写Mediapipe手势识别课程过程中对AIGC的思考
2024-09-221.3万
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本文分享了作者在编写Mediapipe手势识别课程过程中的体验。通过生成式AI的帮助，作者仅用一小时就完成了一个全新的机器视觉互动项目。文中还介绍了如何利用AIGC工具提升编程效率，包括将Markdown教案一键转换为PPT、视频转文字等。作者建议不要死磕编程技巧，而是要拥抱未来技术，善用工具，保持好奇心并掌握数理逻辑和算法。
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AIGC时代下。我们究竟应该怎样学习编程？ 今天在实践过程中有了新的感慨，迫不及待的想分享给大家。   我想写一个机器视觉的互动项目。通过手势来控制风扇风速。并着屏幕上有圆圈的缩放变化。 这个项目网上从没出现过，我想来个全网No.1.挑战一个让自己Happy一下。 早上时候预计可能要一天来完成。没想到在生成式AI的帮助下,一个小时顺利完成。 在此之前，我从没研究过OpenCV里圆的画法。一直以来，都认为那些太基础了。我没那个耐心看完。但真到用的时候，还是有点心虚、 但实践结果是顺利丝滑到难以置信 因为我有AI代码助手，当你提出基本需求后，它迅速的找到你需要的知识。而我只需要找到核心关键点和理清逻辑关系。  我知道要用手和圆互动，需要用到插值算法。我于是研究了下这个算法。然后选择了线性插值算法，来完成了这个项目  ========================= 以下是题外话，有鉴于AICG如此好用。我破天荒来深度研究了下。之前都是文生图，文生视频什么的， 这次是把所学知识用AIGC加持，来提升效率，先是把Markdown的教案目录，一键输出为PPT。结果另人惊艳。   后面，突发奇想，把我的视频课程内容转为文字， 又把字幕全部翻译为英语。好让我以后反向输出知识给老外？  把内容加以总结，并生成思维导图  总之，AIGC太好用了。无论写项目，出教案都很方便快捷。 ===================== 好像整个过程我出的贡献是20%，其他80%是AIGC功劳，我的思考是，不要死磕编程技巧和死记硬背基本知识。要拥抱未来技术，善用工具。把自己放在你是未来AI工程师的高度上，有选择的学习基本的知识。 保持住好奇心，并努力掌握数理逻辑和熟悉算法。 |
