#数据处理

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meng shao
6天前
[开源推荐] N8N Workflow: 收集了 2053 个 n8n 工作流 的开源项目，堪称自动化爱好者的宝藏库！把从 n8n 官网、社区论坛、GitHub 以及其他公开来源收集的工作流整合在一起，提供了丰富的灵感、学习资源和可直接复用的自动化方案。 核心亮点 1. 海量工作流，覆盖广泛 项目收录了 2053 个工作流，涉及 365 种不同的服务和 API，比如 Telegram、Slack、Google Sheets、OpenAI、Airtable 等。这些工作流涵盖了从简单的数据同步到复杂的多触发器企业级自动化，适合各种场景，包括： · 通信：如自动发送消息到 Slack 或 WhatsApp · 数据处理：如 Google Sheets 数据整理或数据库操作 · AI/ML：如利用 OpenAI 进行内容生成 · 电商/社交媒体：如 Shopify 订单处理或 X 自动发帖 2. 高效的文档与搜索系统 这个项目不仅仅是堆积了一堆 JSON 文件，它还开发了一个 高性能文档系统，让用户可以快速浏览、搜索和分析工作流： · 超快搜索：基于 SQLite FTS5 的全文搜索，响应时间不到 100 毫秒 · 智能分类：工作流按触发类型（手动、Webhook、定时等）和复杂度（低、中、高）自动分类，还支持按服务类型（如通信、AI、数据库）过滤 · 可视化支持：可以通过 Mermaid 图表生成工作流的可视化结构 · 响应式设计：界面适配手机和桌面，支持深色/浅色主题，体验非常友好 3. 智能命名与组织 每个工作流的 JSON 文件名都被智能转换为易读的标题。如 2051_Telegram_Webhook_Automation_Webhook.json 会变成 Telegram Webhook Automation，既直观又方便搜索。工作流还被自动归类到 12 个服务类别（如通信、云存储、CRM 等），让你轻松找到适合自己需求的方案。 4. 统计与洞察 项目提供了详细的统计数据，比如： · 总计 29,445 个节点，平均每个工作流 14.3 个节点 · 触发类型分布：40.5% 是复杂多触发器工作流，25.3% 是 Webhook 触发，23.2% 是手动触发，11% 是定时触发 · 复杂度分析：35% 简单（≤5 节点），45% 中等（6-15 节点），20% 复杂（16+ 节点） 为什么重要？ 这个项目之所以重要，是因为它极大地降低了自动化开发的门槛： · 节省时间：无需从零开始设计复杂的工作流，直接复用现成的方案 · 学习资源：通过研究这些工作流，你可以快速掌握 n8n 的用法和最佳实践 · 社区驱动：开源的本质让它成为一个不断扩展的资源库，适合个人开发者、自由职业者以及企业用户 · 商业潜力：作者允许商业使用，你可以基于这些工作流为客户开发解决方案，甚至创建附加价值（如教程或模板库） 不足与注意事项 · 安全性：工作流可能包含过时的节点或需要特定 n8n 版本支持，使用前需要仔细检查 · 技术门槛：虽然文档系统很友好，但运行服务器和导入工作流需要一定的技术基础（比如安装 Python 和依赖） · 无官方发布版本：目前仓库没有正式的 Release，可能需要用户自己处理更新和兼容性问题
#N8N Workflow #自动化 #开源项目 #工作流 #数据处理
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gemini教我"永远不要相信AI可以写出完美的XML"
#AI #XML #编程 #技术 #数据处理
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pseudoyu
2个月前
我在今年的开源之夏（OSPP 2025）里带了一个项目，关于 GitHub 数据索引/处理/标记的，欢迎对开源/数据处理/Rust 感兴趣的大学生报名（6.16 日截止） 🫡
#开源之夏 #OSPP2025 #GitHub #数据索引 #数据处理 #数据标记 #Rust #大学生
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henu王凯
2个月前
另外有个最大的转变： 我现在特喜欢用Cursor调各类API、串流程最终实现需求，比如之前我会用Claude等联网搜索拿各类股票数据，是因为我不愿意一个个整理数据也没能力拉数据，现在我首选Cursor拉最准确的数据，然后数据再结合大模型加工、处理。 Cursor对我最大的作用就是能让我玩起来各类API、串流程
#Cursor #API #Claude #股票数据 #数据处理 #大模型
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勃勃OC
5个月前
这是在反串吗？ Perplexity 为 R1 抹去言论审核，补充一些全球公认的事实信息，叫“在开源社区拉屎，对中国有敌意”？ 中国大语言模型的训练数据集处理流程有几十万个关键词、人工黑名单、工信部备案30年 您是知道的吧 换言之，为什么要专门去除对中国不利的消息呢？ 😳😳😳
#信息审查 #中国 #人工审核 #人工智能 #语言模型 #数据处理 #全球信息 #开源社区 #言论自由 #中国政策
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宝玉
6个月前
DailyDoseofDS 这个图把传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的差异分的比较清楚。 传统 RAG 就是先把文档向量化保存到向量数据库，然后在用户查询时，对用户的问题也做向量化，从向量数据库中找到相关的文档，再把问题和找出来的结果交给 LLM 去总结生成。 这种方式的优点就是简单，由于不需要太多次和 LLM 之间的交互，成本也相对低，但缺点是经常会因为做相似检索时，找不到合适的结果，而导致生成结果不理想。 Agentic RAG 则是在过程中引入 AI 智能体： - 先对用户的查询内容用智能体进行重写，比如修正拼写错误等 - 智能体判断是不是还需要额外的信息，比如可以去搜索引擎搜索，或者调用工具获取必要的信息 - 当 LLM 生成内容后，在返回给用户之前，让智能体去检查答案是不是和问题相关，是不是能解决用户的问题，如果不行，则返回第一步，修改查询内容，继续迭代，直到找到相关的内容，或者判断该问题无法回答，告知用户结果。 当然这样做的缺点是成本要相对高一些，并且耗时会更长。
#RAG #Agentic RAG #向量数据库 #LLM #自然语言处理 #信息检索 #数据处理
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🔥马斯克：特斯拉自动驾驶在黑暗中也能看的很清楚。 我们去掉了摄像头的后期处理，只保留数据。 计算机获取的数据远超摄像头呈现的画面。能捕捉极低光条件下光子差异，比你想象的还精确！ 此外，这还让我们减少了13毫秒的延迟。
#马斯克 #特斯拉 #自动驾驶 #黑暗视觉 #摄像头技术 #数据处理 #延迟优化