#AI
video2blog-AI视频转图文
介绍
video2blog是一个可输入视频url下载视频并可转换为图文的跨平台程序,如果你不想自己编译,可前往https://github.com/aehyok/video2blog/releases 下载
使用
git clone https://github.com/aehyok/video2blog
运行
- node和npm的版本在这附近应该都可以跑起来
node -v //20.11.0
npm -v //10.2.4
- python和pip运行版本
python3 -v //3.11.2
pip3 -v //24.0
- 安装项目依赖
npm i
- 本地window下运行
npm run start-win
- 本地mac下运行
npm run start-mac
编译:修改完前端代码后,执行
npm run build
- whisper 模型
//https://www.bilibili.com/read/cv23285680/
//https://blog.csdn.net/a71468293a/article/details/135995878
// 下载模型
model_size_or_path="指定模型位置"
如果不指定下载模型的位置,则下载到默认的路径 C:UsersAdministrator.cachewhisper
📡发布:https://noisevip.cn/18190.html
🪧关注频道:@quanshoulu
💬频道社群:https://www.noisework.cn/qun/
📬投稿bot:@noisewowbot
📇搜索bot:@Efficiencysearchbot
🎁访问主页: www.noisework.cn
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python3 -v //3.11.2
pip3 -v //24.0
- 安装项目依赖
npm i
- 本地window下运行
npm run start-win
- 本地mac下运行
npm run start-mac
编译:修改完前端代码后,执行
npm run build
- whisper 模型
//https://www.bilibili.com/read/cv23285680/
//https://blog.csdn.net/a71468293a/article/details/135995878
// 下载模型
model_size_or_path="指定模型位置"
如果不指定下载模型的位置,则下载到默认的路径 C:UsersAdministrator.cachewhisper
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#AI
AI Video To Blog-视频生成博客
这是一个视频生成博客的项目,你可以上传一个视频,通过AI生成一个博客,博客内容包括视频的文本内容和视频的关键帧图片。
使用
git clone https://github.com/Chenyme/Chenyme_AVTB_Demo?tab=readme-ov-file
安装依赖库
pip install -r requirements.txt
运行项目
streamlit run AVTB.py
配置参数
config.toml中配置 或者网页中输入
其中186行可修改文本生成模型
如果你不想使用官方的接口,你可以自己部署Whisper来调用 DOCKER部署
docker run -d -p 9000:9000 -e ASR_MODEL=base onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest
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AI Video To Blog-视频生成博客
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使用
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安装依赖库
pip install -r requirements.txt
运行项目
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配置参数
config.toml中配置 或者网页中输入
其中186行可修改文本生成模型
如果你不想使用官方的接口,你可以自己部署Whisper来调用 DOCKER部署
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#LLM #AI RAG-GPT 利用 LLM 和 RAG 技术,从用户定制的知识库中学习,为各种查询提供上下文相关的答案,确保快速准确的信息检索
https://github.com/open-kf/rag-gpt
https://github.com/open-kf/rag-gpt
GitHub
GitHub - gpt-open/rag-gpt: RAG-GPT, leveraging LLM and RAG technology, learns from user-customized knowledge bases to provide contextually…
RAG-GPT, leveraging LLM and RAG technology, learns from user-customized knowledge bases to provide contextually relevant answers for a wide range of queries, ensuring rapid and accurate information...
