小说AI人工智能

媒体造势 媒体蜂拥而上，AI风口来了，人才紧缺，AI从娃娃抓起 ? AI风口来了 ? 人才紧缺 ? AI从娃娃开始 3.利益者跟进 AI企业融资，高校开办人工智能学院，培训机构风起云涌。。。 ? 培训机构五花八门 二、AI需要什么 历史潮流不可逆转，我们处于这样一个时代，那就积极拥抱吧 AI能做什么，各路吃瓜群众应该耳朵都听得磨出茧来了，这里就不再啰嗦， 这里主要小说一下，AI落实到实处，需要什么 三、我们怎么办 因为个人是程序员，这里主要从IT角度出发，小说下这三个群体(IT专业的学生、IT从业者、非IT从业者)面对AI或是想涉及AI，我们怎么办? 如果想从事AI相关的工作，请对照上面说的三个方向需要的必备素质，认清自己，找准方向，再行动，见远，行更远。 3. 不管做不做AI相关的工作，一定要有AI的思维，自我主动学习和迭代更新。 4. 做好自己，AI会改变世界，你会改变AI，每个人都是一个AI数据样本。

python3爬取小说存为文本实现小说下载

爬取的对象：第三方小说网站：顶点小说网 以小说：修真聊天群 为例 #! max_len, thread_stop, max_thread, start_time basic_url = 'www.booktxt.net' url_1 = input("请输入需要下载的小说目录地址 ,仅限顶点小说网[www.booktxt.net]：") print('正在抓取目录章节 decode('gbk') txt_name = re.compile(txt_name_partern).findall(html_data) print('小说名称 start_time h = int(times) // 3600 m = int(times) % 3600 // 60 s = int(times) % 60 print("小说下载完成

AI法律助手与原创奇幻小说生成

PKU-YuanGroup/ChatLaw[3] Stars: 4.9k License: AGPL-3.0 ChatLaw-法律大模型是一个开源的中文法律问答项目。 lvwzhen/law-cn-ai[4] Stars: 4.5k License: NOASSERTION 这个项目是一个 AI 法律助手，它从指定目录中获取所有的 .mdx 文件，并将其处理成自定义上下文以供 该项目具有以下核心优势和特点： 可以根据问题搜索与之相关的内容 将内容注入到 OpenAI GPT-3 文本自动补全中并流式传输响应到客户端 使用 pgvector 存储嵌入向量，在 PostgreSQL 用户可以提供一个初始提示，并输入希望有多少章节，然后 AI 会生成一整本小说，并输出与电子书阅读器兼容的 EPUB 文件。 该项目主要功能包括： 使用 GPT 等技术生成原创奇幻小说 用户可自定义提示和章节数量 以较低成本快速产生完整且质量不错的 15 章长篇小说 可在 Google Colab 或本地 Jupyter 笔记本中运行最新版本

AI写小说、绘画、剪视频，生成式AI更火了！

但DALL-E 2这样的模型仍然停留在二维创作即图片生成领域，无法生成360度无死角的3D模型。 不过这依旧难不住极具创意的算法研究员，Google Research的一项最新成果——DreamFusion模型，即可通过输入简单的文本提示生成3D模型，不仅能够在不同的光照条件下进行渲染，而且生成的3D 模型还具有密度、颜色等特性，甚至可以把生成的多个3D模型融合到一个场景里。 事实上，AI创作还有多种形式。当生成式AI技术应用于写稿，可以诞生机器版的记者、小说家、诗人、编剧等，而当它应用于绘画、音乐和舞蹈领域时，则可以“培养”出画家、作曲家和编舞人员。 当前的生成式AI很容易犯一些常识性的错误，在一些需要长期记忆的地方也容易出现问题。 如在AI生成小说的过程中，经常会因为篇幅较长而出现前后矛盾的地方。

用 AI 写小说！这个开源项目好玩

今天小妹给大家分享一个关于写作的有趣项目 - AI-writer。 简介 AI-writer，看名字能猜出来，是用 AI 来写小说，可以根据输入的文字进行续写，生成言情玄幻网文等等。 这是官方给出的言情模型效果，其中黄字是用户输入的开头，后面是模型续写： 效果展示 为了体验一下秒当作家的感觉，小妹随便写了三个题材试了试，效果如下： 都市 虽然没有出现期待的卿卿我我的内容，但是主题还算贴合，毕竟是 AI 嘛~~ 玄幻 这个你还别说，就有点那个味了~ 灵异 这个嘛，整体也还算中规中矩~~ 总体感觉，有些地方读起来不怎么通顺，但整体没有明显的硬伤，毕竟看小说嘛，没人太在意，就是图个放松。 当然可能也是因为使用的是网页版本的原因，AI 的能力比较弱。 另外官方也解释说，因为模型的训练数据全部来自网文，缺乏生活常识所导致，生成的文字仅供娱乐。 / 更多其他的细节功能，感兴趣的小伙伴可以去开源源项目寻找答案~~~ 项目地址：https://github.com/BlinkDL/AI-Writer

