从以上对MiniMax-M2的测试来看，我对它的定位是“小而专，惠且快“，适合对模型编程能力、工具调用能力要求高，喜欢sonnet 4.5的能力，却不喜欢sonnet 4.5价格的群体，比如个人开发者、初创小公司等，就非常适合用MiniMax-M2来作为基础模型。我测试了MiniMax-M2的代码能力，实现效果绝对是第一梯队的，后面会有五六个例子来演示，但它的价格只有Sonnet 4.5 的8%，

如果要学习开源大模型，可以尝试用GLM-Z1-AirX这类的推理模型开发一些小应用，既能解决业务中的痛点，还是挖掘大模型更多的可能性。GLM-Z1-AirX兼具性能、速度、成本等优势，适合个人开发者和中小公司，或者是免费版GLM-Z1-Flash也很香，能无限制调用，赶紧试试。

亮数据是专门做数据采集的平台，有抓取器、解锁器、远程浏览器、MCP等工具，可以简化网页请求的复杂度，因为它把反爬处理技术嵌入在接口里，用户只需要提交需求和url就能直接采集到数据。网页抓取器，Dify上有相应的插件接口，它可以对亚马逊等跨境平台进行关键字段采集，并能自动处理平台的反爬限制，比如设置ip代理池、验证码解锁等技术，所以是比较省心的一个爬虫接口。”，并且设置输入变量描述、目标url，选择

RAPIDS cuDF作为GPU加速的数据处理工具，让Pandas、Polars这些传统数据处理工具飞了起来，其改变了数据科学和机器学习领域的工作方式。通过利用GPU的并行计算能力，RAPIDS cuDF不仅大大提升了数据处理的速度，还简化了数据处理的复杂性。不管是传统的电商、金融、制造行业，还是新型的AI领域，对于大数据处理的需求一直很旺盛，我觉得cuDF会越来越多的被使用，GPU将成为数据科学

之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。

为例，直接在终端中执行下列命令，我们就一步到位的完成了对应演示虚拟环境的创建，并在环境中完成了。等常见格式的文件，我们首先使用下列代码生成具有五百万行记录的简单示例数据，并分别导出为。具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰富，具有诸多拓展插件，且除了默认的。就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库。中使用非常的灵活方便，今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解。作为一款

聊到大模型，他说他现在在做一个舆情监测的多模态大模型，专门对Youtube进行采集训练，作为世界上最大的媒体平台，自然有最丰富、最及时、最真实的用户内容，但是数据采集是个难题，因为现在的自动化爬虫多到令人发指，Youtube的反爬机制异常严格。3、抓取浏览器：这是专门用于网页抓取的远程浏览器， 和普通浏览器类似，可以模拟高级用户交互，比如如点击、滚动、登录），它的优势是能通过单一 API接口提供无

其实网页爬虫也一样，爬虫说到底就是收集数据，和你平时浏览网页没区别，只不过是用脚本批量化的去采集数据，AI大模型的出现让爬虫也开始进化，传统的Python爬虫、软件爬虫在慢慢被AI爬虫取代，比如说我常用的一个数据采集MCP-Bright Data MCP，能通过Trae这样的Agent调用，直接用自然语言就可以采集目标网站的数据，完全不用写代码，甚至你都不用打开目标网站。Trae是近一年比较流行的

比如说通过对唐诗宋词学习，AI 能够掌握不同诗歌体裁的特点，如五言绝句、七言律诗的格式要求，以及各种词牌的韵律规则，描写秋色，就会关联到思乡、余晖、落木、梧桐、深院、稻花等意境。但如果是后一种，AI写诗能力绝对能秒杀大部分人，尤其是ChatGPT、豆包、DeepSeek出来后，只要你会写优秀的提示，唐诗宋词、十四行诗随便写，至少80分的水平。为作诗而作诗，是辞藻的堆砌，比如乾隆的《御制诗集》，以及

用DeepSeek来制作可视化图表，搭配python、mermaid、html来实现可视化，我已经测试过好几种场景，都能实现自动化的代码生成，效果还是不错的，流程如下。Python中的Matplotlib库是非常好用的可视化绘图工具，可以生成各种二维、三维统计图表，而且定制化程度高，支持配置任何你想要的图表形式。DeepSeek可以根据你的需求轻松地生成mermaid代码，然后你把代码复制到专门的