如何更好利用AI辅助学习,工作,搞钱,好用的AI工具必不可少。 推荐5个非常好用的AI工具,也是我目前使用频率比较高和准备使用的工具,很香。 Chatgpt不在此推荐中啊,在目前的AI工具中,Chatgpt是大哥,既然是大哥,大哥都知道,就不推荐了,然而其目前主要支持文本输出,虽然丰富的插件拓宽了使用场景,但虽是尊贵的Plus,仍旧有3个小时只能输出 所有我们需要探索一些其他的工具。 第一款 Bing 图形创建器 类型:AI绘画工具 访问地址:https://www.bing.com/images/create? 第二款 Adobe firefly 访问地址:https://firefly.adobe.com/ 类型:AI图片处理 推荐理由: 好用强大且免费。 ref=futuretools.io 类型:图片处理 推荐理由: 一款可以让你的图片动起来的工具,且免费,操作简单。 这是它的界面,下面我们来看一下示例。
最近要用到 AI 绘画,所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具,真可谓是琳琅满目,但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。 树先生总结了目前使用 Stable diffusion 的几种不同姿势,还没上车的朋友们快跟着我一起上车吧~SD 镜像网站推荐指数:★☆☆☆☆适用人群:浅尝辄止地体验玩家如果你只想浅尝辄止地体验一下 AI 云服务器推荐指数:★★★★☆适用人群:本地电脑无法运行 Stable diffusion 的玩家如果你本地电脑不满足安装 Stable diffusion 的条件,可以考虑使用云服务器,现在很多云服务器厂商都自带了 本地安装推荐指数:★★★★★适用人群:本地电脑可以运行 Stable diffusion 的玩家安装环境要在本地顺利运行 Stable diffusion,需要满足如下条件:操作系统 win10 以上内存 【保姆级】Python最新版开发环境搭建,看这一篇就够了安装 CUDA接下来安装 CUDA,CUDA是 Nvidia 显卡的 AI 运算库,Stable diffusion 通过这个库使用显卡资源。
Openresty本身也支持开辟内存添加共享缓存的空间,操作api与redis一致 本地缓存的作用 减少查询redis、mysql的操作,实际redis也很快,但是毕竟有网络开销。 本地缓存会更快一些! so;;"; # ① 开启本地共享缓存,会占用内存:150mb 缓存名mycache,自定义 lua_shared_dict mycache 128m; # 在这里配置 ngx.share.XXX local getCache = ngx.shared.mycache; -- 读取数据 local name = getCache:get('name') ngx.say('第一次读取本地缓存 -- 读取数据 local name = getCache:get('name') ngx.say('第二次读取本地缓存!'
AI大模型本地化部署涉及一系列工具和框架,它们旨在简化部署流程、优化性能并确保兼容性。以下是一些关键工具和框架。1. 本地部署工具:Ollama: 一个轻量级的AI推理框架,支持本地运行LLM(大型语言模型)。它使得在本地运行大型语言模型变得非常简单。 LocalAI: 一个开源的本地AI推理引擎,它兼容OpenAI API,可以让你在本地运行各种AI模型。PrivateGPT: 专注于隐私的本地AI解决方案,允许用户在本地安全地查询文档。3. 5. 其他重要工具与框架:MLflow: 用于管理机器学习生命周期的开源平台,包括实验跟踪、模型打包和部署。Kubeflow: 一个在Kubernetes上运行机器学习工作流程的平台。 易用性: 考虑工具的易用性和文档,以简化部署和维护。通过利用这些工具和框架,开发者可以更有效地将AI大模型部署到本地环境,从而实现各种应用场景。
com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 本地锁工具类 key一把锁 */ public class LockUtil { private LockUtil() { throw new IllegalStateException("工具类禁止实例化 "); } /** * 线程安全,5分钟过期 */ private static final Cache<String, ReentrantLock> LOCK_CACHE
