小狐狸AI创作系统源码 V3.1.2版本 无授权开心版 小狐狸3.1.2版本源码,新增Deepseek接口 文件夹说明: 1、后端:文件夹是后台文件 5、.sql文件是数据库文件 ==================== 后台安装步骤: 1、在宝塔新建个站点,php版本使用7.4,将“后端”文件夹里的文件上传到站点根目录,运行目录设置为/public 2、导入数据库文件,数据库文件是 /db.sql 3、修改数据库连接配置,配置文件是/.env 4、正式使用时,请把调试模式关闭:/.env文件第一行,true改成false 5、超管后台地址:http://域名/super 初始账号密码:super 123456 及时修改 6、后台地址:http://域名/admin 初始账号密码:admin 123456 及时修改 ==================== 小程序 使用微信开发者工具打开wxapp 修改siteinfo.js中的域名
2025-03-29 15:28:06 90.05MB
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DeepSeek小白从入门到精通教程,可以自学也可以直接用来教学
2025-03-26 16:00:34 9.7MB AI PPT
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1、前端环境 node(14.21.3) VueCli 2 element-ui(^2.15.14) axios node-sass(^4.14.1) sass-loader(^7.3.1) js-md5(^0.8.3) 2、后端环境 Maven JDK8 springboot
2025-03-26 14:59:26 227KB vue.js java 人工智能
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该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等,共104页,被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南” 该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等,共104页,被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等,共104页,被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等,共104页,被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高
2025-03-26 14:22:46 3.7MB AI
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一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件,通常伪装成合法的通信,目的是诱骗收件人透露敏感信息,如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术,帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集,由研究人员整理而成,旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据,包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集,涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件,其中42,891封为钓鱼邮件,39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型,以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰,每封邮件都有明确的标签,方便研究人员进行分类和分析。此外,该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型,以实现高效的网络钓鱼邮件检测。
2025-03-25 20:39:39 77.12MB 机器学习
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deepseek AI学术工具公测版update_20250212
2025-03-22 15:41:01 160.07MB
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基于miniGo的幻影围棋AI,2019中国计算机博弈大赛幻影围棋组冠军
2025-03-15 18:32:14 1.47MB
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内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目,并结合强化学习算法(Q-Learning)实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容: 游戏开发:基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现,包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法:使用 Q-Learning 算法训练 AI,使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源:完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者:对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者:希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者:对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发:通过本项目,可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法:通过实现 Q-Learning 算法,理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI:通过训练 AI,使其能够自动玩 Flappy Bird,并不断提升其表现。
2025-02-24 13:57:56 49.53MB AI游戏 Python 人工智能 深度学习
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Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版 《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南,深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。 【提供完整PDF】 该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧,帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。 目前,DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Character.AI,显示了其在全球范围内的受欢迎程度。
2025-02-24 11:56:55 9KB 人工智能 AI工具
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百科荣创AI安卓集成适合省赛国赛参考2025年省一
2025-02-23 22:30:19 783.64MB yolov
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