# xai

**Repository Path**: cherishd/xai

## Basic Information

- **Project Name**: xai
- **Description**: xai 
xai 
xai 
xai 

- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-04
- **Last Updated**: 2026-03-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: AI

## README

# xai 介绍
## p01_a_basic
python 基础:day01-day15 , 无 day16-day20
## p02_dsa
数据结构:day21-day25 


## p07_deeplearn torch 环境
```shell
# 需要指定python版本, 避免不兼容
conda create -n tor python=3.12 "numpy<2" -y
conda activate tor
conda deactivate #退出当前环境
# torch cpu 环境
conda install "pytorch>=2.4" torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -y
# 数据分析常用库
conda install -c conda-forge jupyter notebook "numpy<2" pandas scikit-learn matplotlib -y
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ jieba 
```
## p08_image_processing
```shell
conda activate tor
conda install -c conda-forge flask tqdm -y

```
## p09_nlp

#### word_represent
```text
word_represent 资料下载:
1, 使用用公开词向量
sgns.weibo.word.bz2
词向量文件包含195202个词，每个词向量300维。
https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors?tab=readme-ov-file
https://pan.baidu.com/s/1zbuUJEEEpZRNHxZ7Gezzmw
2, 自行训练词向量
online_shopping_10_cats.csv
api参考:https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
下载情感/观点/评论 倾向性分析,online_shopping_10_cats:
https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus?tab=readme-ov-file

compl列表表达式, [ for  in] 
```
#### input-method
```text
# input-method 安装训练过程中,loss数据看板
conda install -c conda-forge tensorboard
tensorboard --logdir input-method/test/test_logs
# 按住alt 可以放大缩图片, 可以设置自动刷新
```
#### translation-seq2seq
```text
# translation-seq2seq 安装分词工具 nltk ,并下载词库
conda install -c conda-forge nltk
nltk.download('punkt_tab')
```
#### hugging-face
```text
# 见word文档附录部分, 有hugging-face子文档 用 Pip 安装 Hugging Face 生态（关键！）

# 核心四件套（必装）
pip install transformers tokenizers datasets huggingface_hub
# 推荐扩展（按需加）
pip install evaluate accelerate
# 多模态/图像生成（按需）
pip install diffusers invisible-watermark
# 语音（按需）
pip install librosa soundfile

或者 建立文件 requirements.txt
torch>=2.5.0
transformers>=4.40.0
tokenizers>=0.20.0
datasets>=3.2.0
huggingface_hub>=0.26.0
evaluate>=0.4.0
accelerate>=1.0.0
numpy>=1.26.0
pyarrow>=17.0.0
pip install -r requirements.txt

pip install jieba -y
需要下载bert-base-chinese词库
huggingface-cli download bert-base-chinese --local-dir ./pretrained/bert-base-chinese
国内环境下载
pip install modelscope
modelscope download --model google-bert/bert-base-chinese README.md --local_dir ./dir
https://hf-mirror.com/

还需要将pytorch 升级2.4版本以上, 可以新建一个conda 环境, 供参考
conda install -c pytorch -c conda-forge "pytorch>=2.4" cpuonly --force-reinstall --update-deps -y

尚硅谷AI大模型教程资料合集：
https://pan.baidu.com/s/1kB3jdw2oPHwQNGDJbSGlog?pwd=yyds 提取码: yyds  


```



----------------------------------------------------------

## Python 环境:

### 常见 conda 库
```shell
# jupyterlab 比 jupyter 高级, 包含 notebook
conda install -c conda-forge jupyterlab -y
# 启动 JupyterLab
jupyter lab
# 启动传统 Notebook
jupyter notebook

# 可选安装, 数据分析常用库
conda install -c conda-forge scipy seaborn openpyxl xlrd pyarrow -y

# pip 命令
pip list
pip show numpy
pip search keyword
pip install requests==2.31.0
pip uninstall flask
pip install --upgrade pip # 升级 pip 自身
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt
# conda 命令
conda install -c conda-forge pandas
conda update numpy
conda update --all
conda search scikit-learn
conda remove requests
pip list | findstr jieba
conda list | findstr jieba

```
### scoop 安装 , conda 安装 idea 
```text
# 使用scoop 安装开发环境
https://gitee.com/scoop-installer/scoop
```

### conda 安装
```shell
# 打开官网：👉 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
# 务必勾选以下两项：
# ✅ Add Miniconda3 to my PATH environment variable
# （允许在 CMD/PowerShell 中直接使用 conda 命令）
# ✅ Register Miniconda3 as my default Python
# （让 python 命令指向 Conda 的 Python）
# 将 conda-forge 添加到频道列表，并设为优先, 不用每次 conda install 指定 -c conda-forge
conda config --show channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set auto_activate_base false
conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
conda init powershell

# 测试 conda 环境
conda info
conda --version
python --version
conda env list # conda info --envs	
conda config --show envs_dirs
conda create -n test python=3.12 -y
conda activate test
python -c "print('🎉 Conda 安装成功！')"
conda deactivate
conda remove -n test --all -y

conda env export --from-history > environment.yml # --from-history 只记录你显式安装的包（不含自动依赖），更干净
conda env create -f environment.yml

# 用法注意
# 不要在 base 环境装项目依赖, 不要在 base 环境中直接 pip install
# 先用 conda 安装（尤其科学计算包）
# conda 找不到的，再用 pip
# 先用 pip 装一堆包，再用 conda 装其他 → 极易导致依赖冲突
```