Python+Windows定时任务+Cursor：打工人都该知道的低成本办公自动化神器
最近没怎么写游戏了，一直在写python，是因为我对深度学习感兴趣，想学习一下，同时也觉得AI是未来，所以去学习了一段时间。
今天我就来给大家分享一个案例，来看一下我在工作中是利用 ChatGPT 把原本需要半天的工作量压缩到不到半小时的。
公司里有一些开发的同事老是吐槽工作忙，天天加班，我想很大可能是没利用好轮子和AI工具，总是自己瞎写耽误时间。
AI 写代码想必很多人都体验过了，使用 AI 编程工具是一个大趋势，越早学会使用 AI 辅助你写代码，你的效率也会越高。
不得不感叹，AI 的发展真的是太快了，很多同学可能对 AI 的印象还局限于智能问答，但其实现在 AI 已经能自己干活了。
TL;DR: 我基于 LeptonAI 和 Beeware Python 库，利用 88 行的Python，不用写一行Java代码，在手机上做了一个 SDXL text-to-image 的Demo，效果见这里的视频。
正在使用 ZAO 的用户会发现，想要生成一段新的 AI 换脸视频，已经不是等待几秒、排队第几位的问题，而是 ——
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
大概一个星期之前，OpenAI“全面”开放了，因为之前的用户要先加入他们的等待列表，然后等待被选中。 不过现在，只要符合“一定条件”的用户，都可以直接登录并使用功能，每个人默认账号有一定的金额，可以对OpenAI的功能进行测试。
最近人工智能聊天机器人ChatGPT真的是太火了，无论你在哪个媒体上都会看到关于它的新闻。ChatGPT是一种基于大语言模型的生成式AI，可以自动生成类似人类语言的文本，把梳理好的有逻辑的答案呈现在你面前。除了能聊天、写论文、创作诗歌，ChatGPT还可以帮助我们编写Python代码。
Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，类似于Perl, Ruby, Scheme, Java。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言，而Python语言被选作AI技术框架的基础语言，更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。
这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础，因为AI需要各种形态的数据，而我们得到这些形态的数据，必然离不开大数据。就此而言，他们两个合在一起，才是一个完整的工作流。
几天前，LinkedIn 领英发布了《2019 年职场十大趋势》，其中第一大趋势，便是人工智能赋能未来。人工智能是领英上数量增长最快的技能之一，近几年增幅达 190%。而人工智能领域并不简单，需要拥有 Python 基础才能开始尝试，所以从 2016 年开始，Python 这门语言的使用和学习人数才开始直线激增。
今天逛 GitHub 的时候发现了 GitHub 出了一个新的 Feature，叫做 GitHub Copilot，说可以帮我们自动写代码！
这就是开发者亲切地称之为“人工智障写作”，由GPT魔改而成的模型AI-Writer：
人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和python都不好意思说你是现代人，那么python究竟和人工智能什么关系，为什么人工智能把python也给带火了，今天就给大家简单介绍下python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么python的知识，先来上两张图人工智能和python的图。
作者 | 子白 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设
在所有编程语言里，Python并不算萌新，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。
我目前的学习进度是，Python 的一些课程和基础已经过了一遍，当然，博客进度稍慢，Python 方面的博客当然也会继续穿插跟进，不知道各位同学的进度怎么样了呢。虽然我当然不能说我对 Python 已经掌握的很好，但我们在学一门技术的时候，得先要找准自己学技术的初衷。 我是为了学 AI 才去适当入门 Python 的，在我对 Python 有一个了解之后，我觉得我已经可以应付入门机器学习的条件了，那我觉得在这种状态下，就可以进行下一段的学习了。如果说，在之后的学习过程中，有一些编程语言本身的问题阻拦到了我的
作者：哇哒嘻哇 https://www.zhihu.com/question/278798145/answer/3416549119
在日常办公或者是编程过程中，经常要处理一些琐碎的任务。就拿编程来说，假如你现在收到一个任务，要提取源代码中所有的字符串，进行国际化。
刚刚，陶哲轩大赞：用ChatGPT写Python代码，效果真是太好了，它直接为我节省了数学研究中半小时的工作量！
10 月 30 日，Python 之父 Guido Van Rossum 宣布将从工作六年的 Dropbox 公司退休，他在 Twitter 上转发了 Dropbox 团队写的《Thank you, Guido》公开信长文。
RespectM同学在文章[MLSQL集成JuiceFs](16 - MLSQL集成JuiceFs)中，已经详细的讲解了如何整合两者。丢一个配置文件到SPARK_HOME/conf以及启动时带上SDK Jar就可以完美在MLSQL访问各种对象存储和HDFS了，这非常酷。
在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。当然，Python不是没有它的问题和短处，你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置，这一点毫无疑问。我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。
关于代码的注释，我自己也是很少写，但是时间一长，连自己都要看很久才知道啥意思，要让别人看明白，更是耗费时间了。