某小说App __sig3签名分析

那看小说和看小视频的区别在哪？ 小说越看越困，小视频越看越清醒。足以证明AI比你还要了解你自己。 今天我们的目标就是某小说App v1.0.0.2 二、步骤 搜索 __sig3 图片 1:main 才5个结果，仔细找找，发现了这个 atlasSign 函数， 再搜索下 atlasSign 函数，虽然这次调用的地方很对 下面有两个方案: 1、坚信我们是对的，做__sig3签名一定调用了atlasSign，只是可能把这个48位的签名再做了某种变化。 c.entrySet().toArray()); console.log(TAG + ">>> rc = " + rc); return rc; } 再跑一下，结果出来了，果然就是 __sig3 这时候就得相信自己了，首先atlasSign被触发了，说明大概率做 __sig3 的时候被调用了。那么打印堆栈就是最好的解决方案了。

基于腾讯云HAI探索AI生成小说图片之道

本文就基于HAI部署一个AI 绘画环境 ，实现AI生成小说图片的功能。 AI 生成小说图片 接下来，基于高性能应用服务 HAI搭建的 StableDiffusion WebUI 生成小说图片。 小说场景描述 这里举例一个简单的小说场景： 程序员结束一天的工作后，在楼下随意吃了个便饭，巧遇同事，便友好地打了声招呼。饭后，他挤上了熙熙攘攘的地铁，踏上了回家的路。 生成小说图片的工作了。 镜头1 镜头2 镜头3 镜头4 镜头5 总结 借助高性能应用服务 HAI，非专业人员也能轻松部署AI绘画应用，真正实现人人皆可用AI，人人理解大模型。

小说python2和python3的差异

python2和python3的差异 这里小说(粗浅,小范围)下当前我个人碰到的和觉得常用的一些东西 在python2和python3中的差异 print python2 是个 语句 python3 是个 函数 这样的话一些链式操作或是语句构建就成为可能 Unicode编码 python2中中国程序员困扰的编码问题, python3会明朗很多,默认Unicode编码 python3立减一行代码量 1 /values/items python3废除has_key 从CPython 3.6+开始默认情况下dict的行为类似于OrderedDict, 变成有序的了 除法运算 异常处理 python3只能这样写 (a, b): 2 return a,b[0],b[1] 3unpacks(1, (2,3)) 4>(1, 2, 3) 其他 还有其他很多差异,后续慢慢补充吧 还有一些标准库只是名字变更的 具体可以看看如下链接 python3的原因和从python2过度到python3有效的建议 具体请看如下链接 http://python3statement.org/

手把手教学，AI漫画小说频道制作

手把手教学，AI漫画小说频道制作最近看到很多短视频，在使用AI制作漫画小说视频的播放量都挺高的，已经有上百万的播放量但是这种技术实现起来本质上是不难的，只需要善用这几个工具，就可以从一个小白变成漫画视频制作大神 ：chatgpt：用来生成分镜、生成图片pika：把图片制作成动图剪映：AI配音和制作视频步骤比较简单，只需要4个步骤，就可以快速生成自己想要的漫画小说视频。 生成小说画面分镜利用强大的GPTs工具，就可以在小说的基础上，基于原文构造不同的分镜场景。 比如我这里找了一个“小说转漫画分镜大师”的GPTs应用然后上传小说原文，比如我这里以《斗破苍穹》第一章为例子，让它帮我生成适当的分镜：不到10秒的时间，它就能够把上传的文字拆分成多个不同的分镜，并且每个分镜都配上了相应的场景描述 接着把每一个画面调整成我们生成的图片或者视频即可总结可以看到，只要熟练掌握上面几个工具，就可以快速制作自己想要的AI漫画小说视频当然，你也可以把自己生成的视频放到各种视频平台上，说不定也有不错的播放量以上就是本期的所有内容了

python爬虫之小说网站--下载小说(

python爬虫之小说网站--下载小说(正则表达式) 思路: 1.找到要下载的小说首页,打开网页源代码进行分析(例:https://www.kanunu8.com/files/old/2011/2447 .html) 2.分析自己要得到的内容,首先分析url,发现只有后面的是变化的，先获得小说的没有相对路径，然后组合成新的url(每章小说的url) 3.获得每章小说的内容，进行美化处理 代码如下: #小说爬虫 sanguo=[] for i in raw: sanguo.append([i[2],url+i[1]]) #生成每个章节的url #print(sanguo) m3=re.compile (r'

