项目背景作为环境工程从业者，我经常需要查阅各类环评报告作为学习参考资料。这些报告虽然都是全文公开的，但每次都要手动一个个查找下载非常耗时。最近我终于下定决心要解决这个问题，利用Python开发了一个自动化采集系统，能够批量下载环评公示报告。 技术实现系统架构这个爬虫系统主要包含以下几个功能模块： 分页检测模块：自动识别公告总页数 链接提取模块：从每页获取所有公告链接 内容解析

WPS演示催化剂：让PPT演示支持HTML网页的神器插件作为一名经常需要制作演示文稿的工作者，我一直有个痛点：如何在PPT中优雅地展示HTML内容？传统的方法要么是截图贴图，要么是跳转浏览器，都会打断演示的连贯性。直到我发现了WPS演示催化剂这个神器插件，这个问题终于得到了完美解决。 什么是WPS演示催化剂？WPS演示催化剂是一款专为WPS演示（WPS版PowerPoint）开发的免费插件，它

大家好，今天想和大家聊聊一个在内容创作和编辑工作中老大难的问题——文稿审核。无论是工作报告、学术论文，还是新媒体稿件，细致的审核都是非常重要的，我自己属于那种比较粗心大意的人，往往喜欢尽快完成稿件，但是稿子的质量却难以保证，所以我对如何提高升高能力做了很多尝试。 今天就介绍我自己实践很久的文件审稿工作流。 省流版本就是 wps 文本校对+AI 大模型。 wps 文本校对其中 wps 文本校对负

在信息爆炸的数字时代，我们每天都被海量的内容所淹没——学术论文、行业报告、新闻资讯、播客视频……如何高效地吸收、整合这些信息成为现代人面临的核心挑战。作为谷歌实验室推出的革命性 AI 笔记工具，NotebookLM 正以其独特的多模态处理能力和智能知识整合功能，重新定义主题阅读与知识管理的方式。本文将深入剖析 NotebookLM 的核心优势、功能特性以及实用技巧，展示它如何成为数字时代学习者

🚀 写在前面还在为制作复杂的技术路线图而苦恼吗？传统的手工绘制流程图不仅耗时耗力，而且往往难以达到专业水准。今天就来分享一个颠覆性的解决方案——AI + Visio 组合拳，让你在几分钟内就能创建出可二次编辑的专业级技术路线图！ 🎯 为什么选择AI生成？传统绘制技术路线图的痛点相信大家都深有体会： ⏰ 时间成本高：复杂图表往往需要数小时甚至数天 🎨 美观度不足：缺乏设计经验很难做出专业

我的文稿审核工作流，AI打造个性化审稿专家大家好，今天想和大家聊聊一个在内容创作和编辑工作中老大难的问题——文稿审核。无论是工作报告、学术论文，还是新媒体稿件，细致的审核都不可或缺。传统的AI审稿工具，要么只能给个大概的建议，要么受限于输入长度（Token限制），面对长篇大论就束手无策，更别提满足我们五花八门的个性化审核需求了。 最近，我捣鼓出了一套全新的AI文稿审核工作流，可以说是给自己

随着人工智能技术的快速发展，如何将大语言模型（LLM）与实际业务场景结合，提供精准、可控的服务成为一个热门话题。MCP（Model Context Protocol）作为一种开放协议，为应用程序向 LLM 提供标准化的上下文接口，极大地简化了这一过程。本文将以构建一个水质在线查询 MCP 服务为例，手把手带你从零开始实现一个功能强大且实用的 MCP Server。通过这个过程，你将深入理解 M

什么是 UV？UV 是一款由 Rust 编写的现代化 Python 包管理工具，凭借其惊人的性能和直观的用户体验迅速崭露头角。作为传统 pip 的强力替代品，UV 不仅提供了极速的依赖解析能力，还带来了更智能的包管理体验和全方位的项目环境控制。还有他是学习 python 构建 mcp 的基础。 UV 的核心优势 ✨ 极速安装：相比传统工具，依赖解析和包安装速度提升 10-100 倍 一站式解

AI 赋能水环境监测：国产大模型的创新实践 1. 研究背景：AI 赋能水环境监测，国产大模型大有可为随着中国生态文明建设的持续深入，水环境保护已成为环境保护工作的重中之重。近年来，国家不断加强水生态环境的监测与治理，河道监控系统与水质监测站点的建设日益普及。然而，现有的水环境监测体系仍然面临着诸多挑战： 数据处理低效：海量的视频和传感器数据需要人工分析，耗时耗力，且容易受到主观因素的影响。 商业

最近 MCP (Model Context Protocol) 概念大火，我也抽空学习了 MCP 的相关知识。今天，就让我们从 Cherry Studio 入手，快速了解并掌握 MCP 的基本用法。 什么是 MCP？简单来说，MCP 是一种接口协议，它是连接 API 和大模型的桥梁。通过 MCP，我们可以调用和操作第三方工具，从而扩展大模型的能力边界。 MCP 让大模型不再局限于预训练的知识