动态与静态结合：抓取移动端新闻数据的探索实践
本文探讨了移动设备上新闻App数据采集的挑战和应对策略。随着App迭代，数据结构变得复杂，今日头条等App的数据多来自动态接口而非静态HTML。应对策略包括界面分析、请求模拟、身份伪装和IP切换。实战案例展示了如何通过H5接口抓取今日头条热门要闻和评论。建议初学者先分析H5页面接口，合理使用代理服务以避免被封锁。文档强调了现代App数据采集需要采用多种技术手段，以应对复杂的数据结构和接口，保证数据采集的稳定性和有效性。
微信自动回复机器人插件，自动同意回复消息， 微信群管理机器人，JAVA框架
本项目基于开源微信机器人框架开发，提供自动回复私聊消息、自动同意好友请求及微信群管理功能。核心功能包括：自动回复用户消息、处理好友申请（发送欢迎语并备注新好友）、群聊管理（如欢迎新成员、关键词踢人和群内自动回复）。项目依赖 `weixin-java-mp` 和 `weixin-java-cp` 核心库，并结合 Lombok 和 Guava 提升开发效率。代码结构清晰，包含配置类 `WechatBotConfig` 初始化服务实例，以及多个处理器实现具体逻辑。下载地址：https://www.pan38.com/share.php?code=r4HGg，提取码：8888（仅供学习参考）。
无需编程，我用 AI 模型结合 RPA 自动化，用 2 天时间手搓小红书营销产品
这是一篇关于如何用ai 和无代码方式，为运营提供一套“小红书爆款生产流水线”的工具，系统可自动采集对标博主笔记、分析热点数据并生成选题草稿，用户仅需补充细节即可完成高质量内容创作。流程涵盖关键词采集、对标博主监控、高价值笔记筛选、AI文案与图片创作及多账号矩阵发布。相比传统方式，该方法大幅提升效率，1小时可完成10篇内容创作，助力创作者在竞争中脱颖而出。文中还详细解析了关键词采集、对标博主分析、自动化排版等关键步骤，适合希望提升内容生产效率的运营者参考。
基于Astar的复杂栅格地图路线规划算法matlab仿真
本项目基于A*算法实现复杂栅格地图的路径规划，适用于机器人导航、自动驾驶及游戏开发等领域。通过离散化现实环境为栅格地图，每个栅格表示空间区域属性（如可通行性）。A*算法利用启发函数评估节点，高效搜索从起点到终点的近似最优路径。项目在MATLAB2022a中运行，核心程序包含路径回溯与地图绘制功能，支持障碍物建模和路径可视化。理论结合实践，该方法具有重要应用价值，并可通过技术优化进一步提升性能。
Web2GPT安装使用
Web2GPT 是一款将网站内容与 GPT 等大模型无缝对接的工具，解决资料过多难以查找的问题。它支持自动学习网站和上传文件内容，无需人工整理知识库或关注 RAG 流程，可快速集成至微信、钉钉、飞书等平台。安装基于 Docker，适配多种大模型供应商（如 OpenAI、DeepSeek 等），并提供网页挂件、机器人等多种应用形式。用户可通过自动或手动方式采集内容，学习后创建个性化 AI 应用。免费版提供基础功能，高级功能需订阅或参与社区活动获取。
多通道频率计模块优势与应用场景
多通道频率计模块是电子测量领域的关键设备，相比传统单通道频率计，具备高效并行测量、灵活系统扩展及成本效益等优势。它可广泛应用于通信（基站频率监测、卫星链路分析）、工业自动化（电机转速与生产线检测）、科研实验（物理与生物医学信号测量）及电力系统（电网频率监测与设备测试）等领域。西安同步电子科技有限公司的SYN5639型模块以其高性能助力各行业实现精确、高效的频率测量。
《深度揭秘！Java 如何用Q-learning算法让机器人秒变路径规划大师》
路径规划是机器人领域的重要难题，而Q-learning算法结合Java语言为解决这一问题提供了有效方案。Q-learning通过不断试错更新状态-动作价值表（Q表），使机器人学会选择最优路径。Java凭借跨平台性、丰富的类库及面向对象特性，成为实现该算法的理想工具。文章以物流机器人为例，详细介绍了如何用Java建模环境、初始化Q表、选择动作、更新Q值并优化训练过程。最终，机器人在复杂场景中高效完成任务，显著提升实际应用价值。
无代码革命：10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速，企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品，借助创新网页集成技术，助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南，包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案，帮助企业实现便捷部署与安全管理，提升内外部用户体验。
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论
本文探讨了基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论，旨在解决传统数据采集高成本、低效率的问题。生成式物理引擎结合物理建模与生成模型（如GAN、Diffusion），可模拟现实世界的力学规律，生成高质量、多样化的虚拟数据。文章介绍了其关键技术，包括神经网络物理建模、扩散模型场景生成及强化学习应用，并分析了其在机器人学习、数据增强和通用智能体训练中的实践价值。未来，随着可微物理引擎、跨模态生成等技术发展，生成式物理引擎将助力AI从静态监督学习迈向动态交互式世界建模，推动通用人工智能的实现。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
ParScale是一种新的模型扩展路线，通过并行计算增强模型能力，无需增加参数量。它引入多个并行流处理输入，动态聚合输出，显著提升性能，尤其在数学和编程任务中表现突出。相比传统方法，ParScale仅增加1/22的内存和1/6的延迟，适合边缘设备。研究还提出两阶段训练策略，降低训练成本。未来将探索更多模型架构和大数据场景下的应用潜力。