嗯！

本来可以在网页上直接操作的，但是想了又想，总想在本地搞点事情，但好像事情也没怎么搞好，于是除了个这个玩意

↓↓↓

优点就是没发现什么优点，反正api是没有水印的，但是缺点有很多

我也真就不明白了 封装之后竟然会这么大

但毕竟有人说了，不知道什么环境下运行

所以除了2版

第二个勉强能接受

封装版本，打开就能用

先说版本1 封装版

每次封装总是在openai库报错，也就是用deepseek的时候出现了问题

于是直接auto-py-to-exe

打开软件后

先把Key填写进去

deepseek:

https://platform.deepseek.com/api_keys

直接打开就行

即梦:https://www.volcengine.com/experience/ark/?mode=vision&launch=seedream

200张免费

过后每张图0.2元

完事后一定要测试一下

这地方是要上传图片的

剩下的就是傻瓜操作

这里可以deepseek来优化提示词

(其实用coze的工作流 一样~)

差不多了就生成图像就行

双击可以打开

..

版本2

安装了python

就行

下载链接

版本1

通过网盘分享的文件：即梦4.0封装
链接: https://pan.baidu.com/s/1RTU8udP4eCN1WIRSQzhjMQ?pwd=f8f9 提取码: f8f9

版本2

通过网盘分享的文件：即梦4.0散装
链接: https://pan.baidu.com/s/19QqlFa3f_ygXdjJXjjWgYA?pwd=cwmk 提取码: cwmk

可能是我的问题，|´・ω・)ノ

发现笔趣阁有些电子书下载不了~

于是找到这款小软件

测试过 还可以

直接用就行

通过网盘分享的文件：笔趣阁下载器.rar
链接: https://pan.baidu.com/s/1khe1k4vY0vrSm60H_YC3vg?pwd=jhj5 提取码: jhj5

直接打开这个

然后输入第一张的 文件链接 选择好输出地址就行

1.机器审核→抓取铭感词汇,进行匹配

2.初审→人工复核

3.复审→播放量大于10W,有举报,标黄

4.三审→播放大于300万→判定优质内容,提示优化内容

自然流1.2W 是个门槛,进行评级

算法的调整

监管方要求,禁止出现信息茧房

推送机制→兴趣多样性 言外之意,用户多模态抓取推送,多标签混合建模

女生→二奢

​ →美妆

​ →追星

用户过往在抖音上喜欢的内容,多样性///

本地推

内容成长快 上dou+

内容少的 上本地推

上实物的标准,本地推 抖音小店 平台可以拖则 白号断开交易链路

报白5个连锁店,或者入住其他连锁品牌

禁止销售 语境 语意

搜索

搜索内容和标签进行匹配 包含站外方向

精准的搜索喜欢,助推视频流量

作品里面植入产品

https://95152.douyin.com/

Error: 1 documents failed toadd.
Forbidden access to file:"https://cdn.useanything.com/support/models/Xenova/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer config.json" 解决办法

跟着步骤来 肯定能成功

Ollama部署版本

首先打开官网

https://ollama.com/download

直接下载Windows版本

​ 可能有些网速不够快 , 提供下载安装版本

通过网盘分享的文件：OllamaSetup_2.exe
链接: https://pan.baidu.com/s/13cWJZZ4MDbnsYGlfetRRjQ?pwd=2hy2 提取码: 2hy2

下载安装就能用

记住安装位置,到时候可能会用得上

安装完毕不会有任何提示,但实际上已经安装完毕

如果觉得C盘放模型会占地方,可以换其他的盘

先检查一下版本

win+r

ollama -v

出现这个表示已经安装成功,此时先不要着急上模型,如果放在C盘 直接安装即可 首先退出Ollama 再操作

右键计算机 选择属性

不知道win10 和 win11是不是一样 但都是进入属性进行设置

右键计算机---属性---高级系统设置---环境变量

如下选择

直接复制OLLAMA_MODELS

下面一行在D盘新建文件夹后直接复制路径

然后确定--确定--确定 即可

当一切准备完毕

回到ollama https://ollama.com/download

回到deepeek官网 发现深度思考是R1模型

每个模型的大小都不一样 根据自己的显卡来

4090 可以直接莽32b+

3060卡 据说14b好像是极限..

ollama run deepseek-r1:14b

然后就是漫长的过程...

