大家好，欢迎来到熊猫学习。

片刻。

好的。

是的。

首先，晚上好。

是的，欢迎大家来到潘婷。

晚上好，辛格。

感谢您的话。

你好。

晚上好。

好的。

昨天我们的课程讨论了人工智能的基础，对吧？

好的。

我的屏幕可见，对吧，大家？

好的。

在本节课中，我将介绍一个工具。

所以，有人能说出这个人工智能工具的名称吗？

抱歉，人工智能工具的名称。

好的，人工智能工具的名称是什么？

昨天课程结束时，我提到了一个人工智能工具。

所以，如果有人知道答案，请在聊天中告诉我。

好的，请稍等。

大家都可以加入。

我们稍等片刻。

好的。

昨天我提到了一个人工智能工具。

它叫做 NotebookLM。

有人对它有什么了解吗？

昨天我只提到了它的名字。

现在我将解释它是如何工作的，以及我们如何使用这些人工智能工具。

这些将在本节课中讨论。

之后，我们将讨论生成式人工智能。

之后，我将解释分词以及关于大型语言模型的一切，以及我们拥有的人工智能和人工智能代理的模型。

我将在本节课中介绍所有这些内容。

首先，我们从 NotebookLM 开始。

好的。

我昨天提到了这个，对吧？

基本上，这是谷歌的一款产品。

好的。

NotebookLM。

有人研究过 NotebookLM 吗？

我的屏幕可见，对吧？

是的。

好的。

我在谷歌上搜索了 NotebookLM。

我们有几个链接，对吧？

我们有几个链接，但我们需要点击第一个链接，即 Google NotebookLM。

好的。

基本上，这里有一些关于这些事情的描述。

NotebookLM 是由 Google Labs 开发的在线研究和笔记工具。

好的。

所以，这是一个可用于研究的工具。

如果您对任何类型的事物有研究的好奇心。

我建议使用这个工具。

好的。

这里第一个链接是 Google NotebookLM。

我点击这里。

好的。

并尝试 NotebookLM。

您需要点击此按钮。

它将自动导航到此类页面。

请稍等。

好的。

我以前在我的课程中也使用过 NotebookLM。

我在这门课中也使用过 NotebookLM。

好的。

这是我需要告诉您的主要事情。

如果我提到任何类型的工具，那么这个工具。

我需要在我的日常生活中使用它，这样才能满足工具的目的。

否则，我们就无法使用这个工具。

这里是 NotebookLM。

我在这里使用了它。

好的。

系统。

在选项中，我们需要点击创建新笔记本。

抱歉，各位。

这里有一些技术问题。

好的，请稍等。

我将分享我的屏幕。

好的。

我提到了 NotebookLM，对吧？

首先，我们需要在谷歌上搜索，只需输入 NotebookLM，然后它就会显示类似菜单的内容，对吧？

这里有多个选项，但我们需要点击创建新笔记本选项。

好的。

我点击了创建新笔记本选项。

好的。

它将显示某种菜单，例如从 YouTube 视频创建音频和视频概述。

好的。

这种弹出窗口将显示在您的浏览器中。

如果您对某些主题感兴趣，例如人工智能代理或生成式人工智能，或者网络安全，或者任何故事、任何类型的内容。

您可以在这里搜索。

好的。

我提到了。

提到网络安全。

好的。

网络安全。

好的。

我点击这里。

在左上角，它正在搜索。

基于该主题，它将在互联网上进行研究。

它将在整个互联网上进行研究。

它将收集互联网上的所有资源。

它将收集所有网站，所有链接，所有其他步骤都将包含在这里。

好的。

我需要点击导入按钮。

好的。

导入意味着我将可用的内容导入 NotebookLM。

好的。

我点击这里。

这里一切都加载好了，对吧？

基本上，那些已经参与研究和类似事情的人会发现它非常有用。

好的。

每当您需要研究或学习某事时，这个大型语言模型都非常有用。

如果您想创建演示文稿，或者想创建思维导图。

如果您想创建报告和抽认卡，这里有很多选项。

我将一一解释。

首先，我需要导入所有内容，对吧？

现在它将获得 10 个来源。

好的。

基本上，我提到了网络安全，对吧？

基于网络安全内容，NotebookLM 将从在线收集多个资源。

它将在这里显示。

我按下了导入按钮，对吧？

基于导入按钮，它将根据网络安全相关内容进行训练。

好的。

如果我问任何关于网络安全的问题，它都会回答。

好的。

您也应该知道，基本上它与 ChatGPT 没有连接。

因为 ChatGPT 会产生幻觉。

有人知道什么是幻觉吗？

幻觉。

好的。

什么是幻觉？

ChatGPT 会产生幻觉，但 NotebookLM 不会。

好的。

基本上，ChatGPT 如果不知道答案，就会给出随机答案。

为了匹配输入。

这就是所谓的幻觉。

但在这里，NotebookLM 只会根据研究和可信来源给出答案。

这就是 ChatGPT 和 NotebookLM 之间的区别。

好的。

我已经尝试了基于网络安全的数据。

我将这些数据转换为思维导图。

这里有很多选项：音频概述、视频概述、思维导图、报告、抽认卡、测验和信息图、幻灯片。

所有这些都在这里。

首先，我点击思维导图。

这里。

好的。

这里有思维导图选项。

我点击这里。

它将显示类似这样的内容。

网络安全基础和趋势。

如果我点击这里，它将被分为四个类别：网络安全类型、零信任架构、新兴技术以及政府和弹性。

之后，在网络安全类型中，我们有恶意软件、社会工程、网络基础设施攻击、身份验证。

有很多东西。

如果我在这里学习，我们有恶意软件，如勒索软件、无文件恶意软件和间谍软件。

好的。

有类别和子类别。

好的。

这是来自思维导图的。

我们可以轻松地基于任何类型的主题创建思维导图。

如果您是学生，那将非常有用。

您只能用语言来讲述这些事情。

您可以使用这个 NotebookLM，您可以轻松地放置演示文稿，然后您可以一步一步地进行说明，就像这里一样。

好的。

之后，不仅仅是思维导图，这里还有很多其他选项。

好的。

例如抽认卡、测验。

我正在使用这个幻灯片，它将被创建。

我已经在这里创建了一个思维导图。

现在我点击幻灯片。

需要时间。

好的。

我也点击了音频概述和报告。

好的。

报告和抽认卡、信息图。

我点击了所有这些，对吧？

我点击了。

好的。

基本上，每当我点击工作室时，在工作室选项中，我们有多个选项：音频、视频、思维导图、报告、抽认卡、测验、信息图、幻灯片、数据表。

如果我点击那个按钮，它将在下面的部分自动创建。

好的。

我已经点击了思维导图，它将显示网络安全格局。

好的。

其他三个东西也在这里创建。

在之前的东西中，我已经创建了这类东西，已经为人工智能代理准备好了。

好的。

这里有输出。

好的。

在音频概述中，我点击了笔形按钮。

它将显示类似这样的内容，对吧？

有多种格式：深度解析、简要。

这里有多种格式。

在选择语言中，默认是英语。

但如果您想要其他语言，您可以切换，例如在这里。

这里有多种语言，例如印地语、泰米尔语以及更多语言，如泰卢固语、马拉雅拉姆语。

