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手把手教你用MCP打造网页智能体:自动浏览总结与内容生成实战

摘要 本文介绍了如何使用MCP协议构建网页浏览智能体,实现自动化的网页内容抓取与总结。通过MCP协议连接AI模型与外部工具,项目采用Playwright浏览器控制层,解决了AI应用中的知识时效性和操作自动化问题。文章详细展示了环境搭建、服务器配置、核心代码实现以及性能优化策略,包括内存管理和请求优化。该智能体可应用于竞品监控、学术研究等多种场景,并针对反爬虫机制、动态内容加载等挑战提供了解决方案。

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OpenCV C++双目三维重建:双目摄像头实现双目测距

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水表数字识别4:C/C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

本项目将实现水表数字识别,整套方案采用二阶段方法实现,即首先使用文本(数字)检测模型DBNet定位水表数字的区域,然后进行校正并裁剪水表数字区域,再使用CRNN模型对水表数字的区域进行文本(数字)识别。整套项目分为:数据集说明,DBNet文本(数字)检测模型训练、CRNN文本(数字)识别模型训练,以及水表数字识别边缘侧部署C++/Android等多个章节,本篇是项目《​​​​水表数字识别》系列文章

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#c++
行人检测和人脸检测和人脸关键点检测(C++/Android源码)

考虑到人脸人体检测的需求,本人开发了一套轻量化的,高精度的,可实时的人脸/人体检测Android Demo,主要支持功能如下:支持人脸检测算法模型支持人脸检测和人脸关键点检测(5个人脸关键点)算法模型支持人体检测(行人检测)算法模型支持人脸和人体同时检测算法模型所有算法模型都使用C++开发,推理框架采用TNN,Android通过JNI接口进行算法调用;所有算法模型都可在普通Android手机实时跑

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2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)

​人体关键点检测(Human Keypoints Detection)又称为人体姿态估计2D Pose,是计算机视觉中一个相对基础的任务,是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。一般情况下可以将人体关键点检测细分为单人/多人关键点检测、2D/3D关键点检测,同时有算法在完成关键点检测之后还会进行关键点的跟踪,也被称为人体姿态跟踪。本博客提供2D Pose的Python代码,以及C++版本的

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Pytorch实现婴儿哭声检测和识别

本项目基于深度学习Pytorch,开发一个婴儿(宝宝、新生儿)哭声检测和识别的系统,可以精准检测识别婴儿哭声;项目网络模型支持CNN模型MobileNet和ResNet,也支持时延神经网络TDNN、ECAPA-TDNN以及LSTM等常见的模型,用户也可以自定义其他模型进行训练和测试,语音特征支持MelSpectrogram(梅尔频谱图)、 Spectrogram(频谱图)、MFCC(Mel-Fre

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Pytorch实现婴儿哭声检测和识别

本项目基于深度学习Pytorch,开发一个婴儿(宝宝、新生儿)哭声检测和识别的系统,可以精准检测识别婴儿哭声;项目网络模型支持CNN模型MobileNet和ResNet,也支持时延神经网络TDNN、ECAPA-TDNN以及LSTM等常见的模型,用户也可以自定义其他模型进行训练和测试,语音特征支持MelSpectrogram(梅尔频谱图)、 Spectrogram(频谱图)、MFCC(Mel-Fre

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人脸活体识别3:C/C++实现人脸眨眼 张嘴 点头 摇头识别(可实时检测)

人脸活体识别技术是确保人脸识别系统安全性的关键,主要用于区分真实人脸与伪造攻击(如照片、视频、3D面具等)。本项目基于深度学习技术,构建了一套高鲁棒性的面部活体检测系统,可精准识别眨眼(闭眼)、张嘴、点头(低头)、摇头(侧脸)等生物特征动作,可有效防范照片、视频、3D面具等伪造攻击等多种场景,​​可应用于金融支付、远程身份核验(如银行开户)等场景。整套项目分为人脸活体识别数据集说明,模型开发和训练

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Pytorch实现婴儿哭声检测和识别

本项目基于深度学习Pytorch,开发一个婴儿(宝宝、新生儿)哭声检测和识别的系统,可以精准检测识别婴儿哭声;项目网络模型支持CNN模型MobileNet和ResNet,也支持时延神经网络TDNN、ECAPA-TDNN以及LSTM等常见的模型,用户也可以自定义其他模型进行训练和测试,语音特征支持MelSpectrogram(梅尔频谱图)、 Spectrogram(频谱图)、MFCC(Mel-Fre

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人脸识别4:Android InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)

人脸识别4:Android InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码);Android实现人脸识别,Android人脸检测;Android人脸识别

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#android#人脸识别
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