当HTML解析器解析HTML，如果遇到`script`标签，普通的`script`标签会暂停对DOM解析渲染，因为该脚本可能会修改DOM。这里有三种情况：普通脚步、defer、async。

把复杂的爬虫技术变简单了——会打字就能用，不管是帮运营爬竞品数据，还是给AI团队攒训练素材，都不用再求着技术写代码。真碰到特殊需求，比如只抓某类时间范围内的内容，直接进IDE小改一下就行，不用推翻重来。两者优势，通过自然语言prompt生成爬虫脚本，既实现了零代码、极速上线，又保留了扩展性和代码级定制能力，更适合需快速扩展多域、追求极致效率与弹性的现代数据团队。之后出现弹框，我们可以直接创建自己的

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构建高质量训练集的关键方法与实例 摘要 本文探讨了构建高质量训练集的核心方法及其在电商AI推荐系统中的应用。文章首先强调了高质量数据对模型性能的决定性作用，并介绍了获取训练数据的多种途径，其中网络爬虫因能高效获取海量公开数据而成为主流手段。重点介绍了Bright Data工具的优势，包括其全球分布式IP网络和对反爬机制的规避能力，并通过构建亚马逊产品推荐AI的实例，详细演示了如何使用其网页抓取AP

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大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式，可以理解和生成自然语言的人工智能程序。在大型语言模型中，神经网络模型可以通过学习大量的语言数据，自动提取自然语言文本中的特征和模式，以实现自然语言的理解和生成。OCR技术（Optical Character Recognition）是一种广泛应用的人工智能技术，在大语言模型基础上，能够从文档或图像中提取文本

在项目中我们会遇到一次请求多个接口，当所有请求结束后进行操作，也会遇到多个请求（大量）同时进行请求资源，本文就并发问题通过axios对这两种现象进行优化处理，主要通过 axios中all、spread、请求拦截以及响应拦截进行处理。

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在大模型推理中，Attention机制通常由多个基础算子组成（MatMul、Softmax、Dropout等），导致频繁的内存读写。我们将开发一个融合Attention算子，减少内存访问，提升性能。本文从算子开发维度探索了华为昇腾CANN的创新实践。通过Ascend C实现融合Attention算子，将多个基础算子合并为单一计算单元，有效减少内存访问开销，最终实现了2.6倍的性能提升。作为昇腾AI

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