本文介绍了如何利用Bright Data MCP技术高效爬取YouTube视频数据。与传统爬虫相比，MCP能自动绕过验证码、地理限制，支持动态页面渲染和用户行为模拟。准备工作包括安装Node.js和选择运行模式（自我托管或托管）。MCP提供快速版和PRO版API，可实现搜索引擎抓取、整站爬取等功能。最终成功获取了12条AI相关视频数据，包含标题、URL和频道信息，为AI应用开发提供了数据支持。

AI智能体正从文本处理向多媒体分析升级！通过Dify+Bright Data MCP Server的无代码组合，可轻松分析YouTube/TikTok内容策略。

开发者需要掌握复杂的爬虫技术、处理反爬虫机制、维护代理池。通过Bright Data MCP Server的数据采集能力和Dify智能体的分析处理，自动提取创作者的频道信息、视频统计数据、用户参与度等关键指标，不仅能够提供数据驱动的洞察报告，还能给出具体的优化建议，帮助创作者提升内容质量、扩大受众群体、增强社区互动。进入到Dify主页之后，点击右上角的“插件”，在搜索框中搜索：bright dat

最近研究了一堆低代码平台，重点放在“代码生成型”低代码上（也就是生成应用可以单独导出独立部署的那种）

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

云电脑的AI潜能到底有多大

Bright Data MCP在VS Code中提供强大的网页数据采集功能，支持从搜索引擎获取实时结果、定位特定地区数据、提取完整网站内容，并以LLM兼容格式输出。它能自动破解验证码、渲染JavaScript内容，绕过地理限制，模拟真实用户行为应对反爬机制。

本文将通过Python以及使用Bright Data 代理对BOSS直聘招聘平台进行数据抓取，并结合 PandasAI来分析当前互联网岗位的薪资动态与职位趋势。

向量数据库其实并不是一种新的数据库技术，但一直以来并未引起太多关注，因此显得有些默默无闻。然而，随着向量检索成为典型应用场景并且成为普遍需求，向量数据库的真正价值才逐渐显露出来。本文将带你了解什么是向量数据库，以及目前向量数据库的产品有哪些？

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