(.+)

使用AI撰写小说的的可行性以及实践

这段时间，我尝试使用AI（ChatGTP 付费）创作科幻小说。通过实践，我总结了一些关于AI创作的经验，尤其是其可行性与限制性。 首先必须明确一点：AI创作小说是可行的，但却并不完全可靠。 目前主流的ChatGPT模型包括GPT-3（如ChatGPT-3.5）、GPT-4o和GPT-4.5，它们的性能存在明显的差异： GPT-3（如ChatGPT-3.5）：擅长生成短小精炼的文本，但在长文本中易出现情节遗漏与重复的问题 GPT-4.5：在性能和成本之间取得了良好的平衡，相较GPT-3，能更好地处理长文本，并且具备较强的创意发挥能力。 另外关于AI记忆的问题，实际上就是提示词的合理运用问题。 总之呢，AI小说创作是一种极具潜力但需要精细化管理的创作方式。 以上，使用ai撰写小说的的可行性以及实践。

Python3多进程+协程异步爬取小说

前言 之前写了一篇关于用多线程爬小说的博客，但是发现爬取16M的小说需要十几分钟，所以今天更新了一篇用多进程外加使用单线程异步的协程同样爬取之前用多线程爬取的同一篇小说，并进行两者效率的对比 本篇测试爬取的小说为 titles = []#储存各章节名字 process_num = 0 #进程数，一般范围为CPU内核数到50 coroutine_num = 0 #协程数 ①首先依旧用chromedriver模拟登录小说网站爬取对应小说目录的网页 HTML，然后用beautifulsoup筛选出我们所需要的各个章节的部分url，再加上此小说网站的基础URL构成各个章节的完整URL （以下的chromedriver参数定义就不做多解释，以前的博文有说了 URL txt_path = r'E://py//小说//'#存储小说的路径 urls = [] #储存各章节的URL htmls = []#储存各章节页面HTML titles = []#储存各章节名字 ———————————————————————————————————————————# 本次实验开启40进程和40协程 跑了30多秒 image.png image.png 用上次的多线程爬同样小说

Python3多线程小说爬虫可提供查询功能

前言 pycharm+chromedriver+bs4+re+threading+queue模拟登录小说多线程爬虫 首先要安装selenium，BeautifulSoup库，下载对应的chromedriver 里面可用搜索库名进行下载，写python爬虫一般推荐这个 而chromedriver版本对应关系可以自行百度，下载完安装到自己选定的路径，并记得在下面的代码修改路径 具体步骤如下： ①首先是根据输入的小说名模拟登录网站 ：') print('\t' + '编号' + '\t\t' + '小说' + '\t\t' + '作者' + '\t') num = 1 for name, author, in ，输入对应的编号：')) want_url = str(URLlist[step - 1]) ②爬取所需要下载的小说各个章节的URL，将其依次存入队列 在第一步中获得对应网页的URL进行队列存储 txt_path = r'E://py//小说//' #小说总章节数 Sum_Chapters = 0.0 #所要搜索的小说名字 novel_name = str() class scrapy_biquge

3.异步协程爬取下载网络小说

之前，我们已经通过多线程的方式实现了下载网络小说，参阅文章地址，下面将采用异步携程的方式进行下载。 data={"book_id":"'+book_id+'"}' asyncio.run(getCatalog(url)) print('爬取西游记小说完毕!')

