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！辅助优酷广告源码！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，看linux内核源码直观展示了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。接下来是皇帝涨停指标源码使用方法:

       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）。c 考试 源码 access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。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

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如何禁止查看源码流程图，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。