沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 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 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” Open AI o3mini 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务，

ollama，安装步骤非常简 单。 3.1.2 步骤 2：安装 Llama 下载 Llama3，打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令： ollama run llama3 程序会自动下载 Llama3 的模型文件，默认是 8B，也就 80 亿参数版本，个 人电脑完全可以运行。等待安装完成，如图 12 所示。 14 Figure 12: Ollama 里下载 Llama3 界面 以上就已经安装完毕，到现在大模型已经在本地部署完成。 包含了运行所需的代 码、运行时、系统工具、系统库和设置。 2. 镜像（Image）：用于创建容器的只读模板。一个镜像可以包含完整的操作 系统环境。 3. Dockerfile：定义镜像内容的文本文件，包含了构建镜像的所有指令。 4. Docker Hub：公共的 Docker 镜像仓库，用于存储和分发 Docker 镜像。 5. 拉取镜像：docker pull is denied. 如图 26所示。 Figure 26: ollama 部署权限错误 解决方法：Ollama 默认安装的路径： C:\Users\Wb\AppData\Local\Temp 文件夹没有读取和执行权限的原因，勾上就可以了，如图 27所示： 25 Figure 27: ollama 部署权限解决方法 26 5 零代码本地搭建个人知识库 5.1 本地知识库优势 部署本

M 6 Deepseek的能力图谱 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 ，这个数据 集包含了大量基于2020年之前数据生成的问答对。 提取问题：从数据集中提取问题，并使用set去重。 检查问题数量：确保提取的问题数量至少为10万个。 保存问题：将问题保存到CSV文件生成的真实答案问题.csv中。 要生成10万个存在真实答案的问题，并且基于2020年之前的 数据，可以使用现有的公开问答数据集（如SQuAD 、 Natural Questions等）来生成问题。可以从多个数据集中组

知人工智能产品和服务的适用范围、注意事项、使用禁忌，支持使用者知情选 择、审慎使用。 （c）服务提供者应在告知同意、服务协议等文件中，支持使用者行使人 类监督和控制责任。 （d）服务提供者应让使用者了解人工智能产品的精确度，在人工智能决 策有重大影响时，做好解释说明预案。 （e）服务提供者应检查研发者提供的责任说明文件，确保责任链条可以 追溯到递归采用的人工智能模型。 （f）服务提供者应提高人工智能风险防范意识，建立健全实时风险监控

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