最近在做一个项目，需要定期抓取一些国外新闻网站的最新资讯，整理成结构化数据用于后续分析。结果刚写好爬虫没几天IP就没法用了，网页还经常改版，调试起来头都大了。想省点事，就开始研究能不能用AI来辅助爬虫开发，再配合个靠谱的代理服务，把这流程跑通。正好发现了一个叫Crawl4AI的框架，它能用大模型自动解析网页内容，加上netnut提供的海量IP，最后再让AI帮我把结果提取成JSON格式。接下来就带大

引言图像生成技术在近两年的发展速度令人惊叹，但真正能改变创作者工作方式的产品并不多。Seedream 4.0让我第一次感受到一种从“工具”走向“创作伙伴”的转变。它不仅在生成速度和画质上提升显著，更重要的是将多图融合、组图生成、元素编辑和风格迁移这些核心能力整合到一起，使创作过程变得流畅而自然。过去我们常常要花大量时间去调试参数，才能得到一张相对理想的图像。现在，Seedream 4.0对提示的理

最近几年，越来越多程序员开始在主业之外接单做兼职，甚至有人直接转成自由职业，不再依赖公司发工资。接单的渠道有很多，但不同平台差别很大：有的收费低但流程严格，有的项目多但竞争激烈，有的适合短单练手，有的则能接到长期合作的高价项目。结合自己和身边人的经历，我整理了一份程序员接单平台推荐，按体验和特点来聊，尤其会把我觉得性价比很高的放在前面，希望能给正在找副业机会的你一些参考。程聚宝(原程序聚合)程聚宝

Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库，使得从网上获取、处理和分析历史天气数据变得更加便捷和高效。接下来让我们一起探索如何利用Python爬虫技术，从网络上收集历史天气数据，并进行详尽的分析和可视化。我们将从天气+获取任意地区任意时间的历史天气。需要注意的是，本文分析的是一整个月的数据，所以需要选择已经结束的月份。首先选择好自己想要分析的地区和月份。这里我们采用两

在机器学习中，一旦你把数据加载进 Python，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）就是你需要做的第一件事之一。通过 EDA，数据科学家可以更深入地了解数据，评估数据质量，并为更复杂的机器学习任务做好准备。但很多时候，刚开始做 EDA 时，你可能会不知从哪下手。下面这 5 个简单的 Python 一行命令，可以帮助你快速启动 EDA 过程。这是每次做

在过去几周里，MCP（即模型上下文协议，Model Context Protocol）在许多人工智能在线社区和论坛中成为热门话题。开发者和技术构建者们对此议论纷纷，但说实话，包括我在内的很多人都对 MCP 究竟是什么、它有什么作用，以及我们为什么要关注它感到十分困惑。为了弄清楚这些问题，我进行了一番深入研究，并构建了一个实际示例，以展示在构建利用人工智能工具的网络应用程序时，MCP 能发挥多么大的

 近期在探索AI应用时，我发现诸如Claude等模型若仅局限于问答交互，其潜力远未充分发挥。要让AI真正执行实际任务——例如抓取网页数据或操作代码仓库——需要借助MCP（Model Context Protocol）服务器。这种协议能让AI突破封闭环境，与外部工具和服务交互。本文将介绍五款开源MCP服务器，它们已通过实际测试验证，可显著增强AI的实用价值。。MCP 服务器即模型上下文协议服务器，它

Cursor 3.7 与 Claude 的结合，是人工智能在编程领域首次达到如此令人惊叹的水平，简直不可思议。它远比配备了 Copilot 的 VS Code 要出色得多。为了让大家更直观地感受这种差异，我以自己开发的一个应用为例。我想做一个简单的应用，用来记录每天阅读的页数，并且设置一些阅读成就。另外，我还觉得要是能有一个每日阅读页数的图表，以及类似 GitHub 风格的年度阅读打卡图表，会非常