曾确令

AI驱动的数据抓取新时代：从BeautifulSoup到智能爬虫工具

作者
在数据驱动的AI时代，获取高质量的网络数据变得越来越重要。传统的网页抓取方法正在被新一代智能工具所取代，这些工具不仅简化了数据获取过程，还提高了数据质量。本文将带你了解从传统方法到最新AI驱动工具的演变，帮助你选择最适合自己项目的数据抓取解决方案。 传统爬虫的局限性 网络数据抓取一直是AI和数据分析项目的基础环节。长期以来，BeautifulSoup作为Python生态系统中的标准工具，帮助开发者从HTML文档中提取信息。然而，使用BeautifulSoup面临几个明显的挑战： 需要编写复杂的规则和正则表达式 对不同网站结构需要定制化处理 处理动态加载内容困难 对非结构化数据提取效果有限 ...

AI时代：从”拆房子”到”盖新楼”的社会进化指南

作者
很多人总担心被AI抢工作，其实真相是：AI真正要拆的不是某个岗位，而是我们习以为常的"公司"这栋楼。 在人类历史上，每一次重大技术革命都深刻改变了生产关系和社会结构。蒸汽机带来了工业革命，电力和石油催生了第二次工业革命，计算机和互联网引领了信息革命。而今天，我们正站在人工智能革命的风口浪尖，这场革命不仅仅是技术的升级，更将彻底重塑我们的社会组织形式和生产关系。 第一幕：当老房子开始倒塌（2024-2035） 想象一下，你所在的公司就像一座古老的建筑。AI不是来偷走你桌上的电脑，而是像一台巨大的推土机，正在动摇整个建筑的地基。 有趣的是，当AI开始工作时，它并不是一个岗位一...

数据库设计范式实例讲解

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数据库设计范式实例讲解 原始数据表（违反1NF） 表名：StudentCourses 学生ID 学生姓名 选课信息（课程ID+课程） 成绩 学院 教师 S001 张三 C101-数据库, C102-算法 85 人工智能学院 曾老师 S001 张三 C101-数据库, C102-算法 90 人工智能学院 曾老师 S002 李四 C101-数据库 78 人工智能学院 曾老师 问题： 选课信息 字段包含多个课程ID和课程名称的组合值（非原子性），违反 1NF。 同一学生的多门课程重复存储冗余信息（如学生姓名、学院、教师）。 第一范式（1NF）：拆分非原子字段为多行 ...

令爷预测：马斯洛金字塔坍塌后的文明新形态

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幸福具象化 当一个人的月薪仅有两千时，生活会显得相当拮据。在城中村的握手楼里，居住环境极其恶劣，房间狭小昏暗，终日不见阳光，甚至还会有蟑螂出没。这样的居住条件，可能连一张属于自己的床都难以拥有，生活压力巨大。 然而，当薪资提升到月薪五千后，生活仿佛被按下了“美颜”按钮，开始变得有声有色。此时，阳光也仿佛更眷顾生活，可以自在地逛超市，享受购物的乐趣；也可以去电影院看一部喜欢的电影，放松紧绷的神经；偶尔还能和朋友一起下馆子，品尝美食，慰藉味蕾。这种情况下，幸福感会成倍增长。 若薪资进一步提升到月薪五位数，生活的层次又会迎来新的升级。这时，不仅会有闲钱，还会开始关注投资理财，让钱生钱，为自己的未来...

令爷思考：人类迷失在AI时代

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奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化 人类的进化史是一部不断加速的历史。从生物学角度看，人类出现的历史有600万年；现代智人已有约20万年历史；而文明的出现仅有短短5000年。这种加速度背后有着深刻的逻辑：每一次关键技术的突破都为人类创造了更多的剩余时间和精力，从而推动下一轮更快的进步。 农业革命是第一个关键拐点。当人类学会驯化动植物，我们不再需要整日奔波于采集和狩猎，能够积累大量剩余产品，这释放了时间和精力去发展技术、建立复杂社会结构、创造文化艺术。正是这种"时间剩余"催生了早期文明的繁荣。 工业革命是第二个加速点。机械化生产极大提高了效率，使人类进一步摆脱体力劳动...

