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AI ppt生成器 Tome
介绍 一款 AI 驱动的 PPT/幻灯片内容辅助生成工具。只需要输入一个标题或者一段特定的描述，AI 便会自动生成一套包括标题、大纲、内容、配图的完整 PPT。 Tome | Polished & Professional AI Presentations 功能 将文字描述，通过AI生成文字内容和AI插图，自动将其组装成一个完整 的PPT 。 例如，你可以输入“介绍一款新能源汽车”，然后AI就会为你生成一份包含文本和图片的页面。 > DALL-E 2瓦片（DALL-E 2 Tile）：**可以利用AI来创造出任何类型和风格的图片。 可以选择文本、图片、视频、音频、3D渲染、网页嵌入等多种内容类型。 样式 右侧工具栏可以对整个ppt或者某一页ppt进行风格样式调整 优点： AI驱动生成PPT内容，中英文描述均支持。 支持通过描述生成对应AI图片。 允许嵌入文本、图片、视频、书签、网页片段。
1.3K10编辑于 2024-03-15 - 来自专栏AI算法能力提高班
DALL-E3 | （3）字幕生成器
在Model A 基础上构建 图像字幕生成器 Model B，考虑到图像像素空间太大，需要通过CLIP压缩图像表征空间F(i)，最大化似然函数L(t,i) image-20231025115017663 这是因为我们的合成字幕生成器也有这个弱点：它在陈述对象位置方面不可靠，这反映在我们的下游模型中。 Text rendering 在构建我们的字幕生成器时，我们特别注意确保它能够在生成的字幕中包含在图像中找到的显著单词。因此，DALL-E3 可以在提供提示时生成文本。 例如，给定一幅花的植物图，字幕生成器通常会幻想一个植物的属和种，并将其放入标题中，即使这些细节在图像中以文本形式可用。当描述鸟类图片时，我们观察到类似的行为：物种可能被幻想，或者根本不提到。 这对我们的文本到图像模型产生了下游影响：DALL-E3 在为上述特定术语生成图像方面不可靠
71620编辑于 2023-10-25 - 来自专栏python3
python3基础：生成器
前言 在python中，边循环边计算的机制就称为生成器(generator)。使用生成器当用到数据的时候在生成，这样可以节约空间，提高效率。 =(add(n,i) for i in test()) 第2次：n = 10，执行g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test())) ) 第3次 ：n = 5，执行g=(add(5,i) for i in (add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test())) )) 到第3次的时候n的值就是5,也就是说前两次给 ，就拆开来做 ； 2.生成器和函数的执行流程不一样。 而生成器函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行 参考链接： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
57440发布于 2020-01-13 - 来自专栏python3
Python 3 之 生成器详解
3 例如，用send方法，编写一个能够被它的调用者终止的生成器。 2, 3, 4, 5]))) [1, 8, 81] 这里并没有做什么实际工作，知道list调用迫使生成器运行，通过激活迭代协议而进行。 生成器由这些函数自身返回，也由它们说使用的Python 3.x式的zip内置函数返回，根据需要产生结果。 编写自己的zip(...)和map(None, ...) 参数的map所做的一样： >>> map(None, [1, 2, 3], [2, 3, 4, 5]) # Python 2.6 [(1, 2), (2, 3), (3, 4), 此外，嵌套的列表解析使用了两个层级的延迟运算……Python 3.x的range内置函数是一个可迭代对象，就像生成器表达式参数对元组。
1.5K20发布于 2020-01-03 - 来自专栏python3
python3--迭代器，生成器
不能反复取值，不可逆 使用while循环模拟for循环 1 转换成迭代器 l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] l2 = l1. __next__() print(i) 3 异常处理 while True: try: i = l2. 生成器需要自己构建 1 生成器函数构造 2 生成器推导式构造 3 数据类型的转化 例1 def func1(): print(111) print(222) print(333) <generator object func1 at 0x000002D2A8D033B8> 上例中g为生成器对象 第一：函数中只要有yield那他就不是一个函数，而是一个生成器 第二：g称作生成器对象 生成器有什么好处呢？
60910发布于 2018-08-02 - 来自专栏python3
python3学习之生成器
