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- Deepseek满血版联袂Synthesia制作企业培训视频
- 使用Deepseek和Synthesia制作企业培训视频可提升效率与个性化，具体步骤为：1.用Deepseek输入关键词生成结构清晰的脚本，并按格式要求调整语言风格；2.将脚本导入Synthesia，选择虚拟人物、背景及语音风格一键生成视频；3.注意控制脚本长度、术语准确性和人物口型匹配以确保视频质量。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 173浏览 收藏
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- 豆包AI导出高清视频步骤详解
- 在豆包AI中选择高清视频导出选项：1.进入“导出”菜单，2.选择“高清”选项，3.选择适合的分辨率（如1080p或4K），4.调整编码方式和比特率，5.确认导出。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 316浏览 收藏
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- 豆包AI编程技巧与工具使用指南
- 豆包AI在编程中可通过代码生成、调试辅助、代码优化和学习新技术提升效率。首先用自然语言描述具体需求生成准确代码并检查语法；其次将完整错误信息与上下文提供给AI以分析并修复问题；还可提交现有代码说明优化目标以获得更简洁高效的改写建议；最后借助其互动式教学帮助快速掌握新技能。合理利用这些功能可显著提高开发效率和代码质量。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 497浏览 收藏
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- 比亚迪欧洲五大市场销量再创新高
- 近年来，比亚迪（002594-CN）不仅在中国市场展现出强劲的增长势头，其在欧洲市场的销售表现同样屡创新高。自2021年进入欧洲市场仅售出约千台车辆以来，到2024年注册量已跃升至接近6万台，累计增长接近60倍。根据最新发布的数据，2025年5月比亚迪海外销量达到88,640辆，同比增长133.6%。其中，在欧洲16国的总销量再次超过特斯拉（TSLA-US），彰显出比亚迪在国际市场上迅猛的增长势头。特别是在欧洲五个核心市场——英国、法国、德国、意大利与西班牙，比亚迪当月总销量为10,199辆，领先特斯拉多
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 特斯拉 新能源汽车 比亚迪 销量增长 欧洲市场 347浏览 收藏
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- Claude个性化设置与用户画像构建教程
- Claude个性化回复的核心原理是通过精心设计的提示词工程来引导模型生成特定风格和内容的输出，而非依赖内置的记忆或设置功能。具体方法包括：1.设定明确的系统指令，定义角色、语气及专业度；2.提供详细的用户画像，涵盖基本信息、兴趣爱好、沟通偏好等要素；3.利用历史对话上下文保持交互一致性；4.提供具体示例帮助模型理解期望的回复模式；5.加入负面约束以限制不适宜的内容。构建有效用户画像的关键在于结构化和细节性，并需避免常见误区如过度泛化、信息冲突和上下文丢失，同时采用优化技巧如清晰的角色定义、迭代测试与负面约
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 111浏览 收藏
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- 豆包AI生成错误处理代码，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 | 2个月前 | 155浏览 收藏
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- 豆包AI推荐系统代码解析与实现
- 想用豆包AI生成Python推荐系统代码，关键在于明确需求并精准提示。1.首先确定推荐系统类型，如基于内容、协同过滤或深度学习推荐；2.提供清晰具体的提示词，包括数据集和功能要求，例如“基于用户评分的协同过滤+MovieLens数据集”；3.审核生成代码的可用性，检查路径、依赖导入及推荐逻辑是否正确；4.可结合Surprise、Flask等框架优化代码，提升其稳定性和实用性。只要注意这些要点，即可高效生成并运行推荐系统代码。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 262浏览 收藏
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- PerplexityAI能解读楔形文字吗？
- PerplexityAI无法直接解读楔形文字，因其属于古代语言系统，需专门破译方法和语料支持；1.楔形文字用于多种语言，符号多义且随历史演变，通用AI难以准确识别；2.符号常变形、合并或省略，需专业工具和对照表辅助解读；3.建议使用CDLI、Oracc等专业数据库和软件进行分析；4.可借助PerplexityAI查询两河文明背景、研究成果及学习资源。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 461浏览 收藏
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- Diffusers图像生成教程：扩散模型推理详解
- 使用Diffusers生成图像的关键步骤如下：1.安装diffusers、transformers和PyTorch，注意CUDA版本匹配及可能需要的额外库；2.加载StableDiffusionPipeline等预训练模型，并设置显存优化参数；3.调用pipeline生成图像，合理调整num_inference_steps、guidance_scale等参数提升效果；4.利用提示词列表或num_images_per_prompt实现批量生成，同时根据显卡性能控制batch_size避免内存溢出。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 246浏览 收藏
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- 豆包AI预测教程：时间序列建模实战解析
- 豆包AI能辅助普通人进行时间序列预测，具体方法包括：1.数据准备方面，它可分析数据结构、识别缺失值和异常值，并提供清洗与标准化建议；2.模型选择上，根据数据特征推荐ARIMA、Prophet、LSTM或XGBoost等模型并说明理由；3.编写代码时，通过准确提示词生成Python代码模板，并协助调试报错；4.结果评估阶段，解释MAE、RMSE等指标并提出调优思路，如调整参数或优化数据预处理。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 413浏览 收藏
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- TokenPony是讯盟科技旗下的AI大模型聚合API平台。通过统一接口接入DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型，支持1024K超长上下文，实现零配置、免部署、极速响应与高性价比的AI应用开发，助力专业用户轻松构建智能服务。
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