百度网网盘

通过网盘分享的文件：--ollama---models
链接: https://pan.baidu.com/s/11VX-eDCfJg5h_I_3twcctg?pwd=vgwf 提取码: vgwf

下载好了之后 可以直接放到原始地址,也可以放到变量地址

原始地址C:\Users\Administrator\.ollama Users是自己的用户名

然后 win+r

ollama list

尝试启动

ollama run deepseek-r1:14b

出现这个

代表启动成功

完成

退出输入 /bye

需要注意的 如果放在机械硬盘里 启动可能稍微慢一点 ~

知识库

打开刚才下载的文件

进行安装

安装到哪其实都行 就看你固态够不够大

首次打开

都完事了 进入到这个界面

简单设置一下

这个地方

再进行简单设置

然后

当出现
挂个梯子就好了

或者直接把文档扔进去都行

下课!

注意 回答的质量完全取决于你知识库的丰富程度

本来可以花钱解决的问题.....但就是想尝试一下免费的

• 科技的意义 似乎是改变生活的...

流程开始

1

需要安装Python

去官网下载即可

https://www.python.org/downloads/windows/

安装时,要选择,就最下面的下√

Add python.exe to PATH

2

安装pytorch

官网地址 https://pytorch.org/

注意一个问题

如果直接win+R cmd运行的话 会出现??????????? 应该是之前安装过python的 会出现这个状态

此时升级一下python

python -m pip install --upgrade pip

建议是进入安装目录 在地址栏输入cmd

然后等待即可

一会....

这就安装完毕了

3

安装Lama-Cleaner

pip install Lama-Cleaner

注意 变量或者路径错误 都会导致错误

• 出现报错检查

  • 我的电脑-属性-高级-环境变量
  • 找到正确的环境变量 - 地址栏打开cmd

升级命令 最高级的就不需要了

python.exe -m pip install --upgrade pip

4

运行

在刚才的cmd里面直接输入

lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8011

第一次运行 会自动下载东西

等到完毕后

在浏览器输入 http://127.0.0.1:8011/

如图

注意一点

lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8011

其中的cpu 代表只用cpu进行工作

如果有N卡

建议使用这个命令

lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8011

然后重新打开即可

5

快捷键

如果做局域网

则需要使用这条命令

lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8011 --host=0.0.0.0

延伸

可以部署在自己的服务器上,然后绑定域名 做个收费的项目...... (未测试)

或者部署在自家电脑上 然后通过隧道服务 巴拉巴拉 进行远程访问..... (测试成功,工程量还行吧,技术稍微有点敏感,不做教程了)

在右上角的设置 还可以选择很多模型进行处理

最后

效果非常不错!!

下课

所以,某个软件你收费那么贵 还用自己的电脑算力跑软件,真会玩!!

用视频中的图片搜索整个素材中出现的片段

跟着操作走 必定会成功!

首先下载幻剪

内侧地址:

最新安装包下载地址：
https://www.123pan.com/s/9dgKVv-Cmd0v.html?

提取码:KRlk

如图

--

用心不用旧

安装地址建议选择在 SSD 固态硬盘中 据说速度更快

CPU 建议最低配 i5 7200 +

内侧 8G

N卡

直接打开

但在打开之前先准备好素材

举例说明,,,,

登录之后

输入邀请码

JiTdkQ

先白嫖几天会员再说~

一定要注意 这个地方

素材时长一定要小于素材库容量

幻剪 不是按照素材大小决定容量的 而是用素材的时长决定的

文件夹或者单个素材直接导入

完事直接索引就好,期间不需要任何操作 看完再操作!!! 看完在操作

如果遇到提示下载模型,直接下载就行

如果要提速

--

导出的并发数可以是2 主要是看配置

重要的是这个

8G内侧 i7cpu 8G显存 这样的及以上配置 建议调到2

当所有的东西准备完毕后

检查 没有失败就是成功

发现失败 右键重新索引

重点!

语言一定要选对 要不白扯

如果有字幕文件,一定要和素材文件同名

搜索素材3个方式

• 如果有字幕文件最好 速度也是最快 只要搜索相应的字幕 就能出现画面
• 如果搜索画面 这直接输入关键词 就能根据关键词找到画面
• 如果输入图片 (剪贴板 截图粘贴 或者图片地址),也能迅速找到画面

分开演示

搜爆炸 就能在全部已经索引的素材中找到爆炸的场景

然后选中素材右键导出

此时会有人问 为何不批量导出 ?

