豆包上的即时AI编程功能，联网搜点数据做做分析看上去够用
因为字节家的“豆包”坚持不上DeepSeek模型，所以好久没有用豆包的WEB版，一般都用DeepSeek官网或者腾讯元宝。字节出的专业AI编程工具，不管是mars插件还是专用IDE Trae,口碑都不错，所以看到Web版的豆包上有“AI编程”功能，发现还是很有特色。点击“AI编程”之后，切到下面的界面：对话框下两个选项，意味着可以针对给定的程序代码进行针对性问答，而且是可以指定Github仓库
内容创作工具
VScode 玩 MCP的server
vscode 1.99版本刚支持MCP server，我就测试了一下翻到一个gitte的MCP sever我本身是Mac版本1.99居然没更新agent，所以我就直接用1.100版本的vscode inside了来掩饰一下了点击setting，然后你要edit一下这个json配置文件主要修改的其实是mcp这部分的配置，按着我这个来修改就可以了 "mcp": {
聚类分析 | 步骤与分类
聚类分析是一种数据归纳技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。“类”为若干个观测值组成的群组。如抑郁症亚型、消费者人群聚类等都是聚类分析应用实例。 一、分类 常用的聚类方法有层次聚类和划分聚类。 （一）层次聚类中，每一个观测值自成一类，这些类每次两两合并，直到所有的类被聚成一类为止。常用的聚类算法有：单
Puppeteer MCP 与 Playwright MCP：深度对比与选择指南
来自用户的提问：和 Playwright 有区别吗，哪个好用模型上下文协议（MCP）与 Puppeteer 和 Playwright 等强大的浏览器自动化工具相结合，为更智能和自主的 AI 代理铺平了道路，这些代理能够在互联网上执行复杂的任务，为自动化、数据分析和用户辅助开辟了新的可能性。对于他们两或者更多类似的工具，大家需要根据实际的情况进行选择。比如，如果你需要进行多平台测试，可能 Pl
6种AI声音克隆工具，听说还有99%的人不知道（建议收藏）
前几天小明剑魔二创的视频很火，其中就用到了进行声音克隆的工具。当AI能以假乱真地模仿你的声音时，内容创作的边界正在被重新定义。本文精选2025年最值得关注的克隆工具，助你一键解锁声音自由。小白用户1、米可AI，内置多种音色，上手简单，适合自媒体和视频创作者，可以看到登录进去界面包含声音克隆、AI配音、多人配音等功能。内置的语音包含常用的二次元语音模型、网络热门语音模型等等如果需要克隆自己的声音
网页版 Cursor 发布！前端再一次被针对了！
在当今数字化飞速发展的时代，AI 辅助编程工具逐渐成为开发者提高效率的得力助手。从 GitHub Copilot 到 Cursor，这些工具以其强大的代码生成能力广受关注。而今天，我要介绍的是一款被称为 “网页版 Cursor” 的革命性工具——DeepSite。什么是网页版 Cursor？DeepSite 是 Hugging Face 平台上的一款前沿应用程序，它以“氛围编程（Vibe co
使用Go开发MCP Server, 太简单了!
不多废话，假定你已经了解了 MCP (Model Context Protocol)的背景知识。当前 Go 生态圈有两个比较知名的开发 MCP 的库，一个是mark3labs/mcp-go[1],另一个是metoro-io/mcp-golang[2],两个使用起来都很简单，这次我们根据 star 数量选择第一个做演示。mcp-go 入门mark3labs/mcp-go 库提供了功能丰富的例子，
扫描书籍PDF文件转Markdown/EPUB工具pdf-craft
项目简介本项目可将 PDF 一页一页读出，并使用 DocLayout-YOLO 混合我写的一个算法，将书页中的正文提取出来，并过滤掉页眉、页脚、脚注、页码等元素。在跨页过程中，会使用算法判断以妥善处理前后文跨页顺接问题，最终生成语义通顺的文本。书页会使用 OnnxOCR 进行文本识别。并使用 layoutreader 来确定符合人类习惯的阅读顺序。安装你需要 python 3.10 或以上（推
核对2个表格，Deepseek才是YYDS，看我30秒搞定！
数据核对，这4个字，每到月初就压得大多数人喘不起来，货款要核定，订单要核对，支出也要核对，看到数据就头大。有粉丝问道：有简单的方法没有用Deepseek啊！简单容易操作，30秒即可搞定！一、数据准备我们最好准备2个Excel表格，方便AI进行快速的核对，这2个表格的如果存在多个sheet，sheet的名称需要保持一致。不然得不到正确的结果，如果只有1个sheet则不需要特殊说明二、文件上传我们
AI内容检测的四种方法：AI水印的局限和出路
一、当我们在评估AI内容检测工具的能力时，我们需要考虑哪些因素？（一）技术方面1. 准确性：AI检测工具需要准确区分AI生成内容与人类创作内容，确保低误报和漏报率。除非工具能提供AI生成的概率，而不是简单的二元答案，“误报率1%”在很多应用场景下，如垃圾检测或教育中，可能仍然不够好。2. 抗规避能力：检测工具应该能够抵御故意规避检测的尝试，如文本改写或图片裁剪等常见手段，不容易受到此类攻击影响