随着人工智能技术在学术写作中的广泛应用,越来越多的学术论文和内容创作都借助AI工具完成。 为了帮助学者和写作者有效降低AI率,确保内容顺利通过各类检测系统,本文将推荐5款专业高效的降AI工具,助您轻松应对AI检测挑战~1、笔灵AI笔灵AI是非常受欢迎的降AI降重工具之一,凭借其强大的智能识别系统和精准的内容优化能力 该工具在保持文章流畅度的同时,有效降低AI写作痕迹,很适合英文学术写作需求。 集AI检测、降重、降AI于一体,提供全方位支持与Turnitin等国际主流检测平台深度合作,保障检测准确性5、降重鸟降重鸟作为专业的降重工具,在降低AI率方面表现出色。 上述推荐的5款专业降AI工具各有特色,您可以根据自身需求选择最适合的工具。
前言2026 年开源圈热门的本地自动化 AI 工具 OpenClaw,凭借本地运行、零代码操作、自动化执行的核心特性收获大量技术用户认可,它并非普通的聊天 AI,而是能通过自然语言指令操控电脑的自动化工具 后续还将持续更新 OpenClaw 技能扩展、本地大模型接入、办公工具联动等进阶内容,助力深度挖掘工具价值。 一、OpenClaw(小龙虾)核心优势 OpenClaw 能成为热门的开源 AI 自动化工具,核心在于解决了技术门槛高、隐私无保障、功能适配性差等使用痛点,兼顾小白用户和技术开发者的使用需求:✅ 本地运行 **:配置本地大模型,实现 OpenClaw 离线运行,进一步提升数据隐私性; - **办公工具联动**:实现 OpenClaw 与微信、飞书、Slack 等办公工具的深度联动,随时随地远程下达自动化指令 promoCode=IVB807603D98觉得本教程实用的话,欢迎点赞 + 收藏 + 关注,后续将持续分享 OpenClaw 进阶玩法和使用技巧,让本地 AI 智能体成为你的高效办公助手!
你应该了解的5个AI编程工具 代码生成是目前AI应用中最为广泛的领域。主要的科技公司正在竞相开发最佳的AI编程助手用于商业用途,突显了这种技术日益增长的重要性。 如果你是希望利用AI编程助手的开发者或企业主,你可能会想知道哪些工具最好用。现在可供选择的工具很多,找到合适的一个可以大大提高生产力和成果。 在本文中,我将介绍2024年你应该了解的五个AI编码助手工具。 让我们开始吧。 Cursor AI Cursor AI是一个我在之前文章中提到过的工具,因其卓越的能力而闻名。 作为开发者,我喜欢拥有项目的本地副本,以便进行更多的定制和灵活性。如果你想下载你的项目,可以点击仪表板右上角的“Open in StackBlitz”按钮。 下载的zip包含了所有必要的文件,可以在本地构建和运行应用。 注意,Bolt只能在浏览器上工作。这意味着灵活性较低,并且缺乏VS Code或Cursor AI等工具的高级功能。
1)联网搜索 2)网页抓取 3)资源下载 4)终端操作 5)文件操作 6)PDF 生成 而且这些需求还可以进行组合 如果 AI 能够完成上述需求,就不再只是一个有知识的 “大脑”,而是有手有脚,会利用工具完成任务的 tool.executeTerminalCommand(command); assertNotNull(result); } } 运行效果如图,成功执行了 ls 打印文件列表命令并获取到了输出结果: 资源下载 资源下载工具的作用是通过链接下载文件到本地 此外,你还可以将生成的文件上传到对象存储服务,然后返回可访问的 URL 给 AI 去输出;或者将本地文件临时返回给前端,让用户直接访问 3)编写单元测试代码: @SpringBootTestpublic 9miz/FEjxr3m0C0B2Ht5uGhchaW4wLg3P2BJhxjxO0c= // 配置不自动执行工具ChatOptions chatOptions = ToolCallingChatOptions.builder 实现思路:保存文件到本地修改为保存到对象存储即可,还可以结合 “立即返回” 特性,避免额外调用 AI 大模型。 3)尝试自己控制工具的执行,并补充日志记录信息,提高应用的可观测性。
在AI工具竞争白热化的今天,一款名为爱派(AIPY)的本地AI工具悄然完成重磅升级,其最新版本带来的功能革新让众多依赖云端服务的AI工具相形见绌! ✔ 端到端加密:即使用户选择云端存储,所有数据在上传前都会在本地完成加密,确保即使云端管理员也无法查看您的内容。 为什么说爱派碾压云端工具? 零延迟响应:作为本地AI工具,爱派的所有基础运算都在您的设备上完成,告别云端工具的网络延迟。离线工作能力:无网络环境?没问题!爱派的核心功能完全不依赖互联网连接。 博主实测体验作为首批体验者,我必须说这次更新彻底改变了我使用AI工具的方式。 这次更新不仅没有削弱其本地AI的核心优势,反而通过精心设计的云端协同功能,让工具变得更加实用而强大。您更倾向于完全本地的AI工具,还是可以接受可控的云端协同? 欢迎在评论区分享您的观点!
