本文提出构建AI驱动的全国景区活动资讯库，采用YOLO+OCR+大模型等智能技术进行数据采集处理，规避版权风险并形成数据资产。通过Scrapy、Selenium等工具建立多源数据采集系统，重点抓取文旅局、景区官网及旅游平台信息。商业模式包括运营旅游资讯账号、销售数据报告及技术服务变现。建议采用MVP策略快速验证，初期投入控制在5000元内，通过A/B测试验证市场需求。该方案瞄准中国万亿级旅游市场，

本文提出构建AI驱动的全国景区活动资讯库，采用YOLO+OCR+大模型等智能技术进行数据采集处理，规避版权风险并形成数据资产。通过Scrapy、Selenium等工具建立多源数据采集系统，重点抓取文旅局、景区官网及旅游平台信息。商业模式包括运营旅游资讯账号、销售数据报告及技术服务变现。建议采用MVP策略快速验证，初期投入控制在5000元内，通过A/B测试验证市场需求。该方案瞄准中国万亿级旅游市场，

《旅游+计算机交叉领域职业规划蓝图》针对20岁旅游大专生（有计算机基础），以“AI驱动的沉浸式旅行体验设计”为核心方向。分阶段：初期打造全国景区活动资讯库，建立数据资产；中期扩展平台生态，整合小众文化资源；后期标准化数字化实现价值跃升。重点突破旅游同质化痛点，专注非遗文化深度体验，利用AI个性化推荐。职业路径：1年内完成旅游大数据项目→获取实习→转型旅游科技产品经理或文化体验设计师。需培养属地文化

本文系统阐述了数据挖掘与数据建模的完整路径，分为四个关键阶段：数据准备与均衡优化（解决类别不平衡）、特征工程与扩充（挖掘数据价值）、模型训练与优化（提升预测精度）以及评估迭代与归因（实现闭环优化）。该路径强调从基础数据处理到高级AI融合的全流程，通过样本加权、特征嵌入、深度学习融合等技术，解决类别不平衡和特征复杂性等挑战。文章提出模块化、可调整的实施方案，指导实现模型精度提升和可持续优化，最终形成

Grok-4给出了更Pythonic的方案：方案1: LlamaIndex + Memgraph + DGL + Unstructured + GraphRAG（推荐首选，简单上手）方案2: Haystack + ArangoDB + Spektral + PyMuPDF + spaCy（备选，更pipeline化）

Grok-4思考的角度：效率、兼容性、专精程度、原生、冗余、落地难度、动态支持度、学习曲线等做分析，认为有更佳的技术路线和工具组合。其推荐方案有：方案1: LlamaIndex + Neo4j/Amazon Neptune + DGL (Deep Graph Library) + Unstructured.io + GraphRAG方案2: Haystack + ArangoDB + Spektr

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

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