#AI #Raycast AI-Raycast扩展-G4F,让你免费体验GPT4FREE及LLM模型的强大功能! 🚀
该项目是由 gpt4free移植而来的,用 Python 编写的,通过该扩展可在 Raycast 上免费使用强大的 GPT-4、Llama-3 和更多模型 - 无需 API 密钥
地址:https://github.com/XInTheDark/raycast-g4f
发布:https://noisevip.cn/18199.html
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该项目是由 gpt4free移植而来的,用 Python 编写的,通过该扩展可在 Raycast 上免费使用强大的 GPT-4、Llama-3 和更多模型 - 无需 API 密钥
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#AI #插件 FisherAI 是一款为提高学习效率而设计的Chrome插件,通过一键操作,支持自动摘要、网页及视频翻译、多轮对话等功能。此外,FisherAI 支持多种大语言模型,包括但不限于gpt/gemini/deepseek/mistral/groq/yi/moonshot等等,为用户提供灵活且强大的AI工具。
https://github.com/fisherdaddy/FisherAI
https://github.com/fisherdaddy/FisherAI
GitHub
GitHub - fisherdaddy/FisherAI: FisherAI 是一款为提高学习效率而设计的Chrome插件,通过一键操作,支持自动摘要、网页及视频翻译、多轮对话等功能。此外,FisherAI 支持多种大语言模型,包括但不限于gpt/a…
FisherAI 是一款为提高学习效率而设计的Chrome插件,通过一键操作,支持自动摘要、网页及视频翻译、多轮对话等功能。此外,FisherAI 支持多种大语言模型,包括但不限于gpt/azure/gemini/deepseek/mistral/groq/yi/moonshot等等,为用户提供灵活且强大的AI工具。 - fisherdaddy/FisherAI
#TRON LuminaPay是一个创新的加密货币支付平台,旨在为企业和个人用户提供全面的支付解决方案。它支持各种加密货币,提供详细的财务报告
https://github.com/kawikahoney/LuminaPay
https://github.com/kawikahoney/LuminaPay
GitHub
GitHub - Victor-Sava/LuminaPay: LuminaPay is an innovative cryptocurrency payment platform designed to provide comprehensive payment…
LuminaPay is an innovative cryptocurrency payment platform designed to provide comprehensive payment solutions for businesses and individual users. It supports various cryptocurrencies, offers deta...
#APK
apkbot-一个免费的apk下载站点
这是一个无广告版apkpure,设计简洁,下载速度快
官网:https://apk.bot
你可以从这里快速下载海内外APK应用
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#微信 #MAC ChatCopilot 是一款用 golang 实现的获取微信聊天记录并存储到数据库的脚本工具,目前在 MacOS 上可运行
https://github.com/lw396/ChatCopilot
https://github.com/lw396/ChatCopilot
GitHub
GitHub - lw396/ChatCopilot: ChatCopilot 是一款用 golang 实现的获取微信聊天记录并支持实时存储到数据库的工具,支持在 MacOS 上运行
ChatCopilot 是一款用 golang 实现的获取微信聊天记录并支持实时存储到数据库的工具,支持在 MacOS 上运行 - lw396/ChatCopilot
#抖音 #自动化
RPA抖音自动化-搜索视频自动点赞+自动上传视频
介绍
RPA是Robotic process automation的缩写,中文翻译为机器人流程自动化。它是一种受到业务逻辑和结构化输入支配的自动化技术,可以帮助组织部分或完全自动化标准化任务。机器人流程自动化软件机器人(简称“机器人”)可以模仿人类执行诸如数据输入、交易处理、响应触发以及与其他数字系统通信之类的工作。RPA系统的范围从可以回答标准查询的简易网站“聊天机器人”到数千种可以自动进行信用卡处理和欺诈检测工作的机器人的部署。
今天我介绍的主要是使用影刀指令流程来演示抖音网页版的自动化相关实例
视频演示
视频中介绍了两个关键点:鼠标位置的选取+页面元素的选取