这11位作家，要用AI写科幻小说了

有人决定试一试，让AI来辅助人类，写科幻小说。 300G语料、千块GPU训练大模型 创新工场AI工程院执行院长王咏刚介绍，这次用来创作科幻小说的核心模型是创新工场大湾区研究院在1000多块显卡上训练的中文生成模型，用了300GB的中文语料，其规模与GPT 陈楸帆把这个模型生成的一些句子，用在了小说《出神状态》里，这部小说也成了一部人机联合创作的作品。 后来，《思南文学选刊》做了一个AI文学榜单，用一个AI来为700多部小说打分排序，类似手机圈的“跑分”，这个AI选出的第一名，正是AI参与的这部陈楸帆作品《出神状态》。 「百度AI开发系列课」免费报名！ 5分钟上手，10分钟定制高精度AI模型，硬核百度EasyDL，小白也能学！ 10.28日，百度高级工程师带你轻松学AI开发、实现AI模型训练与部署！

我用AI写了部小说，这里是整个过程

实际在AI写作过程中，我遇到了很多问题。接下来跟我一起看下，我是如何让AI完成整部小说的。 首先是长输出的问题。全文我让AI设计40个章节，每章至少5000字，也就是总计超过20万字。 但小说创作不同——20万字的内容需要保持人物性格前后一致、情节发展连贯、写作风格统一。这对AI来说是巨大的挑战。尽管我做了很多前期设计，最终的产出结果依然不理想。 生成的小说内容以及相关文档，我都开源了https://github.com/xindoo/ai-novel-lab，我们来看下整个过程，大家帮看下是否还有优化的方法。 写手设定 写手是一个针对写小说设定的AI Agent， 这个Prompt是我利用gemini-3-pro设计并优化过的，具体如下： # Role: 爽文小说写作专家 (Cool Novel Specialist 总结 以上就是整个 AI 小说写作的过程，可以看到我完全就是在用AI Coding的方式去完成整部小说，但也许我不是专业的写手，我只是一名程序员，所以导致我也没办法完成一部优质的小说。

Python爬虫，批量下载小说网站上的小说

爬虫脚本把这个小说网上的几乎所有小说都下载到了本地，一共27000+本小说，一共40G。 ? ? 完整代码： #coding=utf-8 2 import urllib 3 import urllib2 4 import re 5 import os 6 7 webroot = 'http ://www.xuanshu.com' 8 9 for page in range(20,220): 10 print '正在下载第'+str(page)+'页小说' 11 12 encode('gbk') 34 book_updatetime = item[2].encode('gbk') 35 book_link = item[3] \n\n') 85 fp.close() 该脚本只定向抓取“选书网”小说站，“玄幻奇幻”分类下的小说。供网友们参考，可自行修改。 写得比较粗糙，勿喷…… ·END·

爬取小说网站章节和小说语音播放

爬取小说网站章节和小说语音播放 爬去小说网站说干就干！！ 现在来了,撸起袖子开始就是干!! 百度搜索一下 "小说网站" ,好第一行就你了,目标-->"起点小说" ? 点击进去复制改小说的网址为:起点小说("https://www.qidian.com/") ? 把获取到的连接上面的代码会进行自动的下载,,这样就很容易会完成网站上的批量图片下载...你们也可以百度网盘下载: 起点的小说源代码附加 1 import requests 2 3 from lxml 请求网站拿到HTML源代码，抽取小说名、小说链接 创建文件夹 16 17 response = requests.get("https://www.qidian.com/all") 18 Littit, Litsrc) 50 51 52 53 def finally_file(self, Bigtit, Littit, Litsrc): 54 55 # 3.

python自制有声小说

这里我尝试了 readability、goose3。 1.2 goose3 Goose 本来是一个用 Java 编写的文章提取器，后来就有了 Python 实现版：goose3 。 使用起来也很方便，同时对中文支持也不错。 我还发现一个这样的库： pyttsx3（Text to Speech）是一个语音转换模块，它可以在离线的环境下工作，支持多个引擎 安装 pip install pyttsx3 尝试 import pyttsx3 然后看到说有某度的AI语音识别，需要注册百度的应用开发者账户， 用户可以自行去下面的网站去注册[语音合成-百度AIai.baidu.com，注册百度云之后，去控制台创建应用，过程比较简单。 用python实现起来也比较简单： 步骤如下， 1.1 安装百度AI模块，安装命令“pip install baidu-aip” 1.2 安装pydub，pydub是python的一个音频处理库处理，能对

Java爬虫+协同过滤+Springboot+vue.js实现的小说推荐系统，小说推荐平台，小说管理系统

String link = "https://www.zhetian.org/top/lastupdate.html"; for (int i = 0; i < 3; null; String nlink = nvs.get(n).attr("abs:href"); for (int i = 0; i < 3; #author > i:nth-child(2) > a").text(); String zt = nd.select("#author > i:nth-child(3) nd.select("#stats > i:nth-child(2)").text(); String sc = nd.select("#stats > i:nth-child(3) null; String link = (String) item.get("link"); for (int i = 0; i < 3;