说实话，从 Cowork 到 Clawdbot，我看到的不只是产品迭代。我看到一个新的趋势：去年，各种Agent都喜欢跑在云主机上。今年，它们开始操控个人电脑了。当个人电脑都被AI占据之后，那AI帮你干活，这一步，终于开始迈出来了。而且不得不说，国内大厂是真的牛逼。虽然Anthropic各种墙、各种禁止国内用户访问，但从Cowork到Clawdbot，像阿里这种巨头，都在火速跟进。让所有人，都能快

看了这么多deepseek使用指导，包括什么使用指南，15天指导手册，还有一些自媒体账号写的使用方法，普遍的问题是十分粗糙，没有实际的指导意义。还有些用的是chatGPT的训练方式，要知道，DeepSeek和chatGPT是两种模型，一个是推理型，一个是指令型，这是驴唇不对马嘴啊。虽然deepseek官方也提供了提示库文档，进行了13种场景的分类，但是具体举例也不够详细。

本文介绍了一个基于深度学习的车道线检测系统，采用Python语言和Django框架开发，使用YOLOv5算法实现高效的车道线识别。系统包含登录验证、后台管理、图片检测等功能模块，并采用MySQL数据库存储数据。文章详细展示了系统架构设计、数据库E-R图、核心功能界面截图（如登录页面、后台管理、图片检测页面）以及部分核心代码（如用户注册和权限验证）。系统通过深度学习算法实现对车道线的精确检测，适用于

本文介绍了一个基于机器学习的农产品价格预测系统，采用Python的Django框架开发，结合Scrapy数据采集、Spark数据处理和MySQL数据库存储。系统功能包括数据采集、清洗、特征工程及价格预测，支持用户注册登录和价格走势查询。核心代码展示了用户认证、数据处理等模块的实现。系统通过多源数据整合与机器学习算法，为农产品市场提供精准的价格分析与预测支持。

摘要： 本文介绍了一个基于Python+Django的高考志愿辅助填报系统，采用MySQL数据库，分为学生端和管理员端。学生端提供注册登录、院校/专业查询、收藏、智能AI志愿推荐等功能；管理员端支持用户管理、数据维护及算法优化。系统通过E-R图设计数据库结构，并展示了核心功能界面截图，如学生注册、志愿填报及后台管理模块。附部分核心代码，包括用户注册、登录逻辑的实现，体现系统的完整性与实用性。 （字

本文设计并实现了基于 Python+Django+MySQL 的旅游推荐算法协同过滤系统。该系统结合多种先进技术，利用协同过滤算法提高推荐精准度和个性化程度，提供丰富功能和完善的数据流程。经过测试，系统功能正常、性能稳定、安全可靠。

本次是通过利用了数据挖掘的技术方式来对新疆地区的招聘网站中的招聘信息进行爬取，通过数据的爬取来形成爬虫文档，通过可视化的系统搭建，形成图形化的招聘岗位信息总结，通过可视化的开发来实现热门行业、热门岗位的总结与分析，并且根据热门岗位的招聘需求对于大学生在能力的考核、学历的要求以及经验的要求上进行总结，给与一定的指导意义。本次的系统搭建通过利用Python语言来完成B/S结构的系统搭建，通过djang

租房数据分析系统是一个基于Hadoop的大数据平台，通过采用B/S架构，Flask框架以及MySQL数据库技术，旨在为用户提供全面的租房信息和数据支持。该系统具备丰富的功能，包括管理员端的系统首页、个人中心、用户管理、房屋信息管理、租房数据管理和系统管理，以及前台端的首页、房屋信息、租房数据、房屋资讯和个人中心等模块。通过这些功能，用户可以方便地查找合适的房源，了解租金走势和热门区域等信息，同时管

电影推荐系统可以将功能划分为管理员功能和用户功能。（1）管理员关键功能包含用户管理、电影信息管理、论坛交流、系统管理、个人中心等进行管理。

课题主要采用Python开发技术和MySQL数据库开发技术。系统主要包括系统首页、个人中心、用户管理、景点信息管理、景点类型管理、景点门票管理、在线反馈、系统管理等功能，从而实现智能化的旅游景点推荐方式，提高旅游景点推荐的效率。