最强的国产模型（如智谱 GLM、文心一言、Kimi）却无从下手。 * API 订阅成本高：官方或其他国外模型的订阅费和按量计费（通常以美元结算）让个人开发者望而却步。 * 替代品体验有瑕疵：其他辅助插件在某些场景下不如原生的 Copilot 轻便、流畅。 本文将提供一个终极解决方案：通过一个 VSCode 插件，无缝接入任何支持 OpenAI 兼容接口的大模型。我将以当前备受瞩目的国产模型智谱 GLM-5.1 为例，