所有这些都可用。

乌尔都语也在这里。

好的。

所以，首先我们选择语言选项，然后我们可以指定我们需要在音频选项中讨论的内容。

好的。

我在这里提到了。

然后我点击生成按钮。

它将自动创建类似广播的输出。

好的。

两个人工智能可以讨论这个话题。

好的。

例如，我提到了网络安全，对吧？

那么两个人工智能可以讨论网络安全话题，以及我们面临的每一个问题，我们有什么解决方案。

所有这些都将由两个人工智能的声音互相讨论，您也可以打断人工智能。

这里有一个选项。

我已经在这里创建了，对吧？音频选项。

这是印地语。

好的。

这是英语。

好的。

输出音频。

好的。

这里。

好的。

这里有两个人工智能在讨论两个话题。

我们已经在现场课程中了，所以音频无法播放。

您也可以在这里尝试。

好的。

您也可以加入人工智能聊天语音。

其他。

谢谢。

好的。

抽认卡。

在抽认卡选项中，它看起来是这样的。

好的。

我将其全屏显示。

代理和标准产品之间有什么核心区别？

我点击这里，它将显示答案，允许代理做出决策并执行多个步骤的工作流程，而无需持续的人工输入。

好的。

这就是抽认卡的含义。

哪个代理功能涉及提取操作？

它将显示答案。

好的。

这就是抽认卡、信息图和测验的用途。

这里是测验。

有人能回答电子邮件管理是否进行语义搜索吗？

选项 B。

好的。

根据发件人声誉阻止所有垃圾邮件。

对。

选项 B。

好的。

大多数人都选择了选项 B，对吧？

选项 C。

好的。

我选择了选项 B，但这是不对的。

基本上，选项 D 是理解消息的意图和上下文。

好的。

所以，您可以尝试下一个问题，根据材料，哪个代理负责团队？

好的。

这里是更高级的概念。

好的。

数据收集代理。

好的。

这将是更高级的概念。

好的。

所以，就像这样。

好的。

基本上，这就是测验的工作方式。

好的。

您可以，如果您对任何类型的主题感到好奇，您可以提及这些主题，或者您也可以包含您的文件。

您可以上传您的文件，然后根据这些文件收集输出。

这就是 NotebookLM 的目的。

就像笔记本一样。

您需要在笔记本中写下您需要学习的内容，对吧？

同样的事情您可以在这里写。

它将根据您的输入收集数据。

好的。

这将非常有益。

它将评估您自己，它还将创建演示文稿。

好的。

我认为在这里，对吧？

基于人工智能代理主题。

它将生成自动演示文稿。

好的。

它看起来不错，对吧？

好的。

所以，如果您想创建任何演示文稿，这也非常有用。

基于您的主题。

好的。

不仅仅是关于在线主题。

基于您的主题，您可以轻松创建此类幻灯片。

好的。

所有这些都是由人工智能创建的。

好的。

这就是 NotebookLM 的主要用途。

好的。

您可以尝试一下。

好的。

如果我只说一次，您就无法遵循这些步骤。

您需要每天尝试。

这样这些事情对您才真正有用。

好的。

让我们开始今天的课题。

好的。

今天，我们将讨论图像生成模型。

好的。

关于生成式人工智能。

基本上，每个人都知道什么是生成式人工智能，对吧？

什么是生成式人工智能？

举个例子。

好的。

有生成式人工智能吗？

什么是生成式人工智能？

好的。

每个人都知道人工智能，对吧？

人工智能意味着计算机可以像人类一样思考。

生成式意味着计算机可以像人类一样生成东西。

好的。

就像艺术家只画图画、图像和类似的东西一样，人工智能也可以自己创建。

对吧？

这就是生成式人工智能。

就像人工智能可以创建。

人工智能可以创建文本。

人工智能可以创建图像。

人工智能可以创建语音以及所有内容。

人工智能可以自己创建，这就是生成式人工智能。

好的。

基本上，我们可以让人工智能生成新的东西。

好的。

对世界来说不是熟悉的，它将生成新的东西。

这就是生成式人工智能。

好的。

在此之前，我选择了一个项目。

好的。

因为昨天我只展示了机器学习项目，对吧？

在这里，我将展示一个 OpenCV 项目。

基于该项目，我们可以获得一些基本理解。

好的。

我将打开项目文件夹。

好的。

首先，我将列出。

好的。

因为我们讨论了这些事情，所以现在我将展示项目。

首先，和昨天一样，我们讨论了电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，对吧？

那是机器学习项目。

这里是关于 OpenCV 的项目。

有人知道 OpenCV 是什么吗？

OpenCV。

计算机视觉。

OpenCV。

Python app.py。

复制这里。

打开它。

好的。

这是一个基于 OpenCV 的项目。

有人能直接预测这是什么吗？

项目是关于什么的？

它将打印一个未知 ID。

好的。

我输入我的名字，然后签名，然后进行神经映射。

基于此，它现在会识别我的名字，对吧？

基本上，这是 OpenCV 项目。

这个 OpenCV 项目可以自动检测人脸并标记出勤。

好的。

基本上，在大学和办公室文化中，我们需要这种出勤结构，对吧？

基本上，这项工作将通过使用 OpenCV 的人工智能实现自动化。

好的。

这里的内容是导入 OpenCV。

好的。

它将在 Excel 文件中，我们称之为 CSV 文件。

这里我们写了一些类似这样的东西。

这时，未知人员将被识别。

如果我提到了我的名字，对吧？

如果我运行这个程序，它将写下我的名字以及我访问的具体时间。

这是一个简单的东西，用于出勤系统。

这就是 OpenCV 背后的概念。

好的。

基于之前的课程，我们讨论了数据收集、数据预处理、算法选择、模型训练、模型评估。

所有这些都在之前的课程中讨论过，对吧？

基于这些，它也遵循相同的概念，但它使用了图像相关的、摄像头相关的以及其他摄像头相关的其他东西。

这就是为什么我们称之为开放计算机视觉。

好的。

计算机视觉。

计算机。

什么是人类视觉？

人类通过眼睛可以看到，这就是人类视觉。

对吧？

这里我们使用摄像头来理解世界，就像通过摄像头和图像以及结构化文本一样，这就是计算机视觉。

好的。

这就是这个项目的过程。

我之所以这么说，是因为我们需要理解这个项目的基本原理。

基本上，我们使用计算机视觉，它通过摄像头和图像来理解世界。

这就是为什么我在这里展示它，因为我们需要在此基础上学习更高级的主题。

这就是为什么我突然展示这个项目。

好的。

现在，我将创建这个项目。

好的。

这里有生成式人工智能的工作方式。

好的。

例如文本生成。

我已经说过了，对吧？生成式人工智能意味着人工智能可以生成新的东西，对吧？

同样的事情，文本。

文本意味着我们有 ChatGPT，对吧？

ChatGPT 可以生成新的东西，新的文本。

这就是文本生成。

还有图像。

图像意味着我们刚才讨论的 OpenCV，对吧？

文本，例如图像，创建新图像，生成新图像，这就是图像生成。

还有语音生成。

音频相关的东西，这就是语音生成。

还有结构化数据。