只要函数中存在yield，该函数就是生成器 def g(): #定义生成器 yield 1 #1可以是函数 yield 2 yield 3 yield 4 r = g() #调用生成器 for i in r: #访问方式 print(i) 生成器可以被迭代
30730发布于 2020-01-03 - 来自专栏AI
云开发 Copilot | AI代码生成器
再配合云开发 Copilot 或者其他 AI 编程助手，可以快速把截图变成代码，快速实现你的想法。 看看AI的回答：可以看到AI，分析了一个图片的背景、颜色、尺寸、设计细节等。因为文章类的是比较简单的页面了。所以内容不太多。大家可以上传复杂的页面来测试。 可以看看AI给出的结果。可以看到，页面样式发生了变化，左侧是生成的代码。右侧是AI的问答框。代码框上侧有代码和预览2个按钮。我们点击预览看一下效果：效果还算可以，文章信息已经出来了。 AI生成组件接下来我们来看一下生成组件的功能。我们生成一个单词卡的小游戏。看一下页面及效果。可以看到：添加卡片、显示卡片、卡片数据、下一张等功能点已经生成了。 其他功能点无论是Copilot的AI功能点还是微搭低代码平台功能点都还是挺多的。比如云函数、工作流、APIS等等，具体的等大家一起发掘吧~~
1.2K62编辑于 2024-12-12 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《探索 AI 绘画生成器的世界》
《探索 AI 绘画生成器的世界》 前言： 在数字艺术的领域中，AI 绘画生成器正以惊人的速度崛起。它们为艺术家和创意爱好者提供了全新的创作工具和可能性。 在这篇文章中，我们将一同探索一些常见的 AI 绘画生成器，了解它们的特点和使用方法。 常见的 AI 绘画生成器： 1. DALL·E2：能够生成逼真且富有创意的图像。 2. 3. Midjourney：以其出色的图像生成能力而受到广泛关注。 使用步骤： 1. 选择合适的 AI 绘画生成器。 2. 准备描述绘画主题和风格的关键词。 3. 输入关键词，启动生成过程。 等待生成器生成绘画作品。 5. 可根据需要进行进一步的编辑和调整。 总结： AI 绘画生成器为我们打开了创作的新大门，它们提供了便捷、快速的创作方式，激发着我们的想象力。 不同的生成器具有各自的特点和优势，可以根据个人需求和偏好进行选择。然而，AI 绘画生成器并非完美，它们仍然存在一定的局限性。但随着技术的不断发展，它们将继续进化，为我们带来更多的惊喜和创作可能性。
17710编辑于 2024-12-09 - 来自专栏Docker 部署服务命令
Python3 迭代器与生成器
/usr/bin/python3 list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 for x in it: print (x, end=" ") 执行以上程序， 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ---- 生成器 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。 以下实例使用 yield 实现斐波那契数列： 实例(Python 3.0+) #! /usr/bin/python3 import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter = 0, 1, 0 while True:
48530编辑于 2021-12-02 - 来自专栏python3
Python3 迭代器与生成器
Edit 笔记内容：Python3 迭代器与生成器 笔记日期：2017-10-28 ---- 迭代器 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。 while True: try: print (next(f), end=" ") except StopIteration: sys.exit() #当异常发生就退出解释器 运行结果： 0 1 1 2 3
40220发布于 2020-01-03 - 来自专栏python3
python3迭代器和生成器
迭代对象:在我看来就是可以用for循环依次取值的一个序列就叫可迭代对象 迭代器:就是可以用next()来进行取值的对象 生成器:我的理解就是在迭代器的基础上给了与暂停功能的函数 生成器其实就是一种特殊的迭代器 使用生成器让我们可以以一种更加简洁的语法来定义迭代器。 这三者的关系如下: 可迭代对象包含了迭代器,迭代器又包含了生成器 可迭代对象>>>迭代器>>>生成器 网上找了张图很明显 ? In [90]: bb = [x for x in range(5)] In [91]: type(bb) Out[91]: list In [92]: bb Out[92]: [0, 1, 2, 3, 生成器函数的一个例子: 比如你欠了银行180W块钱, 但是你没有能力一次性的还完, 或者说你不想和亲戚朋友借钱来还, 所以你在银行办了18个月分期还款来缓解自己的压力(生成器), 就这样银行每次给你发这个月的账单你就还一次 这就是生成器的作用,如果我们产生的数据很多, 数据量很大的话,很容易把进程跑死或者把服务器跑崩溃, 这个生成器就很好的解决了这个问题 如果有错误的地方欢迎各位大佬帮忙指正,谢谢!
