AI Commit 是一个利用AI分析Git差异并生成符合Conventional Commits规范的提交信息的Python脚本。本文将介绍其工作原理、核心功能以及如何优化您的开发流程。 什么是AI Commit? AI Commit 是一个Python工具,通过分析暂存的Git变更(git diff --cached)并利用大型语言模型(LLM)生成简洁、上下文相关的提交信息。 对于大型差异或多文件项目,AI Commit生成简洁摘要,保留关键细节。 2. 上下文感知的提交信息 AI Commit根据变更类型生成符合Conventional Commits规范的提交信息,例如: 文档更新:使用docs:前缀(例:docs: 更新README中的安装说明)。 实用小工具 App Store 截图生成器、应用图标生成器 、在线图片压缩和 Chrome插件-强制开启复制-护眼模式-网页乱码设置编码 乖猫记账,AI智能分类的聊天记账。
如果你还没用WPSAI的PPT自动生成能力(WPS Office AI实战总结,智能化办公时代已来),不妨去体验下,今天我带你来体验下“万知”的PPT生成,你只需要输入一个标题,仅此而已。 https://www.wanzhi.com/ 生成流程 自动生成PPT的流程大致如下: 手动填写标题(你自己) 自动生成大纲(AI) 自动生成演示文稿(AI) 自动生成PPT 填写标题 登陆成功后,点击左侧的 图片来源当然选择“AI增强搜图”,这样找到的图如果质量不佳,会被AI增强优化下,效果会更好。 剩下的就是输入一个标题即可开始PPT的自动生成工作,你也可以提供一个参考文件,供AI生成式作参考。 测试标题:2023年度项目管理工作述职报告 AI自动生成大纲 开始生成后,AI开始自动生成大纲,对于生成的大纲你同样可以进行编辑,之后在编辑的基础之上再生成具体的演示文稿。 完成之后,你要做的就是点击“生成幻灯片”的按钮,继续让AI进行下一个工作。 AI自动生成幻灯片 生成幻灯片数量与前面设置的页数有关,生成的内容你同样可以进行二次编辑。
文/赵剑 整理/LiveVideoStack 大家好,我是赵剑,来自网易云音乐,本次分享的主题是AI自动剪辑生成视频的探索实践,内容主要分为以下几个部分: What — 什么是AI自动生成音乐视频? Why — 为什么需要基于AI自动生成音乐视频? How — 如何实现AI自动生成音乐视频? 首先为大家播放由三段不同类型的音乐视频,全程无人工参与,完全通过AI自动生成。 以上三个视频都由我们的音视频实验室“AI一键自动生成”音乐视频系统生成,它整合了音乐、视频、文本等相关的原子算法,从音乐内容及视频内容两部分进行分析,多模态、多角度地全自动生成音乐视频,助力音乐视频的创作 1、Why音乐视频自动化剪辑生成 接下来正式为大家介绍AI自动剪辑生成视频的探索实践。 首先,为什么做音乐视频自动生成? 2、AI自动剪辑生成音乐视频系统 其次,如何搭建高效自动生成音乐视频的系统?
标签:ChatGPT 今天给大家介绍一款基于人工智能技术的Excel公式在线生成工具: HelloAI 你只需详细描述自己的需求,AI就可以自动生成符合要求的Excel公式。 图1 不需要注册或登录,直接在中间的文字框中输入Excel行列信息和计算需求,单击“提交”,HelloAI就会为你生成相应的Excel公式。如下图2所示的一个简单的例子。 图2 我们再试一个。 例如,我需要一个常规的查找数据的公式,如下图3所示,在中间文本框中输入详细的需求文本,然后单击“提交”,HelloAI会生成相应的Excel公式,甚至在下面还给出了公式的解释。 图3 但我觉得上面的公式太复杂了,我想要的是使用VLOOKUP函数的查找公式,于是,我再次单击“提交”按钮,这时生成了我想要的Excel公式,如下图4所示。 图4 HelloAI的目标是为Excel用户提供一种简捷的方式来生成想要的公式,这可以为你节省大量的时间和精力,特别是要编写复杂的公式时。
自动化这种技术带来了挑战,因为所涉及的复杂细节和形状的数量,以及转变为创造性夸大的人所需的专业技能水平。 来自中国香港城市大学和微软的计算机科学家团队开发了一种创新的基于深度学习的方法,可以自动生成给定肖像的漫画,并使用户能够高效,逼真地完成这一过程。 该方法使用户能够自动绘制肖像漫画,并可应用于为社交媒体创建漫画头像和设计卡通人物等任务。该技术在市场营销、广告和新闻领域也有潜在的应用前景。 在这项工作中,研究人员转向机器学习中的一种众所周知的技术:生成对抗网络(GAN),用于不成对的照片到漫画的翻译,以生成保留肖像身份的漫画。 在未来的工作中,研究人员打算探索超越面部漫画生成的全身或更复杂的场景。他们还对设计改进的人机交互(HCI)系统感兴趣,该系统可以为用户提供更多的自由和用户控制机器学习生成的结果。
利用 AIGC(人工智能生成内容) 技术,我们可以让 AI 自动生成内容结构合理、设计精美的 PPT,大幅提高办公效率。 2.2 AI 如何帮助 PPT 生成AIGC 结合 自然语言处理(NLP)与自动化 PPT 生成,可以显著提高 PPT 制作的效率和质量。 GPT-4 生成 PPT 结构和内容 AI 可基于用户输入的主题,自动扩展为多个章节,并生成各页的关键内容。 可根据不同场景(学术汇报、商业方案、市场分析等)调整内容风格。 python-pptx 生成 PPT 文件 解析 AI 生成的文本,自动生成 PPT 文件,并插入标题、正文、图片、图表等。 未来可以引入 自动配色、模板优化 等功能,让 AI 生成的 PPT 既美观又专业!
