5分钟搭建一个高精度中英文OCR识别服务
最近接到一个需求：需要从邮件中自动下载某些邮件的附件，而这些附件是经过加密的压缩包，解压码在对应的图片中，所以需要自动识别图片中的解压码，然后去解压文件。经过各种调研，对比了几种OCR，最后选定了EasyOCR，轻量、识别率高、开源免费！1. 简介 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR（光学字符识别）库，支持 80+ 种语言的文字识别。它具有以下特点：使用简单，仅需几行代码即
内容创作工具
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
专利图、论文图太费时？GPT4o科研绘图实测结果全公开
在学术研究和技术开发领域，一张精准的图形往往胜过千言万语。对我们这些每天与专利图、论文插图打交道的人来说，绘图既是必要技能，也是一大痛点。当OpenAI发布GPT4o新版本，声称具备增强的图形生成能力时，我第一时间进行了深入测试。接下来，我将分享第一手测试体验，并给出几种实测后GPT4o相对表现较好的科研绘图类型及提示词，帮你节省试错时间。注意：测试结果可能因模型版本和具体任务而异。科研绘图痛
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": {
Amazing! 5 分钟打造发布会级别 PPT
AI 的快速发展，让人应接不暇。但是，再厉害的 AI，也只能提效。光想着 AI 干完所有的活，比如做一份高大上的 PPT，目前大众接触的工具基础上，还是比较难度的，目前 2 个难点 AI 还是无法做到的：模板固定化，无论是哪个 kimi、AIPPT、还是百度 PPT，都不能无中生有，依赖于网站提供的模板；补充：WPS 生成的 PPT 虽然可以根据上传的模板进行更换，只适合有固定模板的无法快速插
AI平权 ≠ AI平效
最近，“AI平权”这个词频繁出现在公众视野中。尤其在DeepSeek等模型推出之后，C端用户的使用门槛似乎显著降低。很多人开始相信，人人都能使用AI，“AI平权”仿佛触手可及。但问题随之而来：AI平权，真的会让人与人之间的差距缩小吗？还是，它会像过往的许多技术革命一样，反而进一步放大能力差异？要探讨这个问题，不妨让我们从一个许多人更为熟悉的工具——Excel聊起。01二十年前二十年前，我初入职
一句指令秒部署“浪漫坐标”网页？不止于此，揭秘高效自动化背后的MCP魔法
最近在探索MCP相关的服务生态，然后就发现了腾讯所发布的这个Edgeone Pages。让我感觉自己开了挂。使用的过程中又对MCP的数据流研究了下。1. 从Edgeone Pages的案例开始1.1 案例演示哈，大家都知道，我前两天在第一次学习MCP的时候做了一个案例，使用高德地图的MCP服务只做了一个旅游的行程规划。步骤是这样的：这个中间需要我自己手工介入很多步，但是现在，我可以直接将两个提
这是我见过最牛的AI翻译助手，免费还能直接PDF翻译
这是苍何的第 357 篇原创！大家好，我是苍何。最近在疯狂研究 MCP，由于这东西是外国公司 Anthropic 提出的协议，要想知根知底，还得看官方教程。但这样一份全英文的教程，我是看不下去的，倒不是我的英语有多差（高考反正是勉强及格了?）。而是，从小的阅读习惯就是中文环境，不瞒你说，这些单词也许大部分都认识，但连在一起，放在具体的语境中，脑袋瓜子还是多少有点嗡嗡的响。我的做法是，
GoCard：程序员的 Markdown 闪卡神器
0x0001 开篇：程序员的神器——GoCard 闪卡朋友们，你们有没有这样的烦恼？每天面对海量的技术知识点，记得快忘得也快。今天给大家安利一款专为开发者打造的神器——GoCard，一个用 Markdown 文件存储的轻量级间隔重复系统（SRS）。想象一下，你的知识卡片不再是一堆零散的笔记，而是整齐地躺在 Git 仓库里的 markdown 文件，随时可以追踪修改、协同编辑。作为一个在终端里如
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