43710发布于 2020-01-06 - 来自专栏python3
Python3 迭代器,生成器,装饰器
2.生成器 生成器就是含有yield关键字的函数,是一种用普通语法定义的迭代器. def gen(): yield 'a' yield 'b' yield 'c' g=gen() print( ,称为挂起,与return不同 def gen(n): while n>0: print('Berofe') return n n-=1 print('After') g=gen(3) def gen(n): while n>0: print('Berofe') yield n n-=1 print('After') g=gen(3) while True: try yield会挂起,然后下次在挂起位置继续执行 3.装饰器 ? 输出结果: ?
35920发布于 2020-01-17 - 来自专栏零基础使用Django2.0.1打造在线教育网站
Python3中的生成器进阶(sendclosethrow)
中3的代码，当函数B中3的代码执行完毕，就回到函数A的2位置，继续执行到函数A的3处，进而完成函数的运行后退出程序。 生成器可以暂停啊，是的，那么生成器是如何变成协程的呢？往下看你就知道了。 01 生成器进阶 在前面介绍了生成器的基础内容，接下来介绍生成器的高级内容，因为生成器与协程之间其实还是有一些区别的，了解了这些区别以后才能将生成器变为协程。 02 生成器方法--send 上面介绍的只是生成器的基本功能，其实生成器除了产出值外，还能接收值。 答案是：”envy3”，这里就很奇怪了，不报错可以理解，毕竟自己扔的异常已经处理了，但是输出为什么不是”envy2”而是”envy3”呢？
1.3K20发布于 2020-04-13 - 来自专栏编程之旅
Vue3 源码解析（四）：代码生成器
在 Vue3 源码解析系列的第一篇文章中，笔者带领大家一起走了一遍一个 Vue 对象实例化的流程，在一起看 @vue/compiler-core 编译模块的时候，首次出现了代码生成器 —— generate 代码生成器是什么 代码生成器是什么？它有什么作用？ 生成器将 AST 抽象语法树中解析出的 components 组件，directives 指令，temps 临时变量，以及上个月尤大又在 Vue3 中兼容了 Vue2 filters 过滤器这四样类型当做资源 2 个指令，ID 分别为 my_dir_0, my_dir_1，以及有 3 个临时变量。这些资源被解析后生成如下所示的代码字符串。 最后，如果这篇文章能够帮助到你再深一点的理解 Vue3 的特性，希望能给本文点一个喜欢❤️。如果想继续追踪后续文章，也可以关注我的账号或 follow 我的 github，再次谢谢各位可爱的看官老爷。
1.9K50发布于 2021-05-27 Vue3密码生成器技术实现方案
密码生成器技术实现分析本文将深入探讨本项目中“密码生成器”工具的前端技术实现，主要聚焦于Vue页面交互逻辑与底层的JavaScript核心算法。 在线工具网址：https://see-tool.com/password-generator工具截图：1.核心逻辑实现(Composable)密码生成器的核心逻辑被封装在composables/usePasswordGenerator.js 展开代码语言：JavaScriptAI代码解释//生成随机整数constgetRandomInt=(max)=>{//使用加密安全的随机数生成器constarray=newUint32Array(1); crypto.getRandomValues(array);returnarray[0]%max;};crypto.getRandomValues提供了加密级别的随机性，避免了伪随机数生成器可能存在的预测风险 poolSize,password.length));//根据熵值划分等级（弱、中、强、极佳）//...};2.Vue页面交互实现前端页面(pages/password-generator.vue)使用Vue3的
8000编辑于 2026-02-03- 来自专栏python3
python3 迭代器、生成器、装饰器、
本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式迭代器&生成器 列表生成式 孩子我现在有个需求看列表[0, 1, 2, 3 > for i in a:b.append(i+1) ... >>> b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = b >>> a [1, 2, 3, 4, 5, , 6, 7, 8, 9, 10] 这就叫做列表生成 生成器 通过列表生成式我们可以直接创建一个列表。 在Python中这种一边循环一边计算的机制称为生成器generator。 要创建一个generator有很多种方法。 list、tuple、dict、set、str等 一类是generator包括生成器和带yield的generator function。
1.2K20发布于 2020-01-03 猫步简历 - 开源免费 | AI智能简历生成器
它支持导出超高清PDF、图片、源码级JSON数据等多种格式，并提供AI智能创作、AI语种切换、AI润色等强大功能。 3. 高度定制化简历：提供超多自定义属性，用户可以根据个人需求调整简历的每一个细节。 4. 下载模板源码级JSON数据：用户可以下载简历模板的源码级JSON数据，方便二次开发。 5. AI简历创作：通过AI智能生成简历内容，节省用户时间。 10. AI简历润色：AI帮助用户优化简历语言，提升简历的专业性和吸引力。 11. 3. 内置简历模板制作器：用户可以创建和管理自己的简历模板。 4. 导出超高清PDF：生成的简历支持导出为超高清PDF文件，确保打印效果清晰。 5. 3. 简历模板介绍页 每个简历模板都有详细的介绍页面，用户可以预览模板的效果，了解模板的特点和适用场景。用户还可以查看其他用户对该模板的评价，帮助做出选择。 4.