自动化的系统可以探索更广泛的潜在漏洞,提供更全面的健壮性评估。 适应性差:LLM模型不断更新和迭代,手动方法难以跟上这些快速的变化,可能导致新的漏洞被遗漏。 二 GPTFUZZER 基于以上的问题,该论文提出了一种名为GPTFUZZER的全新黑盒测试框架,用于自动生成用于测试语言模型(LLM)的安全性的模板。 变异操作:使用ChatGPT等LLM对种子模板进行变异操作,以生成新的模板。变异操作包括生成、交叉、扩展、缩短和改写等,以增加模板的多样性和新颖性。 生成提示:将变异后的模板与目标问题结合,生成一个完整的提示,用于查询目标LLM。 查询LLM:将生成的提示发送给目标LLM,获取模型的响应。 例如,可以使用ChatGPT生成一个新的场景描述或问题,将其插入原始模板中;或者使用ChatGPT交叉两个不同的模板,生成一个新的模板。
从手动到智能:Python驱动AI批量生成与自动发布实战大家好,我是专注技术变现的全栈开发者。今天分享一个实战项目:用Python打造AI内容生成与自动发布系统。 技术架构设计系统核心分为三个模块:内容生成层:基于AI模型的批量创作内容处理层:质量校验与优化发布调度层:多平台自动发布# 核心架构示意class ContentAutomationSystem: :2-3秒支持最高每秒10篇文章的并发生成生成成本:约0.02元/千字模块二:内容质量优化原始AI生成内容需要优化才能达到发布标准:class ContentProcessor: def __init 智能媒体助理基于上述基础架构,我们团队进一步开发了AI智能媒体助理,主要增强功能:智能排期:基于用户活跃时间自动安排发布内容优化:A/B测试找出最佳内容形式数据分析:实时监控内容表现并调整策略跨平台同步 通过Python实现的AI内容生成与自动发布系统,让我们团队能够专注于更高价值的创意工作,而不是重复的内容生产。AI智能媒体助理在这个基础上进一步智能化,实现了从内容规划到效果分析的全流程自动化。
-- 是否去除自动生成的注释 true:是 : false:否 --> <property name="suppressAllComments" value="true" /> -- targetProject:生成PO类的位置 --> <javaModelGenerator targetPackage="com.lgp.domain" targetProject -- targetProject:mapper映射文件生成的位置 如果maven工程只是单独的一个工程,targetProject="src/main/java" -- targetPackage:mapper接口生成的位置 --> <javaClientGenerator type="XMLMAPPER" targetPackage="com.lgp.mapper
介绍 drf-spectacular是为Django REST Framework生成合理灵活的OpenAPI 3.0模式。 它可以自动帮我们提取接口中的信息,从而形成接口文档,而且内容十分详细,再也不用为写接口文档而心烦了 这个库主要实现了3个目标 从DRF中提取更多的schema信息 提供灵活性,使schema在现实世界中可用 (不仅仅是示例) 生成一个与最流行的客户端生成器配合良好的schema 环境准备 Python >= 3.6 Django (2.2, 3.1, 3.2) Django REST Framework view,通过drf-spectacular部分或完全的覆盖去产生些东西 先来看下几个初始化参数 operation_id:一个唯一标识ID,基本用不到 parameters:添加到列表中的附加或替换参数去自动发现字段 替换发现的文档字符串 summary:一个可选的短的总结描述 deprecated:将操作标记为已弃用 tags:覆盖默认标记列表 exclude:设置为True以从schema中排除操作 operation:手动覆盖自动发现将生成的内容
那我们去看特定的在代码生成上, 2021 年7月这个 open AI 的发布的这个他们的结果从他们的这论文里面展现出来的。 snap 也是集成了这个代码自动生成的这样的一个功能,由这个外部可以去使用。 下面这个我会聚焦在某个特定的比较特殊的代码生成一个场景,也是我自己的老本行,就是软件测试的自动化的支撑,那么代码生成的这个具体的实例包括一些技术内部,待会李戈老师也会给大家进行进一步的讨论。 我们的下一版模型里面我们在这个方面费了好多好多劲,我们现在准备了好大量的这个训练数据,包括各种的数据的准备,我们做了大量的准备,我们希望能在这两个,一个是这个代码的重构,一个是测试代码的自动的生成,还有一个自动修改 这个集成它的是符合人的需求的,所以测试我认为还是需要的,而且是更重要,因为就是这个代码你是自动生成的。
