Maxun 是一款开源的、无代码网页数据提取平台，旨在简化网页数据抓取的过程，用户无需编写代码即可快速构建自定义机器人，自动抓取网页数据并将其转换为 API 或电子表格。以下是关于 Maxun 的详细介绍：
Maxun 的核心功能包括：
Maxun 支持多种部署方式：
git clone https://github.com/getmaxun/maxundocker-compose up -d --buildhttp://localhost:5173/。npm installnpm run start。Maxun 正在开发云端版本，支持自动代理轮换、验证码解决和大规模数据抓取。此外，未来还将增加更多集成和功能，如登录后数据抓取和双因素认证支持。
Maxun 通过无代码技术降低了网页数据抓取的门槛，适合技术小白和开发者使用。其快速部署、自动化抓取和强大的数据转换能力，使其成为现代数据采集的理想工具。
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1 个月前
从传统认知来看，算力、算法和数据被认为是人工智能的核心三大要素。当大模型出现后，大模型在当前人工智能发展中占据着极其重要的地位。 大模型与算法的关系：从属而非取代。传统算法的定位：算法本质是解决问题的步骤规则，如SVM、随机森林等，是AI的底层方法论。 大模型的本质：大模型是算法的一种高级形态，依托深度学习（尤其是Transformer架构）实现，其核心仍是算法逻辑的演进。例如，GPT的生成能力源于自注意力机制（算法创新），而非脱离算法的新存在。 大模型为何需要独立强调？ 尽管大模型属于算法范畴，但其独特性使其具备基础设施属性： 平台化能力：如GPT-4可作为基础平台，支撑多样下游任务（写代码、客服、科研），类似操作系统。 资源门槛：训练大模型需超算集群和千亿级数据，远超传统算法，成为独立的技术-资源综合体。 生态影响：催生模型即服务（MaaS），改变行业分工（如企业无需自研模型，调用API即可）。 AI的核心能力确实高度依赖于数据、算力和大模型，但这三者并非全部。它们是推动现代AI发展的基础设施，但真正的核心能力还需结合其他关键要素，以下分层次解析： 1. 数据、算力、大模型的角色 数据：AI的“燃料”，尤其是监督学习和自监督学习依赖海量标注或无标注数据（如GPT-4训练用了数万亿词元）。 算力：硬件（如GPU/TPU集群）支撑大规模训练和推理，例如训练GPT-4需数万块GPU和数月时间。 大模型：通过参数量的增加（如千亿级参数）实现更强的泛化和多任务能力，如Transformer架构的涌现能力。 2. 被忽视的核心要素 算法创新： 数据与算力的价值需通过算法释放。例如，Transformer（2017）相比RNN的突破、扩散模型对生成任务的改进，均源于算法设计。 小样本学习（Few-shot Learning）、强化学习的策略优化（如PPO算法）证明：算法效率可弥补数据或算力的不足。 工程能力： 分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed）、模型压缩（量化、蒸馏）等技术，决定大模型能否实际落地。 领域知识： 医疗AI依赖专家标注和病理学知识，自动驾驶需融合传感器物理模型，说明垂直场景的壁垒远超大模型本身。 3. 未来趋势：超越“大力出奇迹” 高效训练与推理： 低功耗芯片（如神经拟态计算）、MoE架构（如Mixtral 8x7B）正降低对算力的依赖。 数据质量 vs 数量： 合成数据（如NVIDIA Omniverse）、数据清洗技术逐步减少对纯数据量的需求。 可解释性与安全： 模型对齐（Alignment）、因果推理等能力将成为下一代AI的竞争焦点（如Anthropic的Claude 3）。 4. 总结：AI的核心能力是“系统级创新” 短期：数据、算力、大模型是入场券； 长期：算法设计、跨学科融合（如神经科学）、工程优化、伦理治理等系统性能力才是关键。 类比：如同火箭需要燃料（数据）、引擎（算力）、设计（模型），但真正的突破来自材料科学（算法）与控制系统（工程）。 未来AI的竞争将不仅是资源的堆砌，而是如何用更少的资源解决更复杂的问题，这需要多维度的创新能力。
1 个月前
