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大模型+AI销售机器人的催单模块，本质是将NLP落地技术与用户场景深度绑定：通过意图识别精准捕捉需求，多轮对话状态管理维持上下文一致性，情感计算实现“共情式”交互，轻量化部署解决中小商家的算力痛点。未来AI催单将向多模态结合（如结合用户浏览时的屏幕录制、语音语调）、隐私计算以场景为核心，用技术解决真实业务问题。
当我们完成了环境配置之后，所要做的就是使用 scrapy 爬取相关数据了。接下来，我们以伯乐在线网站为例，进行实际操作。目的：抓取 http://blog.jobbole.com/all-posts/ 网址下的全部文章信息，包括“标题”、“创建时间”、“封面图”、“点赞数”、“收藏数”、“评论数”以及“文章内容”。新建项目首先，我们要完成scrapy项目的新建，在cmd下运行如...
苹果开发者账号主要分为三种，第一种是个人开发者账号，会员费为99美元，用于个人开发者，将APP发布到苹果商店；第二种是公司开发者账号，会员费为99美元，用于以公司身份将APP发布到苹果商店，第三种是苹果企业开发者账号，会员费为299美元，用于企业内部测试和发布企业内部应用，第三种主要苹果为了方便企业的应用开发而设立的。
微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的出现，并非要取代研究者的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点。它像一位不知疲倦的研究助理，高效处理结构化、重复性的学术写作任务，让研究者有更多时间专注于真正的创新思考。在学术竞争日益激烈的今天，书匠策AI不仅是工具，更是研究者突破瓶颈、提升效率的“战略伙伴”。立即访问官网，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，
摘要：本文介绍如何利用Scrapy-Redis构建分布式新闻爬虫集群，突破单机性能瓶颈。通过Redis实现任务调度和数据去重，多台服务器协同爬取10万级腾讯新闻数据。详细讲解集群原理、环境配置（Redis主节点+Scrapy从节点+MongoDB存储）、核心代码实现（随机User-Agent中间件、MongoDB管道）及部署要点。提供可运行代码和配置脚本，帮助开发者快速搭建高效分布式爬虫系统。（1
技术栈：Python语言、Django框架 、MySQL数据库、Vue框架、Scrapy爬虫、Echarts可视化、懂车帝网数据、HTML数据采集与管理模块是系统根基：Scrapy爬虫定向爬取懂车帝的车型详情、销量、价格、投诉、差评等全维度数据，MySQL数据库完成数据存储；后台数据管理模块支持数据增删改查、异常值清洗，保障数据准确性，同时注册登录功能实现用户权限管控，确保系统数据安全。核心查询与
电流源型VS电压源型变流器的区别，就像外卖小哥送餐用电动车还是平衡车。风电并网最头疼的就是电网适应性，传统双馈机组用电流源变流器总感觉差点意思——就像用机械键盘打《王者荣耀》，手感总是不对。直到最近搞明白了电压源型变流器+虚拟同步控制（VSG）的骚操作，才发现原来双馈机组也能像同步机一样稳如老狗。在DFIG-VSG系统中，转子侧变流器采用电压源型变流器，相较于传统的电流源型变流器，具有更高的功率因
APEX通过多层级API和「审查-调整」机制，有效填补了学术海报自动编辑的领域空白，解决了学术海报编辑中「重绘导致幻觉」和「通用PPT Agent不懂学术海报的复杂结构」的双重难题，为科研人员提供了一个可靠的学术海报自动编辑助手。
本爬虫程序只对网易云的歌曲进行爬取，内涵的HTML文件筛选专门应用于网易云。通过读取网易云音乐的robots.txt文件，可以知道该网站不允许爬取付费资源。期末项目，进行了可视化的实现，可直接使用。不过需要安装好相关包（pip install xxx）5.最后桌面会有两个文件，一个是文件夹里面包含下载的音乐，另一个是Excel文件包含歌曲信息。重点是在浏览器检查歌曲id的位置，然后通过表达式抽取出
• 供应商AI胜出。2022年预测的营销人员将采用开源机器学习(ML)框架的情况并未实现，相反，供应商直接将机器学习嵌入Power BI和Tableau等平台，无需定制模型构建。• 自主式AI智能体成为真正趋势。价格优化、客户细分和活动自动化从预测模型演变为自主学习和持续适应的自主系统。• 七项新能力定义2026年。营销人员必须掌握上下文工程、AI评估和治理等技能，这些技能将在未来一年区分高级从业
评论情感分析：通过自然语言处理（NLP）技术，分析用户评论的情感倾向（如正面、负面、中性）并识别用户关心的主题（如服务、菜品质量、环境等）。季节性分析：分析不同季节或节假日期间用户消费的变化，例如冬季是否有更多的火锅消费，节日期间是否有更多的餐厅预约。用户画像：根据用户的性别、年龄、地理位置等，划分不同用户群体，观察他们的消费偏好。地域热度分析：哪些区域的餐饮或商家热度更高，分析不同地理区域的消费
添加自定义 User-AgentWin64;return None # 继续处理请求在'myproject.middlewares.CustomUserAgentMiddleware': 543, # 543 是优先级，数字越小优先级越高。