这可能听起来像是未来派全息成像的描述,但爱丁堡大学感知研究所和天文学研究所的研究人员在AI的帮助下设计了这样一个系统。 由于星系是这类应用的主要竞争者,我们探索利用AI来产生星系图像。” 团队机器学习架构的核心是生成对抗网络(GAN),由生成样本的生成器和试图区分生成的样本和现实样本的鉴别器组成的两部分神经网络。 星系生成系统由两个五层GAN组成:Stage-I GAN和Stage-II GAN。 结果更多的生成样本保留了星系的稀有特征,例如旋臂。 研究人员在具有单个Nvidia GTX 1060 GPU的PC上训练AI系统,使用Galaxy Zoo 2数据集(一个众包天文项目)中提供的恒星和行星体的全彩色图像。
这次,迪士尼又将文本转换视频的技术进一步加强,使模型自动生成动画。 一、更复杂的文本如何转换成动画? 这个网络由几个部分组成: 一个可以自动将文本与剧本场景描述隔离开的脚本解析模块、一个自然语言处理模块(使用一套语言规则简化复杂句子,并从简化句子中提取信息,转化为预定义的动作表示),以及一个将所述表示转换为动画序列的生成模型 从自然语言文本自动生成动画在很多领域都有应用,比如电影脚本编写、教学视频和公共安全等内容。 这些AI算法系统,可以为内容创作者提供更快的迭代、原型设计和概念验证,有助于提高剧本编写效率。 结语:AI生成动画或有更广阔的市场 研究人员表示,迪士尼进行AI自动生成动画的研究不是为了取代编剧和艺术家的工作,而是为了提高繁琐工作程序的效率。 如今,他们在AI自动生成动画方面的研究也很可能影响整个动画电影制作市场,AI生成的方式也许将成为未来动画电影制作的新方向。
这次,迪士尼又将文本转换视频的技术进一步加强,使模型自动生成动画。 一、更复杂的文本如何转换成动画? 这个网络由几个部分组成: 一个可以自动将文本与剧本场景描述隔离开的脚本解析模块、一个自然语言处理模块(使用一套语言规则简化复杂句子,并从简化句子中提取信息,转化为预定义的动作表示),以及一个将所述表示转换为动画序列的生成模型 从自然语言文本自动生成动画在很多领域都有应用,比如电影脚本编写、教学视频和公共安全等内容。 这些AI算法系统,可以为内容创作者提供更快的迭代、原型设计和概念验证,有助于提高剧本编写效率。 结语:AI生成动画或有更广阔的市场 研究人员表示,迪士尼进行AI自动生成动画的研究不是为了取代编剧和艺术家的工作,而是为了提高繁琐工作程序的效率。 如今,他们在AI自动生成动画方面的研究也很可能影响整个动画电影制作市场,AI生成的方式也许将成为未来动画电影制作的新方向。
核心依赖三个技术底座:内容生成引擎:基于BERT模型的文本生成 + 图片素材库 多平台调度系统:分布式任务队列 + 动态IP代理 数据反馈闭环:ES实时分析 + 用户行为预测模型 内容素材的“自动捕捞” 痛点:手动搜集素材效率低,且易侵权技术方案:多源数据采集:用Scrapy+Playwright组合拳# Scrapy爬虫示例(AI智能媒体助理热榜)class 内容生成的“智能魔方” 痛点:AI生成内容生硬,不符合平台调性技术方案:多模型融合架构:平台适配层: def platform_formatter(content, platform 代理IP失效 最佳实践:动态IP池占比不低于60%,静态IP设置地理围栏 工具推荐:AWS Global Accelerator + Shadowsocks混合架构 四、开发者Q&A实录 Q1:自动生成的内容会不会太模板化 比如在“职场沟通”领域,系统会同时学习《哈佛商业评论》的专业表达和B站up主的口语化风格,生成内容会自动平衡专业性与传播性。某客户测试显示,用户停留时长提升2.3倍。
选自Science 作者:Matthew Hutson 机器之心编译 参与:许迪、李泽南 用写好的剧本(文字)自动生成电影或许是很多剧作家的梦想,人工智能技术最近让这一梦想距离现实更近了一步。 举例,真实的视频短片可能帮助自动驾驶车为不常见的危险情况而准备。深度理解了视觉世界的程序可以从审查到监控中筛选出有用的应用。 「新技术可以帮助自动驾驶车预测一个摩托车将开向哪里,或者训练家庭服务机器人打开冰箱,」Pirsiavash 说道。 目前看来,让 AI 生成好莱坞大片还不现实,但同时,我们终于知道「在草地上玩风筝冲浪」是什么样子了。 论文:Video Generation from Text ? 为了得到大量的模型训练数据,我们在公开的在线视频之上发展了一个方法来自动创建对应的文字--视频语料库。
