第 3 卷
爬虫数据采集
你需要完成以下两个任务:
1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所
任务
有包含“春运2025 丨X月X日,全社会跨区域人员流动量完
| 1、阅读网页源代码,提取特定网页内容; | 成X万人次”的网址进行去重、筛选,合并成网址列表 |
|---|---|
| 2、撰写python脚本; | 2.撰写python脚本,基于步骤1输出的网址列表提取所有网 |
| 3、提取并合并网址; | 址内容“截至目前2025年春运(2025年1月14日到2月8日) |
相关数据(如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运
4、提取网址内容;
量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等)”完
5、写入文件。
成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt”
DeepSeek R1Open AI o3mini
能够提取所有网址并进行响应速度快,能够高效提筛选、去重,所撰写代码
取所有需求链接,输出完运行后完成数据爬虫任务,整可运行python脚本,代
所获取数据准确,少量数码运行后生成文件,但数据有所遗漏。
据采集结果为空。
爬虫数据采集
Claude 3.5 sonnetKimi k1.5
| 可以提取所有网址,调整后可输出正 | 能够提取所有网址,代码运 |
|---|---|
| 确代码,运行代码能生成本地文件, | 行后生成本地文件,但提取 |
| 但提取数据结果为空。 | 数据结果为空。 |
结论目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址,Claude 3.5 sonnet暂不支持;
四个模型均能根据上传的网页代码,对多个网址链接进行筛选、去重,完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表;
在复杂爬虫任务上,DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务,o3响应速度更快,R1数据采集结果更加完
文件数据读取
提示词任务
所上传的“2025春运数据(1月14-2月8日).txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运量信息,请从中读取每一天的信息,并整理成一张表格,要求包括以下几项信息:1.当天日期;2.当天的铁路客运量、
1、读取文件;
比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。3.当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分
2、根据指定内容整理成表格。比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。
DeepSeek R1Open AI o3mini
| 能够详细全面地提取文件中的 | 暂不支持附件上传,响应速度 |
|---|---|
| 数据,并整理成可视化数据表 | 快,能够快速读取粘贴数据, |
| 格,逻辑性强、指标清晰。 | 输出结果格式工整、简洁。 |
全站分卷索引 · 29 卷
- 1第 1 卷
- 2第 2 卷
- 3第 3 卷
- 4第 4 卷
- 5第 5 卷
- 6第 6 卷
- 7第 7 卷
- 8第 8 卷
- 9第 9 卷
- 中文学术写作润色指令
- 指令:作为中文学术论文写作优化助手,您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性,
- 同时分解长句,减少重复,并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本,并附上解释。以 markdown表格的形式提供
- 输出结果,每个句子单独成行。第一列为原句,第二列为修改后的句子,第三列为中文解释。请编辑以下文本:
- 原始句子优化后句子中文释义
- 英文学术写作润色指令
- 指令:下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格,改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可
- 原始文本修正后文本
- 修改解释修改解释
- 提升段落间逻辑和连贯性指令
- 指令:请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性,指出句子之间的流畅性或关联性有哪
- 些地方可以改进,并提出具体建议,以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本,然后用
- 10第 10 卷
- 标点符号错误一键修改指令
- 指令:请你帮我确保以下文字中的标点符号正确无误,如果发现标点符号错误,请将你发现的错误列在一
- 个两栏的标记表中,将原文放在第一栏,将更正后的文本放在第二栏,请只列出错误,并在最后提供更正
- 原始文本
- ln addition. theleftvalve ofeach mussel wasexaminedfor
- compressiveforce(shellstrength)following Burnettand
- Belk (2018). A universal material+testing machine(MTS
- Fig1,)was used to determine theshellstrength. Eachshell
- valve was placed horizontally with theshell edge onaflat
- surface,whileacompressiveforcewasappliedata
- constantloading rateof10 mm-minuntilthereal-time
- forcecurveonthemonitorscreenfastdropindicating
- 11第 11 卷
- 12第 12 卷
- 13第 13 卷
- 14第 14 卷
- 15第 15 卷
- 16第 16 卷
- 17第 17 卷
- 18第 18 卷
- 19第 19 卷
- 20第 20 卷
- 21第 21 卷
- 策略优化:开源特性,成本优势
- n 开源策略n 成本优势
- n 开源模型的优势与挑战调用成本:DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1
- 进行二次开发和优化. - - - -----. 可靠性和可解释性模型训练成本(输入/百万 tokens)(输出/百万 tokens)
- 允许研究者根据特定应用 . - - - -----. 需要社区成员的共同参与DeepSeek-R1未明确(推测低于V3)0.14美元(缓存命中)2.19美元
- 社区支持. - - - -----. 安全性
- 测试评估:对标顶尖,能力出众
- n 推理任务表现n 知识类任务表现
- 中,取得 97.3%,表现与 OpenAI-o1-1217 相当,远超其他模型。n 其他任务表现
- 本地部署:灵活高效,协同优化
- n 端侧部署能力n 端云协同优化
- 任务分配与负载均衡
- 22第 22 卷
- 23第 23 卷
- 24第 24 卷
- 25第 25 卷
- 26第 26 卷
- 27第 27 卷
- 28第 28 卷
- 行业应用:AI定制,自动化决策
- 实施场景
- 行业定制化AI赋能行业知识库整合“AI参谋”赋能
- 技术创新:流程自动,突破效能
- l 端到端任务自动化l 人机共生新范式l 重塑企业运营效能
- 任务分条件。减少人为干预,提升效率。数字化转• 通过技术创新、优化结构和提升效
- 析与状态变化(如预算使用、产品数量1.自动化处理时响应,确保快速精准决策。管理
- 态跟踪
- 动态预• 基于推理技术,实时预测未来的变化。• 通过算法和机器学习技术,自动识
- 反馈与况)更新模型参数。3.复杂任务的 • 确保全面覆盖核心业务环节。深入分析数据,优化决策流程,• 融合先进管理理念和技术手段,提
- 认知协作:异构智能,集群协作
- 三阶认知生成体系AIResearch生成报告样本:《新能源汽车产业链投资机遇分析》
- 29第 29 卷