【新智元导读】Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生，已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy，这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲，主题是“为什么Python是AI最好的语言（以及如何使它更好）”。 在过去几年中，Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说，人工内存管理非常重要，CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言，P
导语 | 通过 WebAssembly，腾讯云 Serverless 让开发者只写几行代码，就能在生产环境部署 TensorFlow 模型。Serverless 让开发者不用另起服务器，同时也比 AI SaaS 服务更易定制化，达到提高开发效率与业务灵活扩展的效果。本文由 Second State CEO Michael Yuan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《在腾讯云 Serverless 上部署AI推理函数》整理而成，向大家分享他的
ChatGPT最近全球爆火，《用ChatGPT AI试着写了几段代码》这篇文章我介绍了用AI写Excel VBA，读者也可自行试试Excel公式、DAX、或者Python之类。除了代码，ChatGPT写文章其实也是一把好手。可见的未来，公众号、知乎等各种媒体上将会充斥着AI写的文章。那么如何识别文章是ChatGPT（或者其它AI）写的还是仁写的？以下是我的一些体验。
近期，ChatGPT风起云涌，“再不入局，就要被时代淘汰”的言论甚嚣尘上，借着这一波创业的朋友都不止3-4个，如果没记错，前几次抛出该言论的风口似乎是区块链，元宇宙，WEB3.0。 面对新技术，一如既往的，要保持着敬畏，保持着开放的心态：
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
朋友们开工大吉啊！我刚从假期模式切换回来，完全无心工作有些不在状态，比如开机密码错了好几次😅。闲话少叙，下面就让我们一起看看，春节这段时间 GitHub 上又出了什么有趣、好玩的开源项目。
之前有个比较火的 GitHub Copilot，但是这是商业产品，并且没有开源，现在又被告了。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Python 已经而立之年了。上世纪九十年代 Guido 大叔发布 Python 的时候，他应该没有想到 Python 能有今天如日中天的地位吧？ 是什么原因使得 Python 一路走到今天？ 30年前的动态语言中，Perl 跟 Python 的功能重叠程度是最大的，而 Perl 是当时动态编程语言的霸主。 Perl 追求的是多，是灵活，提供各种“偷懒”的办法，它的一句名言是 TMTOWTDI——There's more than one way t
编辑： 常佩琦 【新智元导读】 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet 近日接受采访，对自己的新书《Python深度学习》、Python为何广受欢迎、深度学习面临的挑战等议题进行回答。他认为，大多数深度学习论文都没有遵循科学的研究方法，并未产出有意义的新知识，学术界应该更严谨。 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet最新撰写了一本深度学习Python教程实战书籍《Python深度学习》，书中介绍了深度学习使用Python语
AI大模型部署到本地很耗资源，需要很大的内存和硬盘，很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂，非专业人士很难上手。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
有三AI平台只专心做原创输出很少扯淡也不蹭热点，不过最近询问的朋友多了，不得不统一写篇文章来回答一下这个大家都很关心的问题，当然，这仅仅是个人观点。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 抛给ChatGPT一个需求，它只能给你一堆运行效果未知的代码？ 现在，只需一个小改动，ChatGPT不仅能直接把你的文字需求变成代码，还能帮你跑一遍，把输出结果返还给你！ 这个秘诀就是代码解释器插件。 作家Andrew Mayne（现已加入OpenAI）拿到了内测资格，并上手试了试，效果让他直呼“魔法”—— 让ChatGPT写个AI人脸检测程序，Andrew Mayne上传自己的照片后，很快就被检测了出来： 再试试让它写个迷宫生成算法，并把通路做成
都知道最近ChatGPT聊天机器人爆火，我也想方设法注册了账号，据说后面要收费了。
在程序开发中，程序员每天都要和 Bug 打交道，对新手程序员而言，debug 是一件非常让人头疼的事情。好不容易写完一段代码，一运行，全是红色，找了好几圈，被几个符号累瞎了眼。
又到了一周里最让人欢欣鼓舞的一天:周一，这是一个让人不想思考只想烧烤的日子，这个清晨，适合撸几条新闻。
手头有大量word文档，想通过剪映的AI图文成片功能批量生成视频，发布到抖音平台，简单3步即可：
2022年，当AI开始绘画的时候，很多设计师们觉得没什么。当AI开始生成代码的时候，很多程序员也觉得没什么。当ChatGPT出现的时候，才将AIGC这一领域彻底引爆。被称为AI届的『iPhone时刻』。
几个月前，我们报道过陶哲轩使用 ChatGPT 辅助解决数学问题。当时，他觉得虽然测试结果不太令人满意，但也并没有对 ChatGPT 持完全否定的态度。他觉得，像 ChatGPT 这类大型语言模型在数学中可以用来做一些半成品的语义搜索工作，也就是用它来生成一些提示。
可以说，Visual Studio Code 这个编辑器，让微软在开源社区赢回了王者段位，要知道全球 2400 万开发者中有 1400 万称 VSCode 为自己的家，再加上 GitHub 和 VSCode 的结合，几乎所有的程序员的都离不开 VSCode，不过，VSCode 如此优秀，值得每个程序员使用，甚至我觉得非程序员都可以用它来码字。
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