48000编辑于 2025-08-19多语言AI图像生成器NeoBabel开源发布
虽然文本到图像的生成技术正在迅速发展，但这些AI模型大多以英语为中心。这加剧了非英语使用者的数字不平等。阿姆斯特丹大学理学院的研究人员创建了NeoBabel，一个能够支持六种不同语言的AI图像生成器。 通过将其研究的所有要素开源，任何人都可以在该模型的基础上进行构建，并帮助推动包容性AI研究。当你使用AI生成图像时，如果你的提示词是英语，结果通常更好。 与此同时，文本到文本的生成器可以流利地使用超过200种语言。这就是为什么阿姆斯特丹大学信息学研究所的研究人员与一家专门从事文本生成的公司Cohere实验室展开合作。 研究团队将图像生成系统集成到这些文本生成器中，创建了一个先进的多语言图像生成器。该图像生成器名为NeoBabel，目前支持六种语言：英语、法语、荷兰语、中文、印地语和波斯语。 在荷兰语中，熊是“beer”，这使大多数图像生成器感到困惑。研究人员还改进了用于训练AI模型的数据标签。他们使用多语言语言模型将图像标签翻译成多种语言，并使这些标签更具描述性。
12510编辑于 2026-03-23- 来自专栏bug收集
代码生成器3-控制层与模型层
背景： 写后台管理系统，涉及大量的增，删除，改，查；而且使用分层开发文件太多，就想到能不能把基本的代码，通过一个代码生成器来生成，从而节约开发时间; （使用语言nodejs） tpl 文件夹： 关于控制层与模型层的模板 resolve(data); }).catch(function(err){ reject(err); }); }); } // 3. update{{ funName }} } controller 文件夹 根据模板，生成 model 文件与 controller 文件 步骤如下： 获取用户提供的表名 根据表名，获取对应的列名 3. resolve(data); }).catch(function(err){ reject(err); }); }); } 3.
61210编辑于 2022-07-22 - 来自专栏北京马哥教育
只要3分钟，Python生成器原理详解
这是 foo 的字节码： >>> import dis >>> dis.dis(foo) 2 0 LOAD_GLOBAL 0 (bar) 3 CALL_FUNCTION 0 (0 positional __code__.co_flags & generator_bit) True 当你调用一个生成器函数时，Python 会看到生成器标志，实际上并不运行该函数，而是创建一个生成器（generator）： send 的返回值是 1，这是因为 gen 把 1 传给了 yield 表达式： >>> gen.send(None) 1 现在生成器的指令指针（instruction pointer）向前移动了 3 个字节码，这些是编译好的 56 字节的 Python 代码的一部分： >>> gen.gi_frame.f_lasti 3 >>> len(gen.gi_code.co_code) 56 生成器可以在任何时候被任何函数恢复执行 生成器在调用调用层次结构中的位置不是固定的，它不需要遵循常规函数执行时遵循的先进后出顺序。生成器被是被解放了的，它像云一样浮动。
1.7K60发布于 2018-05-03
腾讯云开发者
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