想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长
制定计划中......
2024.10.15
最近灵感直接爆发了，想出来各种设计和设定（通用人工智能、小说设定、绘画灵感、对事物的理解方式、宇宙......）为了不忘记先在这里记下来。<就算记下来你也不一定回去落实吧...
通用人工智能模型另起一篇，需要查阅和学习相关资料
关于人类移居其他星球的可能性
我觉得及其有可能，虽然根据相对论就算是光速（299 792 458 m / s）走出银河系也需要几百光年
但是如果基因编辑、通用人工智能、克隆技术、天空航行已经实现了，那么完全可以让人工智能乘坐太空飞船，并将人类的基因组带到其他星球克隆人类。
而通用人工智能必须可以完成自我修复、飞船修复、和信息学习分析技术并将获取到的外太空资料实施传送给地球。
学习方向
计算机5级 3年 <感觉目前已经2.5级了
通用人工智能
Link:
走近诺奖得主霍普菲尔德：“我当时寻找的是一道真正的‘难题’，而不是一个小问题”...-优快云博客
现在很迷茫，完全不知道自己能干什么_迷茫不知道做什么工作-优快云博客
https://juejin.cn/post/7120440615229194276
https://img-my.youkuaiyun.com/uploads/201201/5/0_1325744597WM32.gif
学习路线
计算机这一行最大的优势就是可以零基础学习，客观上来说权重值较大、更加系统化的学习顺序应该是
《计算机组成原理》
《计算机网络》
《数据库》
《操作系统》
《数据结构与算法》
学习目标
October：
1.学习并训练个人AI模型
2.计算机组成原理及计算机底层原理，等基础知识重新复习一遍
3.网络安全相关知识了解
4.English +500 Word
5.个人网页开发设计
学习内容
# 局部变量
def a():
# 菊部变量
local = 1
print(local)
# 全局变量只有自己可用
# print(local)
# 全局变量
global_str = '123'
def a():
# 全菊变量
print(global_str)
## 全局变量大家都可以一起用
print(global_str)
# global类比为C#中的 public
python局部变量以及全局变量 global
# 代理爬取外网网站数据
python爬虫，挂vpn报错
# 设置代理服务
import requests
url = ""
# 打开VPN看自己的代理地址
proxies = {
# 比如：127.0.0.1:7890
"http": "~~",
"https": "~~"
}
resp = requests.get(url, proxies=proxies)python批量调用cmd
转载自python 批量调用cmd_mob649e8153b214的技术博客_51CTO博客
代码：
import subprocess
commands = [
"dir",
"echo Hello World",
"ipconfig"
]
for command in commands:
result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)进制转换原理
转载链接：二、八、十、十六进制转换（图解篇） - 听风吹雨 - 博客园
python实时更新数据（用于加载栏）
1. sys.stdout
import sys
sys.stdout.write('\r' + '你的输出详情')
sys.stdout.flush() 2. print
print('\r' + '你的输出详情', end='', flush=True)示例：
import sys
import time
for i in range(101):
# 方式1
sys.stdout.write('\r' + str(i))
sys.stdout.flush()
# 方式2
print('\r' + str(i), end='', flush=True)
time.sleep(0.3)Link:：python 实现原地刷新的方式，例如实时进度百分比_python print 原地更新-优快云博客
https://www.51cto.com/article/487806.html
Python
Class 类
python 中 Class（类）的详细说明_python class-优快云博客
json库
Python处理JSON_python 处理json-优快云博客
python中json用法详解_python json-优快云博客
AI
AI记忆存储
简介
神经网络理论体系
LSTM神经网络
我让API版的ChatGPT长了记性！_调用gpt api怎么实现保存历史-优快云博客
【翻译】理解 LSTM 网络 - xuruilong100 - 博客园
通义千问大型语言模型API调用
通义千问API参考_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心
直流式输出
流媒体式输出
多轮对话
预设置
记忆存储
各部分变量名称及作用
请求示例
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus", # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}],
)
print(completion.model_dump_json())响应示例
{
"id": "chatcmpl-0da38de9-5d2b-916d-9c6a-7af95993e275",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null,
"message": {
"content": "我是通义千问，由阿里云开发的AI助手。我被设计用来回答各种问题、提供信息和与用户进行对话。有什么我可以帮助你的吗？",
