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Python 爬取美团网红奶茶店告诉你
' in title: title = '7分甜' elif '古茗' in title: title = '古茗' elif '奈雪' in title 4个一线城市中，北京的奶茶店只有4643家，笔者猜测因为北京位于北方，并不像南方一年四季几乎都是热天，而奶茶主要是作为冷饮，尤其现在最流行的奶盖茶，只适用于冷饮，过热的水温会导致奶盖融化。 一旦你在某个城市商圈看到其中一家奶茶店，在几百米的距离内肯定能找到上述的某几家奶茶店。 ? 这4家奶茶品牌在广州分店数量均有上百家，也难怪走到哪都能看到这几家奶茶店。 ? 图7 奶茶品牌均价情况 “奈雪の茶”和“喜茶”作为近期最火的新式网红茶饮，前者人均消费39元，后者约31元。 最后，如果有同事或朋友想请你喝奶茶，请参考图7价格表，好好“善待”一番吧。
1.3K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
题目 panda.jpg 大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。 另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。 已知一只胖达每次最少要吃 200 毫升的奶，当另一份盆盆奶多出至少 100 毫升的时候，它们才能感觉到是“更多”了，否则没感觉。 现在给定一排胖达的体重，请你帮饲养员计算一下，在保持给定队形的前提下，至少应该准备多少毫升的盆盆奶？ 输入格式： 输入首先在第一行给出正整数 n（≤104），为胖达的个数。 输出格式： 在一行中输出至少应该准备多少毫升的盆盆奶。
45730编辑于 2021-12-06 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)
题目 [image.png] 大熊猫，俗称“胖达”，会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提，是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的，即：更胖的胖达能吃到更多的奶，等胖的胖达得吃到一样多的奶。 另一方面，因为它们是排好队的，所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少，如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。 已知一只胖达每次最少要吃 200 毫升的奶，当另一份盆盆奶多出至少 100 毫升的时候，它们才能感觉到是“更多”了，否则没感觉。 现在给定一排胖达的体重，请你帮饲养员计算一下，在保持给定队形的前提下，至少应该准备多少毫升的盆盆奶？ 输入格式： 输入首先在第一行给出正整数 n（≤104），为胖达的个数。 输出格式： 在一行中输出至少应该准备多少毫升的盆盆奶。
32200发布于 2021-09-11 - 来自专栏新智元
【史上最强世界杯预测】AI毒奶，EA封神！
本届世界杯中，AI预测的夺冠热门德国、巴西、阿根廷等强队都被“毒奶”回家。而EA居然预测对了连续两届世界杯冠军，真的这么准？ 预测世界杯，还是看EA？ 上届冠军德国、传统强队阿根廷、葡萄牙、西班牙先后被毒奶毒回家，最终，法国队夺得2018俄罗斯世界杯冠军。 其实，这个结局早就被EA预测到了。 AI预测冠军毒走了一众强队 在世界杯开始前，有不少研究机构声称使用AI预测，德国、巴西是今年夺冠的大热门，喝完这些毒奶，传统的强队一个个倒下。 不过，AI预测世界杯给了机器学习新的玩耍场景，虽然看上去是一件不那么靠谱的事情，但仍有不少人乐在其中。 新智元曾报道过用AI预测世界杯冠军的方法，其中比较有趣的有： 使用随机森林进行预测 微软的AI和数据科学专家Sorin Peste的预测过程比较完善。
85920发布于 2018-08-01 AI 奶茶店吸管监测识别解决方案技术开发说明
当前奶茶店打包环节中，人工核对奶茶与吸管数量易因疲劳、忙碌出现疏漏，导致客户投诉（如缺吸管、多吸管），尤其高峰时段与外卖订单处理场景下，该问题更为突出。 基于此，依托AI技术，可开发专为奶茶店打造的吸管监测识别解决方案，核心目标为：实现奶茶打包流程中吸管与奶茶数量的自动化、精准化匹配监测，降低人工失误率，提升打包效率，优化客户体验，为奶茶店运营提供技术支撑 （二）AI 视觉识别算法开发奶茶杯识别算法开发特征提取模型：采用改进型 YOLOv8 目标检测算法，针对奶茶杯 “多样式、多尺寸” 特性，构建专属数据集（包含直筒杯、异形杯、带品牌标识杯等 200 + 三、应用场景适配开发（一）高峰时段打包场景适配针对奶茶店高峰时段（如午晚高峰每小时 30-50 单）订单密集、打包节奏快的特点，优化系统处理效率：采用边缘计算单元（如 NVIDIA Jetson Nano 软件兼容性开发系统软件支持 Windows 10/11、Android 10 及以上操作系统，可适配奶茶店常见的操作屏（如触控一体机、平板设备）；同时提供 API 接口，支持与主流奶茶店 POS 系统、