数据，例如 CSV 和类似的东西，将由人工智能创建，这就是结构化数据生成。

还有 3D 信号。

信号也将由人工智能生成，这就是 3D 信号生成。

还有 DSP。

这些都来自 DSP 信号。

这是历史上的一个革命。

1950 年，图灵机被引入。

1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能的概念被讨论，理论在这次会议上被讨论。

之后，专家系统和深度学习都被引入了时间线。

我已经说过了，对吧？

ChatGPT 是生成式人工智能的第十代之一。

我在这里使用访客账户。

我使用云。

好的。

这里有聊天选项。

好的。

对吧？

如果我提到任何事情，例如机器学习，它将根据机器学习这个词生成一些文本。

对吧？

什么是机器学习？

它会帮助您解释什么是机器学习，它是如何工作的，它将生成关于机器学习的内容。

好的。

这就是文本生成，对吧？

这就是文本生成。

它将为我生成一些文本。

人工智能可以为我生成一些文本，这就是文本生成。

还有其他网站，例如在谷歌上，只需转到谷歌，搜索 midjourney.com。

好的。

谷歌搜索 midjourney.com。

这是一个人工智能可以生成新图像或新视频的网站。

好的。

我的屏幕可见吗？

好的。

这是一个网站，人工智能可以生成图像。

并且人工智能可以生成视频。

好的。

Midjourney 是一个可以创建图像和视频的网站。

好的。

这里的一切都是由人工智能创建的。

好的。

这里的一切都是由人工智能创建的。

网站名称是 Midjourney。

我们需要先注册，然后它会显示。

转到探索选项。

这是探索选项。

点击此按钮。

它将自动显示所有内容，例如这里。

所有内容都显示在这里。

当我点击任何视频时，它将显示一些文本，例如这里。

让我们看看视觉。

全身视角。

他正在工作，类似这样的东西。

所有这些。

好的。

这是用于创建这些视频的文本。

这就是所谓的提示。

这就是提示工程。

好的。

文本。

如何使用这些词语创建视频。

如果我说文本生成，例如云。

在这里我也提到了一些文本，对吧？

生成。

您想生成什么？

机器学习？

如果我在新聊天中检查，我提到我需要一个关于狗的故事。

它会。

我只是在与 ChatGPT 或任何大型语言模型聊天。

这就是所谓的提示。

这个话题将来自提示工程。

好的。

这是我们在这里应用的一个提示。

在 Midjourney 中也是如此。

好的。

在 Midjourney 中，我们也使用这种文本。

这些文本来自提示工程。

我们需要告诉人工智能图像应该是什么样子，视频应该是什么样子。

这就是所谓的提示。

同样的。

Surah。

好的。

Suno 是一个可以生成音乐的人工智能。

如果我给出相同的提示文本，音乐应该是什么样子。

我在这里提到。

它将根据您的文本，根据您的提示自动生成音乐。

这就是。

一个用于创建与人工智能相关的声音、与人工智能相关的音乐的工具。

这类东西我们将使用 Suno。

我们可以使用它来创建好听的声音。

这里是 Suno.ai。

它是一个开放的人工智能，与 ChatGPT 相同。

在这里，我们也可以轻松生成与人工智能相关的视频。

好的。

这就是生成式人工智能。

我们有了基本理解，对吧？

人工智能可以生成一些东西，这就是生成式人工智能。

例如文本生成，ChatGPT。

还有图像生成，Midjourney。

还有视频和音乐生成，Suno 和。

这就是生成式人工智能背后的概念，人工智能可以像艺术家、科学家一样生成东西。

这就是生成式人工智能。

好的。

首先，我们先了解文本生成，人工智能如何通过文本生成来工作。

好的。

有人知道什么是大型语言模型吗？

好的。

有人知道什么是大型语言模型吗？

好的。

大型语言模型。

好的。

那是缩写，对吧？

我需要知道它是什么。

有人知道吗？

好的。

就在刚才，我们还讨论了大型语言模型。

就在五分钟前。

我来回答。

基本上，我们讨论了 ChatGPT，对吧？

ChatGPT，还有我现在使用的 Claude。

在哪里？

是的。

Claude，ChatGPT，Meta，还有。

好的。

Gemini。

好的。

还有 Deepseek。

好的。

谁知道 Deepseek？

Deepseek 是中国科技公司开发的生成式人工智能。

还有 Group。

艾伦·马斯克。

您不知道马斯克，对吧？

艾伦·马斯克的 Group 产品，这是一个技术生成式和多模态人工智能。

好的。

所有这些都基于大型模型进行训练，对吧？

ChatGPT，Claude，Meta，Gemini，还有 Deepseek，Group。

所有这些都基于大量的文本数据进行训练。

这就是为什么它们都被称为。

这就是为什么它们都被称为大型语言模型。

好的。

所以，ChatGPT 被称为大型语言模型。

Meta 被称为大型语言模型。

Claude 被称为大型语言模型。

所有这些都属于大型语言模型。

那么大型语言模型是什么意思呢？

基本上，大型语言模型意味着我们可以训练人工智能。

基于更大的数据。

就像我们在所有网站上都有大量数据一样。

我们有多个视角，每个人都可以写博客，每个人都可以在互联网上写一些东西。

我们可以基于数据训练它。

好的。

基于文本数据，我们可以训练人工智能。

人工智能可以根据之前的数据轻松做出回应。

这就是大型语言模型的意思。

多种大型语言。

我们可以训练人工智能，这就是大型语言模型。

好的。

明白了？

所以，LLM 指的是 ChatGPT。

LLM 指的是 Claude。

LLM 指的是 Meta。

LLM 指的是 Gemini。

这就是大型语言模型。

明白了？

现在您明白了。

什么是 LLM？

大型语言模型。

好的。

现在什么是 LLM？

有人吗？

是的。

好的。

Deli 是付费的。

是的。

对吧？

Deli 是付费的。

所以我们需要付费。

所以我们才需要付费。

然后我们才能访问。

但我们可以轻松地在 Midjourney 中探索和使用提示。

在探索选项中，我们有多个生成式人工智能。

我们可以轻松地基于左侧的提示。

左侧有提示选项，例如文本。

我们可以复制并将其用于 ChatGPT 的免费版本。

它将生成新图像，我们可以训练人工智能，背后有大量数据。

好的。

所以，所有工具，例如。

我们可以通过大量数据，文本数据来训练它。

好的。

对吧？

同样的事情。

好的。

定义。

基于海量文本数据训练。

例如 ChatGPT，Meta，Claude，Gemini。

基本上，有人认为人工智能如何理解我们的语言？

人工智能如何理解我们的语言？

当我与人工智能聊天时，人工智能如何理解这些词语？

基本上，计算机只能理解零和一，对吧？

计算机只能理解二进制。

那么我如何与人工智能聊天呢？

人工智能如何理解我的每个查询，我如何回应每个查询？

有人这样想过吗？

好的。

