人工智能

Bright Data MCP:突破AI数据获取限制的革命性工具

文章目录 一、引言 | 传统方案的落后 二、Bright Data MCP 三、部署 MCP 服务器 3.1 本地自托管MCP服务器(选看) 3.1.1 简单调用API接口 3.2 远程调用MCP API 四、Python调用MCP API实时抓取 Google搜索结果 4.1 必看信息 4.2 搭建Python脚本 4.2.1

面积的定义应该突出数学本质

8月7日,阅读《小学数学教材中的大道理》P238-253 如果问你什么是面积,你会怎么回答? "物体表面或封闭图形的大小就是它们的面积。"这个概念是不是感觉特别熟悉?教科书上是这么写的,我们也一直是这么教孩子们的。并没有感觉有什么不妥。 今天读了张奠宙老师的《深入浅出,平易近人——怎样测量长度、面积和体积》一文,有了不一样的认识。 张老师对长度、面积和体积进行了概念梳理,提出长度、面积和体积都是几

我用12小时打造了一个全自动电商比价系统:Bright Data × RPA × AI 实战分享

在电商竞争日益激烈的今天,掌握实时市场价格成为商家优化定价策略的关键。手动监控大量商品价格不仅耗时耗力,还容易出错。本文将带你一步步搭建一个基于 RPA(机器人流程自动化)与 Bright Data(原 Luminati)的自动比价机器人,实现对电商平台的高效、稳定的价格采集与比对。无论你是技术

29《大概念教学》

吉林焦艳丰《大概念教学》p93--96 (二)迭代逻辑的“变” 1.认知的发展:从具体到抽象的结构化 前面我们主要谈到了迭代逻辑中的“不变”,除了“不变”外,迭代逻辑中也有“变”,否则就只能停留在一个理解水平上,而无法实现螺旋上升。迭代逻辑中的“变”也反映了对大概念的理解是如何被不断加深的,对每一个学习个体来说,从最初基于先前经验而行动的特定想法,发展到能够解释较大范围有关现象更为有用的概念,都有

AI的提示词专栏:多语言 Prompt,中文、英文、日文混写的实践

AI的提示词专栏:多语言 Prompt,中文、英文、日文混写的实践 本文围绕多语言 Prompt(中文、英文、日文混写)展开全面实践探讨,先阐述其打破跨语言信息壁垒、提升专业场景精准度、适配多语言用户需求的核心价值,再分析中、英、日三种语言特性对 Prompt 编写的影响,接着提出语言标识清晰

Java 开发新范式:飞算 AI 实现 “需求 - 设计 - 文档 - 代码“ 全链路自动化

免责声明: 此文章的所有内容皆是本人实验测评,并非广告推广,并非抄袭。如有侵权,请联系,谢谢! 引言:Java开发者的效率困境 在软件开发的修罗场里,每个开发者都有本难念的经:调试复杂SQL时的崩溃、面对祖传代码的无奈、紧急需求下的熬夜加班,这些都是开发者的家常便饭。传统开发工具在效

AI驱动的图表生成器Next-AI-Draw.io

简介什么是 Next-AI-Draw.io ? Next-AI-Draw.io 是一个开源的、支持自托管的在线绘图应用。它结合了传统绘图工具的灵活性和人工智能的强大能力,让你不仅可以自由创作流程图、线框图、思维导图,还能通过 AI 指令一键生成内容,极大地提升了创作效率。 主要特点 LLM 驱动的图表创建:利用大型语

Todis 中分布式 Compact 是怎么工作的?

你看到的Todis(外存版 Redis) 性能优势,主要来自底层的ToplingDB存储引擎! ToplingDBfork 自 RocksDB,增加了很多改进,也修改了不少 bug,其中有几十个修改也给上游 RocksDB 发了 Pull Request。 目前 Todis 仍在邀请内测中,可通过7分钟视频教程快速开始 ToplingDB 相对于 RocksDB 做了很多改进,不过题主问的是分布式