所以在了解这点后,无论你是使用网页版抖音还是软件版抖音都可以轻松获得RPA的流程。
不同的是对于复杂化的文件选取,影刀并没有过多细分,需要靠本身已有可选择的来进行操作。
搜索视频自动点赞
1、使用chrome浏览器打开指定的抖音网页
2、判断是否有登录验证(如果有等待20秒完成登录,超时则停止流程,如果已登录则继续)
3、输入框内模拟填写关键词
4、获取搜索视频的新标签页
5、双击出现的第一个视频进行点赞
6、进入循环
7、进行滚动网页到下一个视频再双击点赞
8、等待2秒后继续循环3次直到结束流程
自动上传视频
1、获取文件夹内文件,如果有则继续
2、浏览器打开抖音创作者页面
…
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RPA抖音自动化-搜索视频自动点赞+自动上传视频
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RPA是Robotic process automation的缩写,中文翻译为机器人流程自动化。它是一种受到业务逻辑和结构化输入支配的自动化技术,可以帮助组织部分或完全自动化标准化任务。机器人流程自动化软件机器人(简称“机器人”)可以模仿人类执行诸如数据输入、交易处理、响应触发以及与其他数字系统通信之类的工作。RPA系统的范围从可以回答标准查询的简易网站“聊天机器人”到数千种可以自动进行信用卡处理和欺诈检测工作的机器人的部署。
今天我介绍的主要是使用影刀指令流程来演示抖音网页版的自动化相关实例
视频演示
视频中介绍了两个关键点:鼠标位置的选取+页面元素的选取
所以在了解这点后,无论你是使用网页版抖音还是软件版抖音都可以轻松获得RPA的流程。
不同的是对于复杂化的文件选取,影刀并没有过多细分,需要靠本身已有可选择的来进行操作。
搜索视频自动点赞
1、使用chrome浏览器打开指定的抖音网页
2、判断是否有登录验证(如果有等待20秒完成登录,超时则停止流程,如果已登录则继续)
3、输入框内模拟填写关键词
4、获取搜索视频的新标签页
5、双击出现的第一个视频进行点赞
6、进入循环
7、进行滚动网页到下一个视频再双击点赞
8、等待2秒后继续循环3次直到结束流程
自动上传视频
1、获取文件夹内文件,如果有则继续
2、浏览器打开抖音创作者页面
…
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#Redis RedisFront 是一款开源免费的跨平台 Redis 桌面客户端工具, 支持单机模式, 集群模式, 哨兵模式以及 SSH 隧道连接, 欢迎下载使用.
https://github.com/dromara/RedisFront
https://github.com/dromara/RedisFront
GitHub
GitHub - dromara/RedisFront: RedisFront 是一款开源免费的跨平台 Redis 桌面客户端工具, 支持单机模式, 集群模式, 哨兵模式以及 SSH 隧道连接, 欢迎下载使用.
RedisFront 是一款开源免费的跨平台 Redis 桌面客户端工具, 支持单机模式, 集群模式, 哨兵模式以及 SSH 隧道连接, 欢迎下载使用. - dromara/RedisFront
#自动化 #LLM
Unstract 是一个开源的无代码平台,可让您自动化任何规模的文档处理工作流程。Unstract 利用尖端的 AI 超越了 IDP(智能文档处理)和 RPA(机器人流程自动化)的当前功能
官网:https://unstract.com
Github:https://github.com/Zipstack/unstract
使用Unstract,您可以实现机器对机器的自动化。你可以启动API,接收复杂的文档并返回结构化的JSON,所有这些都使用简单的无代码方法。您还可以启动非结构化数据 ETL 管道,它可以从各种云文件/对象存储系统中读取复杂文档,并将结构化数据写入常用的数据仓库和数据库。
步骤
第 1 步:将文档添加到无代码 Prompt Studio 并执行提示工程以提取必填字段 第 2 步:将 Prompt Studio 项目配置为 API 部署或为 ETL Pipeline 配置输入源和输出目标 第 3 步:将工作流部署为非结构化数据 API 或非结构化数据 ETL Pipelines!
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使用Unstract,您可以实现机器对机器的自动化。你可以启动API,接收复杂的文档并返回结构化的JSON,所有这些都使用简单的无代码方法。您还可以启动非结构化数据 ETL 管道,它可以从各种云文件/对象存储系统中读取复杂文档,并将结构化数据写入常用的数据仓库和数据库。
步骤
第 1 步:将文档添加到无代码 Prompt Studio 并执行提示工程以提取必填字段 第 2 步:将 Prompt Studio 项目配置为 API 部署或为 ETL Pipeline 配置输入源和输出目标 第 3 步:将工作流部署为非结构化数据 API 或非结构化数据 ETL Pipelines!
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