这是方法。

人工智能如何理解我们的语言，理解我们的句子。

这里有一个概念，叫做分词。

好的。

我将通过 Google Colab 来解释分词。

好的。

我需要写代码，这样您才能理解。

好的。

我将转到。

好的。

谁？

好的。

分词是通过 NLP 分离单词。

好的。

我解释过了，等等。

好的。

我将使用 Google Colab。

在 Google 中，我需要搜索 Google Colab。

好的。

我点击这里。

我点击新建笔记本。

好的。

这里有一个选项，对吧？

我在这里检查一下它是否工作。

好的。

需要时间。

我需要更改运行时。

运行时。

更改运行时。

T4 GPU。

好的。

基本上，这是 T4 GPU。

我们有图形处理单元。

不仅仅是 CPU，它将使用在线图形处理单元。

但它已经满了。

好的。

首先，分词。

分词意味着在句子中。

当我输入到 ChatGPT 时。

我爱机器学习。

它将被分成不同的部分，例如像这样。

它将被分成令牌。

令牌意味着它将被分成逗号分隔值或其他东西。

每个有意义的单词或无意义的单词将被分成一个特定的单词。

每个单词都有一个单独的值，例如随机值，例如二进制数字 01022。

那种随机的。

这就是所谓的令牌 ID。

它将被分成有意义的单词，每个单词都有不同的数字。

那个数字将被转换为 01。

好的。

机器可以轻松理解这个 01。

这个过程是如何工作的？

通过代码，我们可以学习这些东西。

好的。

为此，我首先需要。

我需要安装。

好的。

我在这里运行。

好的。

我使用 CPU 运行。

更改运行时。

转到 CPU 选项。

点击这里。

保存。

再次运行。

首先，我们需要安装一些库。

昨天我提到了什么是库，对吧？

库是一组代码。

我们已经编写了代码，我们可以从在线收集资源。

在此之前，我们需要使用导入来轻松使用它，对吧？

但在此之前，我们需要在我们的系统中安装源。

这就是为什么我们使用 pip。

PIP 是 Python 的包管理器。

对于 Python 编程语言，我们使用 pip，或者我们使用 Node for JavaScript。

每个编程语言都有一个包管理器。

但在 Python 中，我们有 pip。

PIP 是一个包管理器，它将安装。

这里是 pip install tick tokens。

好的。

这里有勾号符号，对吧？

这个符号表示一切都已正确安装。

一切都已正确安装，对吧？

我导入。

我已经安装了，对吧？

我需要在这里使用它。

导入令牌。

之后，我创建一个变量来加载 ChatGPT，例如令牌。

好的。

我加载。

好的。

在我创建变量之前，它叫做编码器。

我创建一个变量叫做编码器。

之后。

好的。

在 Google Colab 中，它会自动建议代码。

好的。

基于人工智能，它也会自动生成代码并建议代码。

如果您愿意，可以使用它，否则可以按退格键并输入自己的代码。

tick token get encoding。

之后。

之后，我需要提及库的名称。

好的。

之后，我将其转换为文本。

好的。

首先，我输入代码，然后我将解释。

好的。

首先，我使用 pip。

pip 是一个安装包管理器。

我使用 pip 并安装 tick token。

好的。

我从在线安装了这个库。

第二个，我安装了这些东西。

我需要使用这些东西。

我使用 import 关键字并提及库名称，即 tick token。

我在这里提到代码。

之后，我创建一个变量，并在变量中使用 get encoding 函数。

好的。

get encoding 是一个方法，它将。

将一种格式的数据转换为另一种格式。

这就是为什么我们使用 get encoding。

在 tick token 中，我们有 encoding 函数。

我们可以传递我们需要哪种编码函数。

这就是为什么我们只提及我们需要的编码方法的库。

之后，这里是文本，我们创建另一个变量，在这里我们只提及我们需要的文本。

我提到了分词对大型语言模型非常重要。

我提到随机文本。

之后，在令牌中，令牌变量。

我只提到 encoder.encode 这个文本。

好的。

编码器。

在编码器中，我只提到编码这个文本。

文本意味着这一行。

之后，令牌 ID。

每个令牌 ID。

我在这里打印令牌 ID 和令牌，并打印总令牌数。

我在这里运行。

它将显示不同的 ID：3、44、2065、37、374，等等。

好的。

这种类型的东西。

这种类型的东西将包含在列表中。

这里是分词非常重要。

好的。

分词有 3404 这个数字。

好的。

文本将被转换为随机的，不是随机的数字。

它被转换为某种数字。

好的。

这个数字将是二进制形式。

我们已经知道数字有某种二进制形式 010。

这个数字将被转换为二进制形式，ChatGPT 理解二进制。

所以，机器可以轻松理解二进制形式。

机器可以轻松找到它，并且基于映射，我们可以轻松理解这些东西。

基本上，这就是分词。

当我输入到 ChatGPT 时，它将通过这种方式理解。

好的。

这个概念叫做分词。

否则，我只给其他词语。

例如，这个是好的。

好的。

我在这里提到。

如果我在这里运行，它将根据关键词分割关键词，并得到一些随机数字，例如 56737。

这种类型的东西。

这里有这种类型的东西。

总令牌数是七。

好的。

基本上，这就是分词的概念。

好的。

看看这个演示文稿，您也可以理解。

这里是分词。

我爱机器学习。

这里单词将被分割。

这里单词将被分割，例如，是的，它是分词。

所有东西都有随机数字，例如 6、37、1、4477。

所有东西。

随机数字。

之后。

之后，它将被转换为二进制数字。

好的。

每个人都明白了分词是如何工作的吗？

好的。

第二件事是理解 ChatGPT 或任何文本生成式人工智能如何理解文本。

之后，我们将讨论计算机如何理解图像。

例如 Photoshop。

有一个。

有一个图像生成应用程序。

是的。

好的。

我们有多个。

抱歉，我们有多个模型用于 Stable Diffusion，例如 DALL-E，Midjourney 和 DALL-E 2，Midjourney。

所有这些都是图像生成模型的模型。

好的。

我将展示一些基于这些东西的项目。

分词，对吧？

分词基本上包含在 NLP 的概念中。

NLP 意味着自然语言处理。

好的。

自然语言处理是一项技术。

它弥合了计算机和。

计算机和人类交互之间的差距。

这就是自然语言处理背后的概念。

我们需要尽可能多地理解自然语言处理。

就像 OpenCV 一样，图像。

计算机如何理解图像。

同样，我们也需要尽可能多地理解 NLP。

这就是为什么我展示了一些项目并解释了这些项目。

它们来自自然语言处理。

我转到项目文件夹。

好的。

我更改目录。

激活。

我复制了这个文件夹的路径。

Python app.

