LCFliu的博客

 在前面2篇文章中,已经实现了本地部署deepseek模型和安装open-WebUI的工具使用了, 那接下来我们该在日常工作中怎么将别人的模型变成自己的专属模型呢? 

在以前安装Open-WebUI时，需要通过docker安装, 针对小白来讲呢有些麻烦, 因此这里推荐使用python环境安装Open-WebUI,简单快捷上手快!

deepseek大模型的安装和使用

为了帮助用户更好地管理自己的财务状况，特开发此个人财务管理小平台系统，方便用户记录收支情况并生成财务报表。- 用户点击“生成报表”按钮后，系统将根据设置的时间范围从数据库中提取数据，并生成柱状图形式的财务报表。- 支持用户查询特定时间段内的财务记录，并生成可视化报表。- 用户点击“生成财务报表”按钮后，将跳转到报表页面。- 后端接收用户提交的记账类型、金额、日期和备注信息。- 用户点击“记账”按钮后，数据将被提交到后台存储。- 后端接收用户提交的开始日期和结束日期。- 用户可以设置开始日期和结束日期。

该项目旨在通过大数据分析，为客户提供个性化的旅行方案。利用Python编程语言的数据抓取技术，从各大旅行网站收集详尽的客流数据和热门旅游景点的实时信息，经过深度分析和智能整合，为用户制定既能避开人流高峰又能充分体验当地风情的最佳旅行方案。

很长时间没有再用谷歌的Chrome浏览器插件做自动化相关的内容了， 最近场合需要使用了下， 发现目前很多国内的景象-淘宝-阿里-豆瓣了 的chromedriver网址都不在维护了， 谷歌官网的下载地址:这个国内需要fan出去才能访问到很不方便。

在当今数字化的时代，数据就是新时代的石油。BOSS直聘岗位分析项目运用先进的Selenium爬虫技术，结合Python编程语言的强大功能，从全国13个热门城市收集了超过3000条技术岗位信息。项目通过数据爬取、清洗、分析与可视化等一系列步骤，为我们揭示了最新的岗位需求趋势、薪资状况以及求职者的技能需求。

在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘有价值的信息成为了一项挑战。对于每年数百万的高考学子而言，准确理解历年分数线变化趋势，对未来志愿填报至关重要。为此，我们精心打造了一款集数据收集、处理、分析及可视化为一体的高考分数线智能分析系统——一款真正能够帮助考生与家长洞察先机、决胜未来的利器。核心功能亮点1. 智能化数据抓取与清洗利用先进的Python爬虫技术，我们的系统能够自动从教育部门官方网站及其他权威数据发布平台高效抓取最新的高考分数线数据，确保数据的实时性和准确性。 强大的Pa

本项目旨在通过网络爬虫技术从链家网抓取深圳地区的二手房、新房及租房的详细信息，并利用先进的数据处理和可视化工具对数据进行深入分析，进而洞察房地产市场的最新动态、价格分布以及供需关系等关键指标。该项目不仅为潜在买家、卖家、投资者以及房地产行业的专业人士提供了极具价值的信息参考。

本项目针对当当网2021至2023年畅销书榜单的数据进行了深度分析。通过爬虫技术自动抓取每本书的基本信息，包括书名、评论数、作者、出版社、价格和折扣等，并将这些数据整合进CSV文件中。随后，利用FineBI软件进行数据可视化，生成了包括出版社市场份额、书籍出版时间与销量关系、折扣对销量影响等多个维度的分析图表。项目旨在揭示图书市场的趋势和发展方向，为出版商和读者提供有价值的市场洞察。

本项目打造了一款智能旅行助手平台，利用先进的网络爬虫技术和数据分析手段，从携程旅游等知名网站自动抓取最新的景点信息，并实现对人流量的实时监控及预测。项目亮点包括智能爬虫一键获取景点信息、实时人流量监控、多样化的数据可视化展现（如地图热力图）、用户友好的交互式搜索界面以及高效的数据库管理和快速查询功能。技术栈涵盖Python爬虫、数据处理、MySQL数据库、Flask框架和FineBI数据可视化工具。应用场景广泛，既可帮助游客规划行程，也能为景区管理提供支持，并为旅游业内的商家提供市场趋势分析。