过去,本地部署AI模型往往意味着复杂的环境配置、繁琐的命令行操作,让普通电脑小白不知从何下手。但现在情况已经改变。 下面给大家分享一个非常简单的AI模型本地部署方法,5分钟就能学会,轻松将强大的AI模型部署到自己的电脑上,即使是完全不懂代码的小白也能轻松上手。 本地部署工具:【DS本地部署大师】这是一款对零基础用户非常友好的AI模型本地部署工具。它的核心目标就是将复杂的部署流程简化为几次鼠标点击,让每个人都能享受到本地AI的便利与安全。 简单来说,这是一个定位问题:【DS本地部署大师】:对普通用户和AI初学者非常友好,它的核心是“简单易用”,通过图形化界面代替了所有技术细节,目标是让不懂技术的人也能快速用上本地AI。 它提供了一个轻量、灵活的命令行工具,方便进行二次开发、程序集成和高级定制。它更像一个强大的“工具包”,需要用户具备一定的命令行操作能力。
使用.NET Core 3.0,您可以在特定的文件夹下安装“本地”工具,它的作用范围仅限于该文件夹及其子文件夹。 .NET Core 3.0 本地工具 打开Visual Studio的Package Manager Console(Powershell或者其它终端也可以),在安装本地工具之前,首先要创建一个本地工具清单文件 由于Cake.Tool是本地安装的,运行本地工具需要在前边加上dotnet: ? 这样就可以了。 其实上面那种写法是下面写法的简写: ? 也可以这样写: ? 此外,在工具安装目录的子目录里也可以使用这个工具。 共享本地工具 我们可以把.config目录提交到源码管理,这样的话,其它开发者也可以使用安装的本地工具了。 这些工具实际是安装在全局nuget包缓存里,如果第一次运行的时候没有安装工具的包,那么你需要先执行 dotnet tool restore 进行还原,然后才可以使用这些本地工具。
主流本地化AI编程工具横向评测(2025)1. 腾讯云AI代码助手 CodeBuddy(推荐指数 ★★★★☆)本地化支持:提供VS Code/JetBrains全系插件,支持离线代码补全(需定期联网更新模型)核心技术指标:响应延迟<300ms(本地环境实测 百度文心快码 Comate AI IDE(推荐指数 ★★★★)架构特性:多智能体协同框架(Zulu Agent),支持设计稿转代码、MCP工具调用实测数据:复杂任务分解准确率92.5%(如生成俄罗斯方块游戏 开源方案 ChromeMCPServer核心技术:通过MCP协议实现浏览器级自动化优势场景:网页操作自动化(表单填充↑300%效率)本地数据处理(零数据外传)缺陷:仅限Web开发场景,无传统IDE支持关键维度对比表工具 Zulu Agent在多文件协同生成场景错误率↓27%(对比单模型方案)敏捷迭代需求:Trae的混合架构在代码补全场景节省19%耗时(IDC 2025编程工具报告)技术趋势:2025年主流工具均采用 "
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2,由于需要批量抠图,原本是想用MODNet的,可惜最新的模型官方不开源,旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。 软件截图 说明 1、工具应解压到非中文路径,含中文的路径必出错。 2、完整解压后,运行main.exe。将单个/多个图片拖入工具,等待提示完成后,在运行目录下的out目录内可找到扣好的图片。 2、如果使用精度优先,等待时间会比较长 3、工具使用CPU版的PaddlePaddle,非GPU版本 此工具模型仅适合抠人像,不建议抠物 测试效果 左边是抠图后的png,右边是原图。 传到博客来后图片有压缩) 发丝效果处理的还不错,我测试的这张图由于发色跟背景色有些相似,部分地方的发丝没抠好,如果大家处理的图片效果不是太好的话可以自行放到PS里再修一下 下载地址 {cloud title="AI