我运行了这个项目。

之前我展示了 VS Code。

与之前的项目相同。

我们也使用 Flask 框架开发了这个项目。

Flask 是一个 Web 开发框架。

它是一个用于开发网站和 Web 相关内容的框架。

这里也使用了相同的框架。

基本上，这是一个医疗聊天机器人。

好的。

医疗聊天机器人意味着我们可以。

向医生提问，对吧？

同样的事情，我们可以向人工智能提问，它会像医生一样回应。

您遇到了什么问题？

您有什么症状？

所有这些都将由人工智能清除，并给出建议。

这就是这个项目的概念。

我们可以使用 Flask 开发这个项目。

我们可以使用像 NLP，自然语言处理这样的技术。

这就是这个项目的内容。

我们还在 UI 中传递一些数据。

所有这些都包含在这个项目中。

这是后端文件。

后端意味着逻辑相关的东西，对吧？

所有这些都是后端文件。

基本上，在 Flask 中，app.py 是后端文件。

好的。

这是 requirements.txt。

我们在这个项目中使用了什么工具，什么库，什么东西，都在这里。

好的。

这就是这里的内容。

Flask，Pandas，Numpy，NLP，还有。

所有这些。

Joblib 是一个文件加载库。

我们在这个项目中使用的所有东西。

我们都需要在这里提及。

为什么我们在这里提及？

如果我在我的系统中，我可以使用这个库来运行项目，对吧？

如果我将这个项目转移到别人的系统中。

在那个系统中，没有这些包。

我们需要安装，对吧？

如果我需要安装，我需要单独放置，例如 Flask，Pandas，Numpy，NLP，所有这些。

在 requirements.txt 中，我们可以提及。

我使用了哪个版本？

我需要哪些标签？

我在这里提到了所有内容。

如果我使用这个。

例如，使用 Python 安装包。

在这里，只需 pip install。

然后是 requirements.txt。

不是在这里。

我需要在命令行中提及。

好的。

这是控制面板，命令行，所有这些。

我需要在这里提及 pip install。

首先，我检查这个项目中的目录。

我提到 D。

D 意味着目录。

好的。

目录是什么意思？

目录意味着文件夹。

好的。

文件夹结构来自那个目录。

这里有 D。

我提到 D，然后回车。

它将显示我们有什么文件。

我们有什么东西。

我们有什么。

我们有 app.py，对吧？

我们有 app.py。

还有 data.json，对吧？

我们有 data.json，对吧？

还有 train_model.py。

我们有 train_model.py。

DI 意味着什么？

只是检查文件夹内的内容。

抱歉，文件夹内的目录。

这就是为什么我们使用 DI。

好的。

我需要下载这些东西。

下载库。

所以我使用 pip。

PIP 是 Python 的包管理器。

它用于安装东西。

pip install。

install 是一个关键字。

关键字通常意味着安装某物，对吧？

pip install。

我需要提及 R requirement.txt。

这个文件名，对吧？

require。

好的。

文件名有误。

我需要在这里提及相同的错误。

好的。

这是拼写错误。

好的。

我需要在这里提及。

提及什么？

pip install -r，然后空格，提及这个文件名。

好的。

然后，基于这个。

它将在线安装所有东西。

我们有软件包，某种库。

我们需要将所有东西都安装到我们的系统中。

这就是为什么我们使用这个命令。

好的。

pip install requirement.txt 这个文件名。

所有东西都完美地安装在我们的系统中。

这里有符号，例如 requirement 已满足。

这意味着我们系统中的需求已经满足。

因为我已经运行过这个项目一次。

在向您展示之前。

这就是为什么它会显示这种内容。

好的。

现在我将展示数据集。

在之前的课程中，我们也讨论了机器学习的数据集。

但这里是 NLP 的数据集。

自然语言处理。

好的。

基本上，语言相关的东西。

就像世界上的语言。

我们有多种语言，对吧？

例如泰米尔语、英语、印地语、乌尔都语等等。

有很多语言。

在这些多种语言中，计算机只能理解 01，对吧？

计算机只能理解 01。

但通过 NLP 概念。

它让计算机能够理解每种俚语，每种语言。

我们也有不同地区之间的差异。

每个地区都有不同的俚语。

在印地语中，有多种俚语。

在泰米尔语中，有多种俚语。

相同的语言，不同的俚语，对吧？

在俚语中，NLP 概念也能被吸收。

所以，计算机可以。

人类可以呈现任何类型的语言和俚语。

计算机可以轻松理解俚语，并根据相同的俚语回应观察到的问题和回应。

这个概念也包含在 NLP 中。

这就是自然语言处理的特殊之处。

这里有一个模型文件夹。

对吧？

这里有一个模型文件夹。

里面有一些东西，例如 kn&n.pkl。

PKL 意味着 pickle。

好的。

这里有一些 CSV 文件。

我已经说过 CSV 意味着数据集。

CSV 意味着 Excel 文件。

对吧？

这些东西就在这里。

在模型文件夹中，我们有一些文件。

我点击这个文件，它将是随机的。

好的。

kn&n.pl。

这个文件。

看看这个文件。

这个文件叫做模型。

我已经告诉过您，在之前的课程中，模型意味着大脑。

这个文件叫做模型。

模型意味着大脑。

模型是程序被训练来识别某些类型模式的文件。

好的。

基本上，这个文件叫做大脑。

这意味着基于数据，我可以训练大脑。

KN 是算法名称。

KN 是谷歌中的一种算法。

您可以搜索 KNN 算法。

您会找到 K 最近邻。

好的。

那是算法名称。

我们基于算法来训练这个模型。

这就是为什么它看起来像这样。

同样的概念，例如静态文件。

在静态文件中，我们有前端。

我们在网站上看到的东西，那就是前端，对吧？

我也说过。

这里有 JavaScript 文件。

在样式中，我们有图像和 CSS。

好的。

颜色、图像、样式等都是 CSS。

在模板中，只有 HTML。

好的。

但我已经说过 data.json。

好的。

JSON 意味着它是一种数据格式。

好的。

基本上，JSON 是一种数据格式。