数据标签业务（Data Annotation / Data Labeling）是人工智能（AI）产业链中的重要环节，主要为机器学习模型提供高质量的训练数据。随着人工智能技术的广泛应用，中国的数据标注行业迎来了巨大的商业机遇，同时也面临一系列挑战。本文将从市场需求、政策环境、技术发展、产业竞争等多个维度进行分析。 一、数据标签业务的商业机遇 1. AI产业高速发展带动数据需求增长 中国人工智能产业正在快速发展，自动驾驶、智能客服、智能安防、医疗AI等领域对高质量数据标注的需求不断增长。例如： 自动驾驶：需要海量的图像、视频数据进行道路标注，如车道线、行人、交通标志等。 智能医疗：需要专业医学影像数据标注，如CT、MRI图像的病变区域标注。 电商与内容推荐：需要大量的文本、语音、图像数据进行分类、情感分析等标注。 数据质量直接决定了AI模型的性能，因此高质量的数据标注服务成为AI企业的刚需。 2. 中国具备全球领先的“数据优势” 中国的互联网和移动应用市场庞大，数据量丰富，包括社交、购物、金融、交通、医疗等多个领域的数据资源。相比欧美国家对数据隐私的严格监管，中国本土市场的数据可获取性更强，为数据标注业务提供了丰富的原材料。 3. 人力成本相对较低，适合规模化发展 尽管中国的劳动力成本逐年上升，但相比欧美仍然较低，特别是在三、四线城市和农村地区。大量低技术工人可以通过简单培训参与数据标注工作，形成规模化的数据加工产业链。 4. 政策支持及人工智能发展战略 中国政府高度重视人工智能发展，出台多项支持政策，如《新一代人工智能发展规划》，鼓励企业布局AI数据相关业务。此外，地方政府也在推动“AI+产业”落地，为数据标注公司提供政策支持、产业园区资源等。 5. 行业逐步向标准化、自动化升级 随着AI技术的发展，数据标注行业正在向更高效的方向演进： 半自动化标注：利用预训练AI模型辅助人工标注，提高效率。 智能质量控制：采用机器学习算法对标注数据进行自动审核，减少人工错误。 行业标准化：政府与企业推动建立统一的标注标准，提高数据质量。 这些趋势有助于降低成本、提高效率，使数据标注企业更具竞争力。 二、数据标签业务的商业挑战 1. 低端市场竞争激烈，价格战严重 数据标注行业进入门槛较低，导致大量小公司涌入市场，尤其是低端手工标注业务竞争激烈，利润率较低。许多企业通过压低价格争夺订单，导致行业整体盈利能力下降。行业集中度低，超500家中小标注企业竞争，图像标注单价从0.5元/张降至0.2元/张（2020-2023年），毛利率普遍低于15%。 2. 数据隐私与安全监管趋严 随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的实施，数据使用的合规性要求提高，许多企业在数据收集和处理过程中需要满足严格的合规要求。这对数据标注企业提出更高的合规成本，如： 数据脱敏处理：需要去除敏感信息，增加处理成本。 数据存储合规性：要求数据存储在国内，并满足安全要求。 3. 业务同质化，缺乏技术壁垒 目前市场上的数据标注公司大多依赖人力，缺乏自主技术创新，难以形成核心竞争力。随着AI自动化标注技术的进步，传统的纯人工标注模式可能被取代，低端数据标注公司面临淘汰风险。 4. AI自动化标注技术的冲击 AI本身的发展正在威胁传统人工数据标注市场。例如： 计算机视觉：自动图像识别和标注技术正在进步，减少人工标注需求。 自然语言处理（NLP）：自动文本分析工具可以降低文本标注的人工需求。 虽然完全替代人工标注还需时间，但对于低难度标注任务，AI已经可以大幅减少人工参与。 5. 客户集中度高，议价能力低 目前中国数据标注市场的大客户主要是科技巨头（如BAT、华为、字节跳动等），这些企业的议价能力极强，小型标注公司难以获取高利润订单。此外，大型科技公司正在自建数据标注团队，减少对外部供应商的依赖，使数据标注企业的市场空间进一步压缩。 三、未来发展方向与建议 1. 向高价值标注业务转型 企业应避免陷入低端市场的价格战，转向更专业化、高价值的标注领域，如： 医疗AI标注（高精度医学影像、基因数据） 自动驾驶高精度3D点云标注 金融数据标注（信用风险评估、反欺诈分析） 这些领域要求专业知识，竞争相对较小，利润率更高。 2. 发展智能标注平台，提高自动化水平 企业应开发自有标注平台，结合AI自动化工具，提升标注效率。例如： 采用预标注+人工审核模式，提高效率。 发展众包平台，让自由职业者参与标注任务，降低成本。 引入区块链溯源技术，提高数据可信度。 3. 加强数据安全与合规管理 数据合规是未来发展的关键，建议： 采用数据脱敏技术，确保用户隐私安全。 获得ISO 27001信息安全认证，增强市场信任度。 避免使用敏感数据，规避法律风险。 4. 拓展海外市场 相比中国市场竞争激烈，欧美市场的数据标注需求仍然较大，且愿意支付更高的价格。可以通过合作或跨境平台提供数据标注服务，拓展海外业务。 5. 与AI企业深度合作，提供定制化服务 与AI企业建立深度合作，提供更符合客户需求的标注服务，如： 嵌入式标注服务（在AI开发平台上直接提供标注服务） 数据增强+标注（同时提供数据扩增和标注服务） SaaS模式标注平台（提供在线标注工具，企业自行标注） 四、结论 中国的数据标签行业正处于快速发展阶段，市场潜力巨大，但也面临激烈竞争和技术变革带来的挑战。未来，企业应摆脱低端市场竞争，向高价值、智能化、合规化方向发展，才能在行业中占据更有利的位置。同时，通过国际化布局和技术创新，也能进一步拓展市场空间，实现长期增长。 (图片来源：levity.ai)
2 个月前
