【无关技术】Apple选择阿里通义,为什么不是百度或者Deepseek

首先祝大家元宵节快乐

       可以问东问西的iPhone是更好的智能手机,识别、满足需求的是AI Phone;装载DeepSeek的iPhone,和装载阿里大模型的iPhone完全不同

库克认为去年最后一个季度,也是苹果财年的一季度,大中华市场大滑坡的重要原因是,他眼中近乎完美的“Apple Intelligence”,还没有在中国市场推出。他用结果来反证理由,看似有理,铁证如山。

“苹果智能”4月新语言版本上线,苹果会在中国市场选择哪一家作为合作伙伴,是个重要的节点。百度、讯飞、还是腾讯。

应时而出的DeepSeek确实是带来了悬念。

强如苹果,既然在美国市场选择了OpenAI,在中国市场应该会考虑选择最强平替?

梁文锋在此时此刻冒险披露进展,释放核弹,总该有所求,当下正在发生的最大的AI利益博弈,就是苹果大模型的选择,以及随后会对安卓阵营产生的重要垂范。

### 使用爬虫技术抓取百度DeepSeek相关内容的方法及工具 #### 方法概述 为了从百度搜索引擎中获取与“DeepSeek”相关的数据,可以采用网络爬虫技术。具体来说,可以通过编写 Python 脚本并利用第三方库来实现这一目标。常用的工具和技术包括 `requests` 库用于发送 HTTP 请求、`BeautifulSoup` 或 `lxml` 用于解析 HTML 页面结构以及 `pandas` 用于存储和处理抓取的数据。 以下是具体的实现方法: 1. **构建请求头** 百度会对访问来源进行验证,因此需要设置合适的 User-Agent 和其他头部信息以模仿浏览器行为[^3]。 2. **发送 GET 请求** 利用 `requests.get()` 函数向指定 URL 发送请求,并附带关键词参数(如 “DeepSeek”)。这一步骤能够返回包含搜索结果的网页内容。 3. **解析响应内容** 将接收到的 HTML 文档传递给 BeautifulSoup 对象,通过 CSS Selectors 定位感兴趣的部分,比如标题、摘要或者链接地址等字段[^4]。 4. **保存结果至文件** 把提取出来的各项属性组合成列表形式,最后写入 CSV 文件或其他持久化媒介以便后续分析使用。 #### 实现代码示例 以下是一个简单的 Python 程序片段演示如何执行上述流程: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_deepseek_data(keyword, num_pages=5): base_url = 'https://www.baidu.com/s' headers = { 'User-Agent': ('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/91.0 Safari/537.36') } all_results = [] for page in range(num_pages): params = {'wd': keyword, 'pn': str(page * 10)} response = requests.get(base_url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.select('.result.c-container') for item in items: title_tag = item.find('h3') or {} link_tag = item.find('a', href=True) or {} result = { "Title": title_tag.get_text(strip=True), "Link": link_tag['href'] if isinstance(link_tag, dict) and 'href' in link_tag else None, } all_results.append(result) df = pd.DataFrame(all_results) return df if __name__ == "__main__": data_frame = fetch_deepseek_data("DeepSeek", num_pages=3) output_file = "./output/deepseek_searches.csv" data_frame.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf_8_sig') ``` 此脚本定义了一个函数 `fetch_deepseek_data`, 接受两个参数分别是查询关键字 (`keyword`) 及希望检索的最大页数(`num_pages`). 运行该程序将会生成一个名为 `deepseek_searches.csv` 的CSV文档,其中包含了每条记录对应的标题及其URL. #### 注意事项 尽管以上方案可行有效,在实际操作过程中仍需注意以下几个方面: - 频繁调用可能导致IP被封禁,建议加入随机延时机制减少服务器压力; - 不同版本号可能引起HTML标签变化,务必定期更新选择器路径匹配最新布局; - 数据质量参差不齐,必要时还需清洗过滤无关噪声项;
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