它用于传输数据。

基本上，JSON 格式用于 API。

我们可以将数据从一个应用程序传递到另一个应用程序，基本上使用这种 data.json 格式。

好的。

JSON 是一种非常流行的用于传递数据的数据格式。

好的。

基本上，我们理解了这个项目。

我将运行这个项目。

并展示它是如何工作的。

python app.py。

因为这是主文件。

这是后端文件。

我们可以运行它。

这里有一个运行链接。

好的。

我将粘贴 URL。

它将自动加载项目。

它可见，对吧？

这是 NLP 项目。

我们可以使用 Flask 创建网站，对吧？

这里是项目。

好的。

我点击这里，它将显示一些东西。

我们已经知道了。

大多数人都知道。

好的。

例如聊天机器人。

好的。

聊天机器人有什么作用？

它回答您的查询，对吧？

我们可以基于数据训练它。

基于数据，它将做出回应。

这里我们有相同的东西。

一种聊天机器人，它将根据与医疗相关的事物来给出回应。所以这里我只提到了聊天机器人。好的。你好，我是医疗聊天机器人。我可以帮助诊断你的症状。所以，好的，我刚刚提到了头痛。头痛。好的。所以，我刚刚提到了头。好的。很高兴认识你。头痛，你多大了？好的。所以它在问我的年龄。好的。所以我就随便说了一个。好的。所以我刚刚说了 55。抱歉。好的。请输入有效的年龄。好的。所以我就说了一些事情，对吧？所以它才这么说。好的。所以我说了 25。好的。我的查询是什么？所以基本上它在问我的查询，并且根据我的年龄和我的数据。所以根据我的信息，它会给出建议的回应。所以这里是，好的，你好，好的，首先它在问我的名字，所以我只是随便说了一个，好的，所以我再次重新开始项目，干净的 Python py。它会重新加载。好的。所以首先它会问你叫什么名字。好的。所以我说了我的名字。你多大了？随便说一个。给我这个，说高。我零岁。所以去症状。不。所以它会详细询问我每一个症状。好的。比如你还感觉恶心还是怎么样？所以根据这些信息，它会给出医生会给你的建议，好的，医疗聊天机器人可以回答同样的问题，所以它会问很多问题，它会详细观察你的症状。之后它会给出好的输出。好的。所以基本上这就是这个医疗聊天机器人的过程。所以这里是用户界面，这里将使用 CSS 和 HTML。所以这不是一个独立的项目，我们基本上可以实现这个功能。我们可以将这个功能实现到任何类型的项目中，比如电子商务，在 Flipkart、Amazon 上，我们可以将这个功能实现到这些项目中的小功能。所以那将非常有益。好的。所以，同样的事情。好的。所以我在这里就结束了。因为问了很多问题。如果我把所有都说出来，最后会给出好的输出。所以这需要更多的时间。所以我就在这里结束了。好的。所以基本上这就是聊天机器人如何工作。好的。好的。在给出一些内容之前，我只是想说我们有一个 LinkedIn 社区。在这个 LinkedIn 社区中，我们可以根据讨论的事情、根据技术来为 LinkedIn 社区提供一些导师聊天。在 LinkedIn 社区中，您可以通过扫描此二维码轻松加入 LinkedIn 社区，如果您有任何疑问需要解答，我们可以在上午 10 点到下午 5 点之间回复。好的。我们还提供路线图。所以我们需要为代理和代理准备什么。所以一切都会好。一切都会在通过此二维码后完成，我们还会在描述中提供链接。好的。在描述和评论部分，我们可以将其置顶。所以您只需点击即可加入社区。您可以轻松地与我聊天，并与其他导师聊天。如果您对此有任何疑问，您没有得到任何澄清。所以，清晰度，您需要拥有清晰度。所以您可以使用这些东西与我聊天，并与我的其他导师聊天。好的。好的。链接也在描述中，所以您可以取出。对。所以，好的，我们讨论了很多事情，比如文本模型，文本聊天 GPT，所有这些都是文本相关的模型，还有图像，图像意味着，那里有 Midjourney 和 Stable Diffusion 也是一种模型，所有这些都是好的，扩散，扩散也是一种模型，所有这些都是图像模型，而 NLP 用于创建像人类计算机交互这样的文本，而 OpenCV 用于处理与相机相关的事务。好的。所以这些东西，这些东西都是一种生成性的东西。好的。所以扩散模型，扩散模型意味着它用于创建图像。基本上我们已经理解了标记化，计算机如何理解文本。现在我们可以看到计算机如何理解图像。我们有两种生成式 AI 模型。好的。我们有两种模型。一种是生成对抗网络，即 GAN。好的。另一种是变分自编码器，即 VAE。好的。这两种模型用于创建新图像。好的。一种是 GAN，一种是 VAE。好的。这是两个非常著名的模型。好的。基本上任何人知道聊天 GPT 中使用的模型是什么吗？任何人知道模型吗？我们有一个模型，我们已经知道模型是大脑，对吧？所以大脑有一些名字。所以聊天 GPT 拥有那个大脑，而大脑的名字是，任何人知道聊天 GPT 使用的模型名称吗？任何人，GAN 模型。好的。基本上 GAN 和 VAE 是图像生成式 AI 模型。好的。不是 GAN 模型。GPT5。好的。是的。GPT 是现在的模型，对吧？但是我们有一个模型名称，大型语言模型，好的，我只是去谷歌，现在聊天 GPT 模型名称是 Transformer。好的。基本上是 Transformer 架构。好的。所以基本上聊天 GPT 是基于 Transformer 概念训练的。所以这就是为什么我们也称它们为 Transformer。好的。它是 Transformer 模型，这里我们有图像，基本上图像模型应该是 Stable Diffusion。好的。图像模型应该是 Stable Diffusion。Stable Diffusion 内部有两个概念，即 J GAN 和 VAE。好的。但是聊天 GPT 是基于 Transformer 的。好的。Transformer 是聊天 GPT 的模型名称。好的。有两种东西。一种是 JN，一种是 VA。好的。所以我只是用简单的术语解释 JN。好的。没有理论的东西，我只是展示这张图片，对吧？所以这里有两个主要概念，一个是生成器，另一个是判别器。所以生成器，好的，生成器意味着基本上生成器的名字是什么，生成器的意思是什么？生成一些东西。好的。对。所以生成器可以生成新东西。对。判别器，判别器意味着它可以检查它是真实的还是假的，基本上，每当我告诉这些事情时，您都可以与这张图片进行比较。好的。所以生成器可以生成新东西，判别器检查它是真实的还是假的。所以当判别器失败时，当判别器失败时，它就像判别器接受这是真实的，当判别器接受这是真实的。