我们在开发网站的时候，往往有想克隆别人网站的想法。那么在技术上怎么才能实现呢？ ⚠️ 重要提示 确认目标网站的版权和合法性：如果你没有目标网站的授权，直接克隆并使用可能会侵犯版权或违反法律。 如果只是想模仿其功能或界面，建议自行开发类似的网站，而不是直接复制。 如果你拥有授权，可以使用以下方法进行克隆。 🔹 方法 1：使用 HTTrack 下载整个网站 HTTrack 是一个网站克隆工具，可用于离线浏览： 下载安装 HTTrack（Windows/macOS/Linux 都支持）。 创建新项目 并输入目标网站 URL地址。 启动克隆，HTTrack 会下载 HTML、CSS、JS、图片等资源。 本地查看和编辑，然后上传到自己的服务器。 缺点： 只能克隆静态页面（HTML、CSS、JS），无法克隆后端功能（如 API、数据库、登录系统等）。 如果目标网站有反爬虫策略，可能无法完整下载。 🔹 方法 2：手动分析 & 重新开发 如果你想复制网站的功能，而不仅仅是外观，建议进行以下操作： 1. 分析网站前端 使用 Chrome 开发者工具（F12） 查看 HTML 结构、CSS 样式和 JavaScript 逻辑。 使用 Postman 或浏览器 Network 面板 分析 API 接口调用方式（如果适用）。 复制或编写类似的 HTML/CSS/JS 代码，实现前端界面。 2. 分析网站后端 如果网站有 API 接口、数据库等后端功能，需要： 观察 API 调用（GET/POST 请求）以了解数据交互方式。 搭建类似的后端（Node.js、Python、PHP、Go 等），并使用数据库（MySQL、MongoDB 等）。 如果网站使用的是 OpenAI API，你可以在 [OpenAI 官方网站] 申请 API Key，然后在你的项目中集成 ChatGPT 或 DALL·E 相关功能。 3. 部署你的网站 本地开发：使用 HTML + CSS + JavaScript + 后端框架（如 Flask、Express、Django）。 云端部署：选择服务器（AWS、阿里云、Vultr、腾讯云等）并部署网站。 🔹 方法 3：使用 Web Scraping（仅用于数据获取） 如果你只想获取网页上的文本数据，可以使用 Python + BeautifulSoup / Selenium 进行爬取： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://openai.cha-tai.cn/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取页面文本 text = soup.get_text() print(text) 注意： 如果网站有反爬虫机制，可能需要使用 Selenium 或 Scrapy 进行爬取。 只能获取静态数据，无法克隆网站的功能。 🔹 结论 如果你只是想获取网站的内容，HTTrack 或 Web Scraping 可能够用。 但如果你想克隆网站的功能，建议分析前端和后端结构，并自行开发。
4 个月前
中美 AI 竞争已进入白热化阶段，技术差距的缩小、数据瓶颈的突破以及地缘政治的影响将成为未来 AI 发展的关键因素。
8 个月前
一款适用于任何网站的自动数据提取工具
8 个月前
有几款网站数据分析AI工具值得推荐: Webutler.AI Webutler.AI是一款适用于任何网站的自动数据提取工具。它基于人工智能来分析出网页最合适的数据，并允许将其下载并保存到Excel。该工具不需要特定于网站的脚本，而是通过对HTML结构来检测出关联数据并选择最合适的列表。常用场景包括收集产品价格和评论、分析社交媒体网站等。 MonkeyLearn MonkeyLearn是另一个无编码平台，它使用人工智能数据分析功能来帮助用户可视化和重新排列数据。它提供了一系列预训练的机器学习模型,可用于情感分析、主题分类、命名实体识别等。 MAXQDA MAXQDA是一款定性数据分析软件,提供了广泛的分析方法工具,如扎根理论、定性内容分析、话语分析、混合方法等。它使定性数据分析比以往更快、更容易,并提供了直观易学的界面。 总的来说,这些AI工具可以帮助网站所有者自动执行内容分析和数据采集任务,节省大量时间和精力。通过使用先进的算法和机器学习模型,它们能够快速准确地提取和分析网站内容,为网站优化和内容策略提供有价值的洞见。 推荐官：Perplexity.ai
9 个月前
使用Wix, illa Cloud和Mixo等AI工具创建无代码网站。
9 个月前
Amazon Q是一款功能最强大的生成式 AI 助手，用于加速软件开发和利用业务数据。
9 个月前
西门子（Siemens）与埃森哲（Accenture）能够通过先进的解决方案以及数据驱动的实践来帮助应对这些挑战，这些方案与实践能够支持电池工程与制造的强大创新与优化。
9 个月前
TimesFM是Google Research开发的一个预训练时间序列基础模型，该模型在各种现实世界的预测基准上展现出令人印象深刻的零样本性能。