"role": "assistant",
"function_call": null,
"tool_calls": null
}
}
],
"created": 1721044114,
"model": "qwen-plus",
"object": "chat.completion",
"service_tier": null,
"system_fingerprint": null,
"usage": {
"completion_tokens": 36,
"prompt_tokens": 22,
"total_tokens": 58
}
}语音交互模型
通义千问 + 阿里云实时语音识别_哔哩哔哩_bilibili
如何下载安装、使用实时语音识别PythonSDK及代码示例_智能语音交互(ISI)-阿里云帮助中心
类似ChatGpt的UI界面
vue仿chatgpt的ai聊天功能--通义千问（阿里云）_vue.js_三狼真菌-腾讯云开发者社区
chatgpt这么火？前端如何实现类似chatgpt的对话页面_chatgpt前端页面-优快云博客
语音输入模型（SpeechRecognition）
语音识别
获取语音输入后，通常我们需要将其转换为文字。下面是使用 speech_recognition 库进行语音识别的示例代码。
import speech_recognition as sr
# 初始化识别器
recognizer = sr.Recognizer()
# 读取 WAV 文件
with sr.AudioFile(WAVE_OUTPUT_FILENAME) as source:
audio = recognizer.record(source) # 读取音频数据
# 识别语音
try:
text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print("识别结果: " + text)
except sr.UnknownValueError:
print("Google 语音识别无法理解音频")
except sr.RequestError as e:
print(f"无法请求 Google 语音识别服务; {e}")python获取麦克风输入语音_mob649e8161738c的技术博客_51CTO博客
语音输出模型（TTS）
Flask框架
Docker框架
狂神说 docker 进阶_mob64ca13f30cc8的技术博客_51CTO博客
Python自定义函数.func()调用
在Python中，为了能够让一个自定义的对象使用.func()的形式进行调用，你需要在类中定义一个名为func的方法。这里的func可以是一个实例方法（通常需要self参数），也可以是一个静态方法（不需要self参数或cls参数，根据定义方式的不同），或者是一个类方法（需要cls参数）。
以下是一个简单的例子，展示了如何定义一个实例方法，使其能够被.func()调用：
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def func(self):
print(f"Value is: {self.value}")
# 使用
my_object = MyClass(10)
my_object.func() # 输出: Value is: 10如果你想要使用.func()而不需要实例化对象，可以将方法定义为@staticmethod或
@classmethod：
class MyClass:
@staticmethod
def func():
print("This is a static method.")
# 使用
MyClass.func() # 输出: This is a static method.或者：
class MyClass:
@classmethod
def func(cls):
print(f"Class name: {cls.__name__}")
# 使用
MyClass.func() # 输出: Class name: MyClassGithub 无法上传
error: src refspec main matches more than one error: failed to push some refs to 'https://github.com/toke648/AI-Interactive-LLM-VTuber.git'
在上网和Chatgpt之后检测到原因是
根据您提供的信息，您仍然遇到“src refspec main matches more than one”的错误。这通常表示Git在处理名为“main”的引用时遇到了多个匹配（例如，一个分支和一个标签）。尽管您已经成功删除了远程的标签 main，但您的本地环境中仍然存在名为“main”的标签。
当前状态总结
- 您在本地和远程仍然有一个名为“
main”的标签。 - 您尝试推送
main分支，结果显示有多个引用匹配。
解决步骤
以下是可以解决此问题的具体步骤：
-
删除本地标签
main：
首先，您需要删除本地的main标签。使用以下命令：
git tag -d main-
这将从您的本地仓库中删除名为
main的标签。 -
验证标签已删除：
确认本地标签已被删除：
git tag-
确保输出中不再显示
main标签。如果标签已成功删除，您应该只看到main1.2.0。 -
推送更改到远程：
现在您可以尝试再次推送main分支：
git push -f origin main
通过此步骤，您应该能成功删除本地的 main 标签，并解决推送时的冲突问题。如果在执行这些步骤后仍有问题，请分享最新的输出信息，以便我进一步协助您。希望这能帮助您顺利进行 Git 操作！
以及conda和python中新建环境
# 新建环境&激活环境
conda create -n your_evn_name
conda activate your_evn_name
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