所以那时生成器赢了，对吧？然后输出就会显示在我们的输出会话中。好的。基本上这个概念是什么意思，简单清楚，好的，清楚地说。好的。有两个东西，生成器和判别器。好的。生成器会不断生成新东西。好的。如果我生成新图像，那么生成器将创建一个新的逼真图像。然后判别器检查它是真实的还是假的。好的。直到生成器，判别器失败，生成器不断生成新东西，升级东西，并包含更多东西来比较，就像真实的，它将在循环会话中生成。好的。所以，当生成器有效地提供输入，抱歉，输出时，判别器失败，最终输出将显示在我们的输出会话中。好的。所以基本上这就是 GAN 背后的概念。好的。所以当判别器失败时，我们才能得到完美的输出。好的。所以这就是 GAN 背后的概念。好的。有两种东西，一种是生成器，一种是判别器，生成器的作用是不断创造新东西，如果判别器发现它是假的，它也会重复同样的事情，它生成并改进已经创建的图像，它会改进东西。所以，当生成器给出输出，判别器失败时，最终输出将在输出会话中。好的。所以这就是生成器和判别器的事情的过程。好的。这些是 GAN 的概念，GAN 代表生成对抗网络，它是一种深度学习模型，用于生成新的逼真数据，比如图像、音乐等。好的。但主要我们使用 GAN 来处理图像。好的。好的。我只是展示一些网站。好的。所以，只是好的。在谷歌。好的。如果您有笔记本电脑，您可以输入，否则如果您有手机，您可以切换。所以，只是搜索一下。好的。所以我在这里提到了 person does not exist.com。好的。所以这里是网站，我提到了 person does not exist.com。我点击第一个链接。所以这里有一个通知，取消，取消。好的。所以这里有一些人类的图片，对吧？所以我刷新这张图片。好的。我刷新图片。它会，好的。基本上这个项目的概念是，图片中的人不是真实的。好的。基本上，它是通过人工智能创建的，使用了 Stable Diffusion GAN 和概念。好的。所以基本上，这里的例子是 person does not exist，意味着这个人不存在。但是 GAN 可以生成像人类一样逼真的图像。所以这就是这个项目的主要内容。好的。这个项目的主要内容。所以每当我刷新图片时，它都会刷新一个新的人，但那个人不是真实的。对。所以您可以自己搜索一下。好的。所以这是其中一个网站，person does not exist。好的。大家理解 GAN 的概念了吗？有两个东西，生成器和判别器，生成器生成新东西。当判别器失败时，最终输出将在输出会话中。好的，好的，GAN，这就是新创建图像的发生方式。好的。然后，好的，第二个概念，第二个概念是 VAE，变分自编码器。我也告诉了内容，它是如何工作的。基本上，这里 VAE 是一个概念。好的。所以这里我们有噪声。噪声意味着不清晰的噪声，比如像素。好的。您不知道像素。什么是像素？任何人知道计算机如何理解图像或视频吗？任何人知道吗？只是在评论区说出您的理解。CNN。好的。卷积神经网络。好的。很好。网络像素。好的。是的。超级。是的。像素。图像元素。快照和尺寸。XY 点。好的。超级会话。好的。好的。好的。我只是说，好的。基本上计算机如何理解图像。好的。这里，首先我们需要理解像素。什么是像素？好的。所以我只是在谷歌上输入像素。抱歉，谷歌像素意味着那是不对的。好的。图像像素。好的。图像像素，在图像部分我们有。好的。所以，好的。这张图片是，好的，这张图片不是为了，好的。好的。这张图片，对吧？这是一张图片，这张图片被分成小的，像小点一样，对吧？这里。好的。这里有一个点。这里有一个不同的点。点点点点。多个点，不同的颜色组合被称为图像。不同的颜色组合。好的。因为这里是一张照片，对吧？这是一张猫的照片，对吧？所以这里有很多点。好的。这里的红色、绿色、黑色等等。颜色组合被称为图像。所以像素是一个点，它有一些颜色。好的。任何人可以告诉我，基本上计算机中有多少种颜色？三种，RGB。是的。大多数人都知道这一点。好的。RGB，基本上我们有三种颜色。好的。一种是红色，一种是绿色，一种是蓝色。好的。所以基于这三种颜色，我们有多种组合。好的。多种组合，即子颜色。好的。所以 RGB RGB。所以这里，所以每种颜色组合都来自这个 RGB。好的。所以请稍等。好的。所以我们有三种颜色。所以红色、绿色和蓝色。好的。所以其他颜色将是这三种颜色的组合。所以我们有这种东西。所以每个像素点都有不同的颜色组合。好的。那种颜色有值，比如 0 1 02 3。所以是 255。好的。这些都是颜色。好的。所以每个像素都有一些颜色，一些颜色有数字的随机值，不是随机值，而是 RGB 值。好的。所以每种颜色都有其 RGB 值。好的。而 RGB 值具有二进制术语。好的。所以零和一的组合。所以零和一，计算机很容易理解。好的。基本上这是计算机如何理解图像的流程。在点上，每个点，对吧？每个点包含不同类型的像素，称为一张图像，不同的图像称为一帧，不同的帧的组合称为视频，所以这里每个像素都有不同的颜色，每种颜色都有 RGB 值，RGB 值有一个二进制术语，即零和一，计算机可以轻松理解这些东西。好的。所以基本上这是计算机如何理解图像的过程。好的。所以，这是过程。好的。所以，这里是 VAE 如何工作。好的。基本上有一张图片。所以，我们移除像素。我们移除噪声，意味着我们移除不清晰的像素。和清晰度，我们基本上移除像素。好的。所以基于像素，我移除所有东西。好的。所以之后，我们可以再次匹配匹配的颜色像素。好的。所以，如果我需要编辑图片，使用聊天 GPT，聊天 GPT 也可以编辑图片或生成图片。好的。如果我给我的图片，我需要改变我的图片。所以这里我们有一个 VAE 的概念。所以它会移除噪声。移除噪声，像这样。好的。移除不清晰的图像将被生成。然后，它将根据我告诉的输入添加内容。好的。所以，如果我说我需要添加一些东西，比如改变衣服。所以那种东西。所以根据输入，它会在图片中添加那种东西。所以最终输出将根据您的输入而改变。好的。这就是 VAE 的过程。好的。VAE 基本上移除噪声，并根据您的输入添加噪声。所以，这就是变分自编码器的过程。好的。好的。这是计算机如何理解图像的概念。好的。所以，关于 VAE 和另一个 GAN 的概念，有没有任何疑问？好的。好的。我昨天也说过，我每天都会给出一个工具。所以昨天我提到了笔记本，在结构的开头，我提到了笔记本如何与笔记本闹钟一起工作，我也在今天完成了它。所以这里是事情。所以，基本上它会根据实时数据给出输出。好的。不像聊天 GPT 的消除，如果聊天 GPT 不知道答案，它会根据输入匹配答案。好的。