Browser Use – 让 AI 像人类一样使用浏览器

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AI时代如果能够通过大模型自动操作浏览器，无论是网页抓取、自动化测试还是数据收集都能大大提高效率。 因为你无须编写和维护复杂的xpath、正则、css选择器脚本。今天，喵将介绍一个非常有趣的工具——browser-use，并结合 DeepSeek 模型，展示通过 AI Agent自动化操作浏览器。 https://www.bilibili.com/video/BV1vVfVYmEEu/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&bvid=BV1vVfVYmEEu&vd_source=90eb330be42d509529d1b7fa78988f5a ...

令爷课程第一课

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🚀 令爷第一课 🎓 曾确令老师介绍 📚 学术履历 graph LR A[吉林大学商学院硕士] --> B[中山大学访问学者] B --> C[广东机电职业技术学院专业教师] 🔍 学术画像 🌐 科研维度 主持/参与省部级课题5项，成果丰硕，为学科发展提供有力支撑。 发表SCI/SSCI论文4篇，其中一区顶刊论文含金量高，提升学术影响力。 横向项目转化经济效益达500万，实现产学研深度融合。 📖 教学维度 作为国家精品在线课程核心成员，助力课程建设与推广。 参与“十四五”规划教材编写，...

算力幂律：当文明跃迁时，算力如何成为指数级燃料？

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引言 科幻作家阿瑟·克拉克曾提出“任何足够先进的科技，都与魔法无异”。但若我们深挖这种“魔法”的本质，会发现它的核心燃料往往是算力——一种将信息转化为现实改造能力的资源。近年来，一个被称为“算力幂律”的理论逐渐浮出水面：文明等级与可控算力呈指数正相关。这究竟意味着什么？让我们从人类历史与未来图景中寻找答案。 一、算力幂律的本质：指数增长的非线性关系 传统认知中，人类文明进步常被描述为“线性发展”，但算力幂律揭示了一个更深刻的规律：每当文明跨越一个等级门槛，其所需的可控算力将以指数形式爆炸增长。这种关系类似于“解锁新科技树需要消耗几何级数的资源”——从石器到芯片，从火种到核聚变，算力是贯穿始终...

熵减悖论：人类创造的秩序，是否正在加速宇宙的终极热寂？

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在物理学中，熵（Entropy）是衡量系统混乱程度的指标，而热力学第二定律告诉我们：孤立系统的熵永不减少。宇宙的终极命运，或许是一个所有能量均匀分布、不再有生命与运动的“热寂”（Heat Death）。但人类似乎天生抗拒熵增——我们建造城市、发展科技、创造艺术，不断在局部建立秩序。这种努力是否反而加速了宇宙整体的熵增？这就是“熵减悖论”的残酷真相。 一、熵减悖论的核心：秩序的成本远超想象 局部的熵减（如建造一座图书馆整理书籍）必然需要外界输入能量，而能量转化过程会向环境释放更多无序。每一次人为的秩序建立，都在为宇宙总熵“充值”。例如： 空调的代价：当空调将室内温度降低（局部熵减），其压缩机...

认知逃逸：技术进化速度终将超越生物进化容差

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"认知逃逸：技术进化速度终将超越生物进化容差" 这一概念揭示了人类认知与生理进化的天然局限性与技术指数级发展之间的根本矛盾。 核心概念拆解 技术进化速度 遵循摩尔定律的指数增长，技术迭代周期以月/年为单位（如AI模型的参数每年增长10倍）； 典型案例：GPT-3（2020年）到GPT-4（2023年）的语言理解能力突破人类平均教育水平。 生物进化容差 人类大脑结构在过去20万年内未发生显著改变，多任务处理、持续注意力等认知模块仍适应狩猎采集时代的低频信息环境； 生理限制案例：人眼视网膜的"光子计数上限"约每秒1000万比特，而现代AR设备...

