1.AI与PDE（七）：AFNO模型的外挂源代码解析
2.大神用Python做个AI出牌器，实现财富自由附源码
3.OpenAI 开源的源码源码免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
4.AI编程可视化Java项目拆解第二弹，辅助AI辅助生成方法流程图
5.这个网站真的外挂太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！源码源码！辅助原子变量atomic源码！外挂
6.AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
AI与PDE（七）：AFNO模型的源码源码源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。辅助首先，外挂AFNO模型的源码源码主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。辅助模型的外挂核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。源码源码
在代码中，辅助forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图，post请求工具 源码直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。
大神用Python做个AI出牌器，实现财富自由附源码
在互联网上，我注意到一个有趣的开源项目——快手团队的DouZero，它将AI技术应用到了斗地主游戏中。今天，我们将通过学习如何使用这个原理，来制作一个能辅助出牌的欢乐斗地主AI工具，也许它能帮助我们提升游戏策略，迈向财富自由的境界。 首先，让我们看看AI出牌器的实际运作效果: 接下来，我们逐步构建这个AI出牌器的制作过程:核心功能与实现步骤
UI设计：首先，我们需要设计一个简洁的用户界面，使用Python的pyqt5库，如下是关键代码:
识别数据：在屏幕上抓取特定区域，通过模板匹配识别AI的手牌、底牌和对手出牌，这部分依赖于截图分析，核心代码如下:
地主确认：通过截图确定地主身份，代码负责处理这一环节:
AI出牌决策：利用DouZero的AI模型，对每一轮出牌进行判断和决策，这部分涉及到代码集成，例如:
有了这些功能，出牌器的基本流程就完成了。接下来是购物论坛源码使用方法:使用与配置
环境安装：你需要安装相关库，并配置好运行环境，具体步骤如下:
位置调整：确保游戏窗口设置正确，AI出牌器窗口不遮挡关键信息:
运行测试：完成环境配置后，即可启动程序，与AI一起战斗:
最后，实际操作时，打开斗地主游戏，让AI在合适的时间介入，体验AI带来的智慧策略，看看它是否能帮助你赢得胜利！OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。电影宝盒源码首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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AI编程可视化Java项目拆解第二弹，AI辅助生成方法流程图
本文系列文章之一，旨在深入解析利用AI可视化Java项目的实践。在之前的分享中，我们探讨了AI在Java项目中的应用，该系列文章已在AI破局星球、知乎、掘金等平台发布。关注与支持是我们前行的动力。
本文聚焦AI生成方法的Mermaid流程图。Mermaid是一款基于文本的流程图与时序图生成工具，允许用户通过简洁的文本描述语言构建复杂图示，适用于Markdown编辑器和直接在浏览器中打开。
Mermaid的基本语法简单易懂，支持多种图形和布局，使描述流程与关系变得直观。借助Mermaid，可以将代码逻辑转换为可直接在浏览器中浏览的掌上校园 源码流程图，大大便利了用户对Java项目的理解。
AI如何绘制流程图？在获取方法源代码后，通过提问AI模型，如GPT，即可生成Mermaid格式的流程图。通过精心设计的提示词，AI能以自然语言形式，清晰地展示代码逻辑，避免技术性描述，聚焦业务语义。流程图中的每个节点都会被明确标注，如"开始"与"结束"，并遵循特定的格式，确保信息的精准传达。
在AI绘制流程图的实践中，我们发现生成的图仅基于方法体代码，有时无法全面揭示方法的功能。为解决这一问题，可采用递归方式生成子方法的流程图，如在当前示例中，将对`alipayService.notify(params)`方法进一步分析，展示其内部流程，以实现更全面的理解。
通过上述方法，用户可以轻松地从项目入口开始，一路探索，直至所需内容，极大地降低了新团队成员的上手成本。在后续文章中，我们将分享如何生成项目的入口地图，敬请期待。
这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！
在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！
这个网站近期已正式上线，我强烈推荐的原因有三：首先，免费AI聊天工具和源码的双重福利，对于需要项目实战和提升技能的开发者来说，就像是及时雨；其次，网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目，如商城支付功能，能快速提升开发效率；再次，智能AI工具中的问答功能尤其实用，能帮助解决写代码时的难题。
在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。
总的来说，云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源，还通过实用的工具和学习资源，帮助开发者提升技能，是值得推荐的工具平台。别犹豫，赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧！
AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，安装后需通过Sourcegraph账号授权。
以下是Cody插件的安装和使用步骤：
1. 访问Cody官网获取安装指导。
2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，通过登录Sourcegraph账号即可使用。
3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。
4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。
Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。
“枪枪爆头”！用Python写个了使命召唤外挂
最近我看到一个视频，叫做《警惕AI外挂！我写了一个枪枪爆头的视觉AI，又亲手“杀死”了它》。这个视频介绍了国外有人在使命召唤游戏中开发了一个AI程序，实现了自动瞄准功能。与传统外挂不同，该程序无需访问游戏内存或向服务器发送作弊指令，而是通过计算机视觉分析游戏画面，定位敌人，精确移动准星，操作方式与人类玩家相同，反外挂系统无法检测到它的存在。此AI程序还具有跨平台通用性，支持Xbox、PS4、手机等不同平台，只需将画面接入模型即可实现“枪枪爆头”。这引起了我对AI外挂的极大关注。
为了实现这个AI自动瞄准功能，需要设计一个核心功能。首先，我们需要训练一个人体关节点检测的AI视觉模型，将游戏画面实时输入模型，获取游戏角色各部位的像素位置，确定瞄准点并移动鼠标到该位置。视频中提到了使用High-Resoultion Net（HRNet）进行人体关节点检测，该模型在高分辨率特征图上进行多尺度融合与特征提取，效果较好。
训练人体关节点检测模型的步骤包括：安装HRNet代码库，下载COCO数据集，配置环境并进行模型训练。训练代码示例展示了如何在模型中输入数据，进行损失计算和反向传播，以及如何在训练过程中记录损失和精度。
为了实时获取瞄准点坐标，我们需要实时读取屏幕画面。使用pyautogui库可以实现屏幕截图，根据需要调整截取区域。检测人体关节点后，根据游戏需求（如“枪枪爆头”），只需获取头部关键点坐标。通过构建人体关节点检测模型并应用到实时画面中，即可获取准确的瞄准点坐标。
在获取到坐标后，需要将鼠标移动到指定位置。使用pyautogui库可以轻松实现移动和点击操作。根据游戏需求，可以实现单击、双击等鼠标操作。
然而，面对AI外挂带来的威胁，我们应当思考如何防范。传统的反外挂方法可能难以应对AI程序的隐蔽性和准确性。解决这个问题需要通过算法检测异常操作，但实现难度较大。一个可能的解决方案是使用对抗样本，通过训练视觉AI识别错误，使其在面对真实游戏情况时出现误判。技术的发展需要在对抗与规范中不断前进。
以上内容介绍了AI外挂的概念、实现方法，以及防范AI外挂的思考。技术的边界在不断拓展，面对新的挑战，我们应当保持警惕并寻求有效的解决方案。虽然没有提供完整的项目源代码链接，但已详细描述了AI自动瞄准功能的实现过程和防范策略。