答: 当你看到这篇文章的时候,已经支持批量了.如果不支持 下面留言,我跟软件作者单挑去!

下一步进行图片寻找片段

找一个差不多点的

就这个吧

剪贴板直接复制就行

就是截图 直接Ctrl+V

右键导出

如果觉得少

还可以一直放下翻

下课!!

交流群↓

有问题留言

有问题直接评论留言

2中方法

第一种,用自带的命令进行操作

谷歌浏览器 和 微软的Edge浏览器 本身的区别不大

就用谷歌浏览器做演示

例如这种

随着往下滑动 永无止境根本到不了头

F12

如果不是中文,可以点击右上角的齿轮 更改为中文操作

调整语言后,重启浏览器生效

Ctrl+Shift+P

但有时候快捷键会失灵,直接点击

得到如下结果

整体效果还算可以

但如果网页上嵌套各种模块 根本无法截图整张

例如动态数据分析

用到这个插件

• ​ 通过百度网盘分享的文件：GoFullPage插件.zip
  ​ 链接：https://pan.baidu.com/s/1XqgS5wk-NGtJCnQBeHX0_w?pwd=ygyj
  ​ 提取码：ygyj

安转方法如下

依次

或者直接复制 浏览器打开

chrome://extensions/

打开开发者模式

直接将下载好的压缩包扔里面

其实安装不安装都可以

出现照相机图标 就OK了

针对网页里的嵌套 也可以用

右上角的设置里面

可以详细设置

下课!

众所周知 GPT的发音不仅声音好,而且还高度拟人化

所以为什么不直接下载搞呢?

于是....正文如下

首先在魔法环境中打开

https://chromewebstore.google.com/detail/audiotts-simple-text-to-s/lhbdjaomnaobfljmhkmcfhhnihaaangh

直接点击安装即可,然后关闭浏览器 重新打开就好

然后

直接点击朗读

下载的是.acc文件,可以直接使用,也可以转码

当然,没有魔法环境也不怕

已经打包好文件和秘钥 拿来就能用

把.crx直接拖入到chrome就能用

下载地址:

链接：https://pan.baidu.com/s/1IFhNwkXdqdlbzuKcY89rww?pwd=6b8d
提取码：6b8d

更新时间为文章时间

关于Pro功能，Openai是20美元 商店里买是19.99美元
claude的Pro是20美元，商店里还没有测试

同样，没有PayPal支付功能，而且币种只有外卡
获得外卡的渠道就不说了

不过
值的说的是 Claude注册 是需要验证手机号的
似乎...不支持

进去之后

输入完名字之后直接开始使用

于是将之前总结的营销号格式扔了进去，并同时要求写一篇关于吃香蕉通便的营销文案

这是Claude生成的文案

这是GPT-4o给出的答案

不难看出，都是在一本正经的胡说八道
...

例如，询问了一下北京今天的天气

至于说哪个更有优势，看自己怎么说吧

但是
基于Openai写出的GPTs，不知道能否直接在Claude上直接使用

打开的官网是这样的
https://www.anthropic.com/

最后
咱先不说技术上的测试与评价，也不管是基于什么样的模型去延展，或者是什么样的算法
总体而言，自己感觉哪个最适合自己才是最好的

这里没有用3.5去对3.5 因为在Openai上用了很长时间的Pro 上来直接就默认使用更高一级的版本。

行吧，官网已经放在文章里了，感兴趣的自己去尝试，不过都是Claude写代码厉害.. 还没试过

https://xwean.com/1959.html

做个代码备份

NGINX 新增代理→nginx.conf

        # 新增Node.js应用的反向代理配置
        location /get-ip-info {
            proxy_pass http://localhost:3000;
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection 'upgrade';
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_cache_bypass $http_upgrade;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        }

        location /get-weather {
            proxy_pass http://localhost:3000;
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection 'upgrade';
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_cache_bypass $http_upgrade;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        }
    }

前端→index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>看看天气咋样</title>
    <style>
        body {
            font-family: 'Arial', sans-serif;
            background-color: #f0f0f0;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
            margin: 0;
            flex-direction: column;
        }

