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- 豆包AI错误处理优化,提升Python异常健壮性
- 明确错误类型、说明处理行为、添加finally/else块、提供模板或关键词。在使用豆包AI生成Python异常处理代码时,应先指出具体捕获的错误类型如FileNotFoundError,再说明出错后的预期操作如打印提示或记录日志,例如要求加入返回空列表的行为;接着可要求添加finally块用于资源清理或记录结束信息,同时也可以引导AI使用logging模块代替print以提升代码规范性,这样能确保生成的代码结构清晰且符合实际需求。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 439浏览 收藏
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- GeminiAPI接入教程与配置方法
- 要接入GeminiAPI,需先获取API密钥并构造签名请求。一、注册账号并进入“开发者中心”创建API密钥,保存好APIKey和SecretKey;二、根据需求选择API端点,如获取行情或下单交易;三、调用私有接口时需构造带签名的请求,包含时间戳、请求体,并使用HMAC-SHA384算法签名;四、处理返回结果与错误码,检查密钥、时间戳、路径及Header字段以解决常见问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 439浏览 收藏
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- 2025AI设计工具排名前十盘点
- 好了,咱们直奔主题。说到2025年图片生成产品包装设计,那些真正能打的AI工具,其实已经不再是新鲜概念了,而是实实在在的生产力。在我看来,现在最值得关注、也最有可能改变游戏规则的,主要有这么几家,它们不光能帮你省下大把时间,还能在创意枯竭时给你一些意想不到的火花。解决方案在我看来,2025年最值得关注的AI包装设计工具,它们各有侧重,但都能在不同程度上提升设计效率和创意边界:PackGeniusAI(AdobeLabsProject):这玩意儿简直就是设计师的“第二大脑”。它不光能根据产品描述自动
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- NanoBananaAI模型,人物保持超稳定
- NanoBanana是什么NanoBanana是一款先进的AI图像编辑模型,目前仅在LMArena平台上以随机形式出现。该模型在人物特征还原方面表现极为出色,能够精准捕捉并保留人物的面部细节与表情,在背景替换和风格迁移任务中也展现出卓越的能力。用户只需上传一张图片并输入相应的提示词,即可生成高质量、高一致性的图像结果。其生成效果被广泛认为是当前AI图像编辑领域的顶尖水平,堪称新晋王者。NanoBanana的主要功能人物一致性生成:高度还原原始人物的五官、神态与身体姿态,确保生成
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 439浏览 收藏
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- ZonerPhotoStudioAI裁剪教程:轻松处理图片裁剪
- ZonerPhotoStudio的AI裁剪功能通过智能识别主体、自动推荐构图,显著提升裁剪效率。用户只需导入图片,进入编辑模块,启用AI裁剪功能,软件即自动分析画面并生成裁剪框,支持手动微调,最后确认应用。该功能适用于人像、风景、产品等多种场景,尤其适合批量处理,能保持构图一致性、降低后期耗时。其优势在于构图优化与新手友好性,但需注意AI可能误判主体或忽略背景,应结合人工复核。在社交媒体或电商等需标准化出图的场景中,配合预设比例使用效果更佳,且可作为批处理流程的一环,提升整体工作效率。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 批量处理 智能识别 AI裁剪 ZonerPhotoStudio 构图优化 439浏览 收藏
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- DeepSeek剪辑教程:Premiere视频全流程教学
- DeepSeek与Premiere结合可以大大简化智能剪辑视频的流程。具体步骤是:1.安装DeepSeek和Premiere;2.将视频导入DeepSeek并生成时间码列表;3.在Premiere中创建项目并导入视频;4.使用DeepSeek的时间码在Premiere中进行剪辑;5.进行人工审核和调整。
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- 文字工作的终结者?文心一言的拥趸快面对现实!
- 经过一段时间的发酵之后,大家对于文心一言的热情开始趋于平淡,开始更多地关注文心一言的落地化场景应用。笔者也并不例外。从文心一言内测至今,笔者与其他文字工作者一样,将关注点
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- 作为生活在三维世界里的人,我们似乎都思考过一个问题:时空穿越是可以实现的吗?1916 年,奥地利物理学家 Ludwig Flamm 首次提出了「虫洞(wormhole)」的概念,1930 年代由爱因斯坦及纳森 · 罗
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- 李飞飞两位高徒联合指导:能看懂「多模态提示」的机器人,zero-shot性能提升2.9倍
- 人工智能领域的下一个发展机会,有可能是给AI模型装上一个「身体」,与真实世界进行互动来学习。相比现有的自然语言处理、计算机视觉等在特定环境下执行的任务来说,开放领域的机器人
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- 一文聊聊SLAM技术在自动驾驶的应用
- 定位在自动驾驶中占据着不可替代的地位,而且未来有着可期的发展。目前自动驾驶中的定位都是依赖RTK配合高精地图,这给自动驾驶的落地增加了不少成本与难度。试想一下人类开车,并非需
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- 汽车之家电商系统架构演进与平台化架构实践
- ★ 目录 ★01前言02架构演进 2.1起步阶段 2.2微服务阶段 2.3主数据阶段 2.4平台化架构阶段03平台化架构实践 3.1业务身份化 3.2服务编排化 3.3业务配置化 3.4开发工具化&
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- 英伟达用AI设计GPU算术电路,面积比最先进EDA减少25%,速度更快、更加高效
- 大量的算术电路阵列为英伟达 GPU 提供了动力,以实现前所未有的 AI、高性能计算和计算机图形加速。因此,改进这些算术电路的设计对于提升 GPU 性能和效率而言至关重要。如果 AI 学习设计这
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- 一文浅析自动驾驶大数据管理
- 不同等级阶段的车辆,需要采集的数据量也呈现几何级增长。以目前常见的L3阶段为例,随着4K超高清摄像头、128线激光雷达等传感器引入,每天8小时数据采集系统记录的数据量高达30TB。这么说
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