奇点临近：AI驱动的人类文明跃迁与多维演化图谱

作者
人类出现的历史有600万年，现代人类也有20万年历史，而文明出现只有5000年。导致文明快速进化的主要因素是：人类驯化了动植物，能积累大量剩余产品，也就有时间和精力去推进技术，社会和文化等。 按照这个逻辑，AI的出现和发展，进一步解放人类的劳动，是不是又一次的导致人类将剩余大量的时间和精力，那么人类的未来将会如何演化？ 大纲 人类文明的演进确实呈现出非线性加速特征，AI技术的突破正在开启新的历史周期。结合农业革命的历史规律和数字时代的特殊属性，未来演化可能呈现以下六个层面的深刻变革： 认知革命2.0阶段 脑机接口与神经增强技术将重塑人类认知边界，形成"生物智能+人工智能&qu...

令爷开发： WordPress 插件Memos Widget

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网上找了好久关于如何在WordPress里面调用Memos的动态信息，很麻烦还不成功。折腾了好半天。 然后自己用Trae发开了一个WordPress小插件，前后调试也就一个小时。 主要是告诉Trae 官网最新的api调用规则，和 api输出的JSON是什么内容。 插件放到GitHub里面了。 https://github.com/zengqueling/memos-widget 简介 Memos Widget 是一个 WordPress 插件，可以在你的 WordPress 站点边栏显示最新的 Memos 动态。这是一个简单优雅的方式，让你能够与博客访客分享来自 Memos 的想法和笔记。 ...

Trae已上线 Windows 版本

作者
🚀2月17日，字节的AI IDE工具-Trae的 Windows 版本终于上线啦🎉！🎉不再是 Mac 独占，现在大家都可以用起来啦💻。 🔍什么是 Trae？ Trae（/treɪ/）与 AI 深度集成，是开发者的超级助手🤖。它提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力。使用 Trae 开发项目时，你可以与 AI 灵活协作，大幅提升开发效率📈。 1️⃣完备的 IDE 功能 提供传统 IDE 的所有功能，包括代码编写✍...

DeepSeek-R1横空出世，Prompt真的要被时代抛弃了吗？

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DeepSeek-R1横空出世，Prompt真的要被时代抛弃了吗？ 最近科技圈被DeepSeek-R1的突破性进展刷屏，许多自媒体开始鼓吹"Prompt工程已死"的论调。这种非黑即白的论断背后，实则暴露了对大模型技术演进规律的误读。当我们深入剖析DeepSeek-R1的技术内核，会发现这恰恰是Prompt工程发展的新里程碑，而非终章。 一、 从思维链到DeepSeek-R1的进化之路 零样本提示的启蒙时代（Zero-Shot Prompting） 早期的GPT-3展示了无需示例直接理解指令的潜力，"请用鲁迅的风格改写这段话"这样朴素的Prompt就能唤...

RAG基础：Markdown指南 – 专业文档结构化的破局之道

作者
RAG基础：Markdown指南 - 专业文档结构化的破局之道 当非结构化文档成为RAG的阿喀琉斯之踵 在金融、法律、医疗等专业领域，每天产生的PDF技术白皮书、Word版行业报告、PPT培训文档堆积如山。这些看似规范的专业文档，在RAG系统中却如同布满荆棘的迷宫——当我们尝试用LlamaIndex构建证券行业知识库时，发现PDF中的三线表格被解析为离散的文字碎片，Word文档里的流程图变成无序的段落代码，最终导致知识召回率不足35%。 这种现象暴露了传统文档格式的致命缺陷：它们本质上是为人类视觉设计的"视觉结构化"格式，而非机器可理解的"逻辑结构化"数...