所以它会伪造答案，聊天 GPT 也提供伪造答案，但这里的笔记本闹钟只提供真实的东西。好的。所以这就是笔记本的特色。而且，在聊天 GPT 中，我们只能上传 2MB、3MB 的文档大小，但在这里，我们可以通过驱动器和 Web 来上传文档。好的。这个选项。所以文档类型比聊天 GPT 和其他更多东西要高得多。我们可以输入我们的数据并询问关于该数据的一些问题。好的。它会给出答案，或者它会给出音频、视频、思维导图。好的。所以它将非常有益，无论何时我们使用它。好的。所以，今天我也说了一个工具。所以那个名字是，好的，那个名字是 Steady Right。好的。在谷歌上搜索 Steady Right。好的。在此之前，我们有一个 YouTube 频道，对吧？所以我们有一个 YouTube 频道，我们现在正在直播。好的。所以，我们有一个 YouTube 频道。所以，如果您喜欢这个话题或更多技术话题，比如软件和硬件方面。所以我们在 YouTube 频道上提供这样的内容，我们的 YouTube 频道将在评论部分提供。您可以，如果您对技术感兴趣，并且您有学习的兴趣，您可以订阅。好的。所以您可以点击订阅按钮，然后按铃铛图标。所以它会在您的信息流中提供技术内容。好的。好的。在谷歌上搜索 Steady Right。在谷歌上搜索 Steady Right。好的。我解释了这个工具。好的。所以基本上这是一个工具。这是一个工具。这个工具也用于学习。好的。这个工具也用于学习。好的。基本上这里我们搜索课程，比如，我只是提到创建一个 AI 课程，我点击它。所以，如果我需要学习一些东西，如果我需要学习，比如任何类型的主题，比如网络安全、生成式 AI、NLP 或 Web 开发等等。所以这里我只是提到使用 Python 进行 Web 开发。好的。不仅仅是技术主题，还有任何故事和任何类型的东西。好的。所以，如果我只是提到使用 Python 进行 Web 开发。所以，我只是创建生成我的课程。所以这里我们首先需要登录。好的。基本上所有东西都需要登录。所以，首先在这个工具中我们也需要登录。所以，我输入并开始生成课程。好的。我点击这里。对。所以它会生成，对吧？所以根据我的输入，它会给出正确的结构化课程。好的。不仅仅是 Python Web 开发。所以我们有很多课程。好的。所以这里我们提到任何类型的课程。所以它会给出正确的结构，比如这里，我们首先需要在系统中安装。所以，在系统中安装 Python，用于 Python Web 开发。所以我们只是在系统中安装 Python。所以这里，一切都好。它将提供一个完整的结构化文档供您学习。让 Python 安装在您的系统中。成为 Web 开发的第一步。所以我们继续安装过程。所以我们如何安装 Python？它只是告诉我，告诉我输入 python version。所以它用于在终端打开终端或命令提示符并输入 python version。所以它将检查 Python 是否已安装。所以我正在使用 cmd。所以这里我的系统中有一个 Python。所以这就是为什么它会显示 Python 3.14.2。好的。所以之后，您需要 Python，否则如果没有安装 Python，您需要在此网站上安装 Python.org 并添加路径。所以一切，如果我阅读这些内容，您将对如何进入 Python Web 开发有一个广泛的理解，对吧？结构化的课程，还提供了安装 Linux 的东西。好的。所以它也会提供。任何人知道什么是 Linux？Linux？Linux 是一个操作系统。好的。什么样的操作系统？Windows 也是操作系统，Mac 也是一种操作系统。什么样的操作系统？为什么我们主要使用 Linux？基本上 Linux 是一个非常著名的操作系统，但相比之下，它非常重要。好的。它在常规使用基于操作系统的 Red Linux 中非常重要。好的。Red。你是什么意思？你是指黑客，对吧？开源内核，基于开源命令行操作系统，与 Windows 和 Mac 分开。是的。材料可以共享。是的。好的。我一定会分享材料。好的。所以不用担心。而且我还会分享我每天展示的项目。所以一切，我都会压缩文件并发送到 LinkedIn 社区，所有东西我都会分享。好的。所以这就是为什么我展示 LinkedIn 社区。您可以扫描它，或者如果您有链接，您可以，通过测试链接，您可以加入 LinkedIn 社区，我可以分享我在这里使用的产品。所以所有东西我都分享了。好的。我还在 LinkedIn 上，如果您有任何疑问，您也可以给我发消息。好的。我还在那个 LinkedIn 社区。好的。所以 Linux 是一个 shell 脚本，是可能的，对吧？好的。所以基本上 Linux 是一个著名的操作系统，它将用于服务器。好的。服务器意味着，如果我创建这个网站，对吧？我需要把它放在某个地方。所以我只是把源代码放在服务器上。所以服务器端主要使用 Linux。所以这是一个重要的操作系统。好的。世界上大多数地方，Linux 是最著名的东西。好的。所以在这个环节，有没有人有任何疑问？如果您有任何疑问，可以问我，我现在可以回答。否则您也可以在 LinkedIn 社区中发送消息。好的。好的。肯定会分享。不用担心。好的。今天的教程环节就到这里，我们今天讨论了一个新的工具。所以这是一个课程结构，基本上。好的。所以，如果您在学习中有任何疑问，它将得到妥善安排。所以这里我们有妥善安排的一切，对吧？所以妥善安排如何，如果我学习这个，如果您学习这个，您可以妥善学习 Python Web 开发。好的。所以您可以使用这里，明天我们将看到，有没有人有疑问，明天将涵盖什么？好的。好的。明天将是大多数项目，比如文本到图像生成。今天我们讨论了文本，文本生成是如何进行的，标记化和图像生成，而明天将是文本到图像生成。好的。我如何提示和提示工程。好的。在之前的课程中，我提到了提示，提示工程，我们将看到提示工程，我们将看到文本到图像，好的，根据提示如何创建图像，所有这些都将在明天讨论。好的。免费 AI 工具。我肯定也会在明天告诉您免费 AI 工具。好的。所以每天我都会告诉您一个有用的 AI 工具，明天我将为研究人员，用于研究目的，我将告诉您一个 AI 工具。好的。对于正在做博士学位或硕士学位的人来说，这是一个非常有价值的工具。所以它将是有用的。好的。感谢您的时间和合作。所以我们明天再见，明天见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再见，再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