3.上传h5ai文件 4.完成! /bin/bash #宝塔h5ai快速添加工具 echo -e "感谢使用 “\033[35m 宝塔面板h5ai快速安装脚本 \033[0m”" echo "------------------- cd /www/wwwroot/$web rm -rf index.html 404.html wget https://release.larsjung.de/h5ai/h5ai-0.29.0.zip 如果我使用Lnmp包的话,修改代码超过100行,所以,使用宝塔来开发工具是个不错的选择。 项目地址: https://coding.net/u/cvc/p/bt-h5ai 欢迎从项目地址获取安装方法 » 本文链接:基于宝塔面板安装H5ai目录工具 » 转载请注明来源:刺客博客
前言2026年开源圈爆火的AI工具OpenClaw(昵称小龙虾),凭借本地运行、零代码操作、自动化办公的核心优势圈粉无数,GitHub星标更是突破28万+。 本文专为零基础小白和技术用户打造,基于2026最新版本优化,使用一键部署包,无需敲命令行、不用手动配置Python/Node.js等环境,5-10分钟即可完成部署,手把手教你拥有专属AI助手,彻底解放双手 OpenClaw之所以能成为增速最快的开源AI项目,核心在于解决了传统AI工具技术门槛高、隐私不安全、功能不实用三大痛点,小白也能轻松上手:本地运行,隐私拉满:所有数据全程存储在本地设备,不联网、不泄露 五、第三步:全程自动部署,5分钟完成安装启动程序后,全程自动化操作,无需手动干预,按以下步骤确认即可,整个过程仅需3-5分钟(具体时长取决于电脑配置)。1. 后续进阶教程预告,让AI更全能成功部署只是开始,后续还会持续更新OpenClaw进阶玩法,让你的「小龙虾」成为更全能的AI助手,包括:技能扩展:添加PDF转Word、批量发邮件、自动化脚本等实用功能;本地大模型接入
1.Modified webui-user.sh,add those flags to the file
简介 LaZagne project 是一款用于检索大量存储在本地计算机上密码的开源应用程序。 每款软件他们保存密码的方法或许不尽相同(明文,API,算法,数据库等等),我开发这款工具的目的是为了寻找计算机中最常用软件的密码。 截至目前,该工具支持Windows上的22款软件,Linux/Unix-Like OS上的12款软件。 ? 所有包含密码的输出都必须发送到"print_output"函数 举例:print_output(software_name, password_list) 4.可选项:你可以使用"print_debug" 函数打印出输出结果 5.
所以就写了一个增量打包工具。 工作原理:根据文件的最后修改时间来打增量。 org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.log4j.Logger; /** * 增量打包工具类
CloudMounter Mac版是一款强大的云盘本地加载工具,用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。 下载:CloudMounter Mac版 在Mac上将云驱动器装载为本地磁盘 CloudMounter是一个可靠的系统实用程序,用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。