本文介绍了如何使用Scrapy框架快速构建一个可扩展的爬虫项目。主要内容包括：1）1分钟完成环境准备和项目创建；2）30秒定义数据结构（Item）；3）1分钟编写核心爬虫逻辑（Spider），包含XPath解析和分页处理；4）30秒配置CSV数据存储（Pipeline）；5）30秒运行爬虫并查看结果。文章强调Scrapy的规范架构和低代码扩展特性，通过定义Item、编写Spider、配置Pipel
本文介绍了如何在Linux环境下使用Docker部署Trilium Notes中文版，并结合cpolar实现远程访问。Trilium Notes是一款功能强大的开源知识管理工具，支持树形笔记结构、Markdown编辑、版本控制等。通过Docker-compose快速部署后，使用cpolar内网穿透生成公网地址，解决了局域网访问限制问题。文章详细展示了从安装Docker、配置容器到设置固定公网域名的
独立开发设计系统的模块程序，遵循软件工程开发周期进行，包括需求分析、总体方案制定、详细设计和功能规划、编程实现、调试等；基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.系统设计支持以下技术栈前端开发框架:vue.js数据库 mysql 版本不限后端语言框架支持：数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以。
本文详细解析Scrapy框架中LinkExtractor的核心功能与使用技巧。作为Scrapy的链接提取工具，LinkExtractor通过allow/deny参数实现URL正则匹配，利用allow_domains/deny_domains进行域名筛选，配合restrict_xpaths/restrict_css限定HTML节点范围。文章还介绍了process_value参数用于URL清洗，以及u
本文分析了某验滑块验证的加解密逻辑，主要包括获取滑块数据和校验滑块两个关键步骤。在获取数据阶段，通过load接口获取lot_number、pow_detail.datetime等重要参数。校验阶段重点解析了w参数的加密流程，包括userresponse计算、pow_msg/pow_sign生成、lotnum截取处理等核心算法。文章详细说明了AES和RSA的混合加密过程，以及各加密点的具体实现方法，
本系统成功实现了 A\与人工势场法的优势互补：A\提供可靠的全局骨架，人工势场法则赋予路径平滑性与动态适应能力。代码结构严谨，注释详尽，不仅适用于教学演示，也为实际机器人导航系统提供了可复用的技术框架。未来可进一步集成运动学约束、多智能体协同或学习型势场等高级功能，提升系统在复杂现实场景中的鲁棒性。A星算法 A*算法自己研究编写的Matlab路径规划算法Astar算法走迷宫可自行设置起始点，目标点
Ollama 可以被看作是本地大模型的“播放器”或“管理器”。它是一个开源的、轻量级的框架，专门设计用来让你在个人电脑或本地服务器上轻松地部署、运行和管理各种大型语言模型（LLM）。简单来说，如果没有 Ollama，要在本地跑一个大模型需要配置复杂的 Python 环境、深度学习库（如 PyTorch）和显卡驱动；而有了 Ollama，你只需要敲一行命令，它就能帮你搞定一切。你可以从以下三个维度来
本文介绍了Scrapy框架中下载中间件的实战应用，重点讲解了两个核心场景的实现：1）自定义请求头中间件，通过随机切换User-Agent实现基础反爬；2）代理池中间件，通过随机切换IP规避封禁风险。文章详细展示了从中间件编写、配置启用到测试验证的完整流程，并提供了优化建议，包括动态获取代理、有效性检测等生产环境必备技巧。通过这两个典型案例，读者可以掌握Scrapy中间件的核心机制，为构建更强大的爬
本文介绍了使用Scrapy框架爬取博客园新闻数据的完整流程，主要包括： 环境配置：创建虚拟环境并安装Scrapy及相关依赖库，初始化项目并生成爬虫模板。 开发调试：通过创建main.py文件实现Pycharm调试功能，介绍了路径处理的关键方法。 数据提取：详细讲解了XPath和CSS选择器的语法与使用方法，强调编写简洁路径的重要性。 模拟登录：使用undetected_chromedriver实现
本文介绍了Scrapy框架中的中间件系统，包括爬虫中间件和下载器中间件的功能与分类。爬虫中间件负责处理爬虫行为规范，如请求验证；下载器中间件则对请求和响应进行预处理。文章详细列举了各类内置中间件，如HttpErrorMiddleware处理状态码、UserAgentMiddleware管理UA、CookiesMiddleware处理cookie等，并通过两个实战案例演示了UA设置和cookie管理
Crawl4AI 是一个开源的浏览器爬虫框架，专为LLM优化，可将网页转换为干净的Markdown/HTML。它基于Playwright，支持CSS/XPath/LLM等多种提取策略，适用于RAG、数据收集等场景。安装需Python≥3.9，并配置Playwright浏览器。核心组件包括异步爬虫入口、浏览器配置和运行参数管理，提供丰富的Hook机制。文档包含快速入门、配置选项、批量爬取示例及性能优
你的Kotlin代码通常会写在`app/src/main/java/`目录下的相应包名文件夹内。因此，当你准备编写代码时，请确保你在正确的文件中操作。除了Activity文件外，你还可能需要编辑布局文件（位于`res/layout/activity_main.xml`），以定义UI元素如何排列和显示。打开`MainActivity.kt`或者根据需要新建一个Kotlin类文件，在这里编写你的Kot
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