        .container {
            background-color: white;
            padding: 20px;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            width: 300px;
            text-align: center;
            margin-bottom: 20px; /* 与底部文字保持距离 */
        }

        .info-box {
            background-color: #E9ECEF;
            padding: 10px;
            margin: 10px 0;
            border-radius: 5px;
        }

        .footer {
            color: black; /* 设置底部文字颜色 */
            font-size: 12px; /* 设置底部文字大小 */
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>我的天气！</h1>
        <div id="ip" class="info-box">IP地址：加载中...</div>
        <div id="location" class="info-box">位置：加载中...</div>
        <div id="weather" class="info-box">天气：加载中...</div>
        <div id="time" class="info-box">当前时间：加载中...</div>
    </div>
    <div class="footer">
        私人网盘正在开发中....
        ozxuu@outlook.com
    </div>
    <script>
        // 获取IP和位置信息
        fetch('/get-ip-info')
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                document.getElementById('ip').textContent = `IP地址：${data.ip}`;
                document.getElementById('location').textContent = `位置：${data.country} - ${data.city} - ${data.region}`;
                
                // 使用获取到的位置信息请求天气数据
                return fetch(`/get-weather?city=${data.city}`);
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                document.getElementById('weather').textContent = `天气：${data.weather[0].main}, 温度：${data.main.temp}°C`;
            })
            .catch(error => console.error('获取信息失败', error));

        // 显示当前时间
        document.getElementById('time').textContent = `当前时间：${new Date().toLocaleTimeString()}`;
    </script>
</body>
</html>

后端→index.js

require('dotenv').config(); // 加载环境变量

const express = require('express');
const fetch = require('node-fetch');
const morgan = require('morgan');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const app = express();
const PORT = process.env.PORT || 3000;

// 创建一个写入流，并将日志写入到指定文件中
const accessLogStream = fs.createWriteStream(path.join(__dirname, 'access.log'), { flags: 'a' });

// 设置morgan日志记录中间件，将日志输出到文件中
app.use(morgan('combined', { stream: accessLogStream }));

// 获取IP地址信息的路由
app.get('/get-ip-info', async (req, res) => {
    const ipinfoToken = process.env.IPINFO_TOKEN;
    // 获取请求者的IP地址
    const visitorIp = req.headers['x-forwarded-for']?.split(',').shift() || req.connection.remoteAddress;

    if (!visitorIp) {
        res.status(500).json({ error: '无法获取位置IP' });
        return;
    }

    try {
        // 调用IPinfo API获取访问者的IP地址信息
        const ipinfoResponse = await fetch(`https://ipinfo.io/${visitorIp}?token=${ipinfoToken}`);
        const ipinfoData = await ipinfoResponse.json();

        // 如果返回的数据不包含IP信息，则停止并返回错误
        if (!ipinfoData || !ipinfoData.ip) {
            res.status(500).json({ error: '无法获取位置IP' });
            return;
        }

        res.json(ipinfoData); // 将访问者的IP地址信息发送给前端
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching IP info:', error);
        res.status(500).json({ error: 'Server Error' });
    }
});

// 获取天气信息的路由
app.get('/get-weather', async (req, res) => {
    const openWeatherMapApiKey = process.env.OPENWEATHERMAP_API_KEY;
    const city = req.query.city; // 从查询参数中获取城市名称

    if (!city) {
        res.status(400).json({ error: '城市名称是必需的' });
        return;
    }

    try {
        // 根据城市名称获取天气信息
        const weatherResponse = await fetch(`https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${city}&appid=${openWeatherMapApiKey}&units=metric`);
        const weatherData = await weatherResponse.json();

        // 如果API返回了错误
        if (weatherData.cod != 200) {
            res.status(weatherData.cod).json({ error: weatherData.message });
            return;
        }

        res.json(weatherData); // 将天气信息发送给前端
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching weather data:', error);
        res.status(500).json({ error: 'Server Error' });
    }
});

app.listen(PORT, () => {
    console.log(`Server running on port ${PORT}`);
});

其他→package.json

{
  "name": "myapp",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "dependencies": {
    "dotenv": "^16.4.5",
    "express": "^4.18.3",
    "morgan": "^1.10.0",
    "node-fetch": "^2.6.1"
  }
}

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