github链接opensmause是一个开源的项目，以自动化部署，结合llm进行创新型发展。在Mause封闭邀请码的同一时间，该团队用三个小时创造出opensmause。本文章将从部署和表现进行分析。

链接: https://pan.baidu.com/s/13AcfaqpprhSUto8U7aR5Ew?pwd=2uk7 提取码: 2uk7。通过网盘分享的文件：# 机器学习基础.pdf。--来自百度网盘超级会员v6的分享。

磐石大模型推出"文献罗盘"功能，可基于1.7亿科技文献快速生成科研综述。用户只需提供标题、关键词和内容描述，系统就能自动梳理上千篇文献，6小时内生成4万字的完整综述，包含准确引用和规范排版。该平台还集成了300+科研工具，支持从数据理解到实验方案编排的全流程科研任务。注册需填写真实工作单位信息，审核通过后即可免费使用。实测显示，输入"因果分析"相关提示词后，

本文介绍了利用n8n平台实现微信公众号/小红书文章自动生成的全流程。首先通过LLM模型生成格式化内容，提取标题和正文；然后使用Unsplash等API获取配图；最后整合图文内容并转换为HTML格式。教程详细展示了代码节点的配置方法，包括内容提取、图片获取、数据合并等关键步骤，并提供了完整的工作流程图解。该方案可实现从内容生成到排版发布的一键自动化操作，适用于AI热点等类型文章的批量生产。

今天推荐一款自己开发的开源软件首先放链接这是一个基于pywebview和langchain构建的极简跨平台桌面AI应用,目的是用户可以在桌面快速利用快捷键调出桌面进行对话，且本应用预设了多个专业prompt，极度提高用户的对话体验。截图。

如果担心json格式耗费的token太多，可以选择转换为markdown格式。前往集成页面，添加新集成，自己输入名字，选择内部。1. 首先安装node.js,在这一步的时候。2. 安装完之后,前往notion页面。这里的apikey需要换成自己的。新建完之后，进入选择只读。然后前往cursor页面。重启cursor即可调用。

本文介绍了利用n8n工作流自动化生成AI技术日报的完整流程。通过GitHub API和RSS获取最新AI资讯，经过数据清洗合并后，使用Gemini模型自动生成包含标题、内容、配图的公众号文章。教程详细说明了每个节点的配置方法，包括HTTP请求参数设置、数据处理代码、AI提示词设计等关键步骤，最终实现从数据采集到内容生成的全自动化处理。

Docker 从零开始部署 n8n (Windows 环境)你之前的经历完美地证明了为什么 Docker 是运行 n8n 等应用的绝佳方式：它能彻底告别本地环境和依赖项冲突的烦恼。

本文将一步步解释如何排除错误，以及列出最后的解决方案

在常见的应用中，我们常常需要实现隐藏在系统托盘的效果。所以这里将简单介绍一种方法。这里的defualt参数含义默认参数，指的是应用默认行为。这里的deamon是保守线程，主应用关闭的时候，随之停止。由于托盘属于额外线程，所以仍然需要多线程并行。首先我们需要准备一张图片，png格式就ok。对于其中的quit函数，控制整个应用的退出。这里的toggle_window请看。对每一个元素都要定义一个名字。