肯定有人会说,不可能,绝对不可能,就算AI再智能,也很难把业务目标理清楚再实现出来! 当然,从0-100的过程,人工智能很难实现,但要是精尖的程序员把从0-1的部分理出来,剩下的就让代码来生成呢? 看起来很遥远,但实际上各种开发工具的帮助,这一步也是越来越近了 1简单的爬虫生成脚本 首先是简单的爬虫脚本生成器,那些低难度的爬虫脚本全都可以使用生成器生成 只要复制对应网站的cURl数据,复制粘贴到生成器里 2代码补全工具 再比如代码补全工具aixcoder,它不是那种关键词变量名的自动补全,而是整个代码语句进行补全 具体的实现方式就是基于深度神经网络在本地化边用边训练,然后便是越用越强,写出一个字母,边补全整句代码 还支持Github开源代码的搜索,可以使用深度学习引擎自动筛选优质代码入库,比如说自适应搜索API,搜索相似的代码库 可以遇见的未来便是,本来想开发一个API,没想到函数名刚写完,函数内容给补完整了 4最后 代码效率的提高意味着程序员能做更多有意义的事情,例如从纯执行者转成更多思考工作者 但是也要避免沉迷在这些高效的工具里,毕竟真到效率大爆发,被开的多半是学艺不精者 所以说AI不一定能取代程序员,但一定能取代初级程序员
-- 是否去除自动生成的注释 true:是 : false:否 --> <property name="suppressAllComments" value="true"/> -- 生成模型的包名和位置--> <javaModelGenerator targetPackage="org.ayfoundation.api.impl.app.alipay.entity.model -- <em>生成</em>映射文件的包名和位置--> <sqlMapGenerator targetPackage="test.xml" targetProject="output"> <property -- 生成DAO的包名和位置--> <javaClientGenerator type="XMLMAPPER" targetPackage="org.ayfoundation.api.impl.app.alipay.entity.dao -- 要<em>生成</em>的表 tableName是数据库中的表名或视图名 domainObjectName是实体类名--> <table tableName="app_alipay_downloadbill
上期我们讨论AI的高亮方案,VS Code也能实现IEC 61131-3结构化文本ST语言的语法高亮与代码片段支持啦! 然后,我又继续尝试把AI的network程序直接粘贴到LD程序中,根本粘贴不了,本质上它生成的还是文本类的。估计ST或者STL等文本类型的语言没啥问题。 当然,我正准备发此文章的时候,看到其他同行,通过生成.awl文件格式再导入到SMART 200里,实际上核心也还是文本类的输出,只不过有些编程软件可以导入进去。 原因 要想知道具体原因,我们直接问AI,它具体的回答是这样的: 实际原因给出的非常详细: 主要就是不支持图形化的语言,建议手动完善,另外ST作为标准语言,AI还是不推荐LD,优先ST。 同样,也问了Deepseek具体原因,主要这几点: 当然,AI也给出部分预测: 所以,AI能否直接生成LD梯形图的程序呢?
Java代码自动生成(优化封装版) 一、前言 最近自己做了个项目,为了提升开发效率,节约不必要的开发时间,特意花时间优化了下代码自动生成工具。 二、项目背景 框架 本套生成工具是基于SpringMVC + MyBatis框架,同样也适用于SpringBoot框架。 修改配置 在generator.xml中修改生成代码本地存放路径,与代码文件前缀。数据库链接地址等。 表代码生成 在Generator.java文件中,修改要代码自动生成的表已经表的主键,运行main方法。 代码本地生成位置 这样该表的代码算自动生成了。 以上代码生成基本完成。 五、注意事项 1.本套代码工具对应的数据库主键不是自增。 2.本套代码工具对应的数据库表中必须有createtime这个字段,(因为排序用的)。