35910编辑于 2025-09-08- 来自专栏gang_luo
Java常用设计模式--三种工厂模式之简单工厂模式（Simple Factory）
简单工厂模式在实际中的应用相对于其他2个工厂模式用的还是相对少得多，因为它只适应很多简单的情况。 举个例子： 奶茶店有各种奶茶，奶茶类别有波霸奶茶、红豆奶茶、 珍珠奶茶等 奶茶店-->工厂(Factory)角色 奶茶-->抽象产品(Product)角色 波霸奶茶、红豆奶茶、 珍珠奶茶-->具体产品 milkyTea = SimpleFactory.createMilkyTea(1); milkyTea.makeMilkyTea(); } } 我想多增加一种奶茶品种，四季奶青
53430发布于 2020-08-13 - 来自专栏云云众生s
构建多模态AI应用的7大工具
译自 Top 7 Tools for Building Multimodal AI Applications，作者 Kimberley Mok。 其他潜在用途包括图像到文本和文本到图像搜索、视觉问答 (VQA)、图像分割和标记，以及创建特定领域 AI 系统和 MLLM 代理。 7. Claude 3 这个由 Anthropic (https://www.anthropic.com/) 开发的视觉语言模型有三个迭代版本：Haiku、Sonnet 和 Opus. Claude 3 (https://claude.ai/) 具有强大的回忆能力，可以处理包含超过 100 万个标记的输入序列。 结论 现在有大量的多模态 AI 工具可用，大多数大型科技公司现在都提供某种 MLLM。
83410编辑于 2024-12-20 - 来自专栏相约机器人
用AI「驯服」人类幼崽：这个奶爸找到了硬核带娃的乐趣
选自medium 作者：Agustinus Nalwan 机器之心编译 编辑：泽南、魔王、张倩 为了能安心看几集 Netflix 剧，技术宅奶爸都做了些什么…… 长期以来，「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合 当然，并不是所有的奶爸都这么不靠谱，也有人带起娃来挺正常的，Agustinus Nalwan 就是其中之一。 当然，奶爸也可以跟着一起玩： ? 或者自己玩： ? 这么好的带娃经验当然要分享出来。在最近的一篇博客中，Nalwan 完整地介绍了他打造 Griffin 的完整过程，手头有娃的可以参考一下。 ? 我添加了 Griffin 起飞状态的树模型，以及无需重启应用即可重启游戏的游戏状态。Griffin 有两种状态：站立（站在树枝上）和飞翔。 因此，两个单独应用之间的最好通信媒介是 socket。由于这两个应用在同一台计算机内，因此延迟会在 5ms 以内。
1.1K30发布于 2021-01-14 - 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | Transformer自动debug；AI合成舞蹈落地应用
上述 AI 生成代码示例在 APPS 数据集中被视为「面试级别」的问题。 ? AI 的解答代码。 推荐：程序员终究卷到了自家？ 尽管业界也曾出现过多项红极一时的研究成果，如 AI Choreographer 和 DanceNet3D，然而这些方案并未落地于实际商业生产应用。 历经两年多的潜心研发，网易互娱 AI LAB 的研发团队提出了符合实际生产环境应用要求的 AI 舞蹈动画合成方案 ChoreoMaster。 语音转换在电影配音、角色模仿以及复刻人物音色等方面都有重要的应用。 (from Mohamed-Slim Alouini) 7.
79750发布于 2021-06-08 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（7）聚类算法分析实战
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。 今天是我们的第7站，一起了解下聚类算法基本概念 以及 通过聚类算法辅助用户画像的案例。 小结 本文介绍了机器学习中的聚类场景问题，常用的聚类算法 以及 分类和聚类的简单对比，最后再次通过电商订单数据做用户画像的案例做了一次聚类实战，相信对你理解聚类应用应该有所帮助。
52610编辑于 2025-03-13 - 来自专栏量子位
谷歌AI错杀Chrome插件，全职奶爸程序员“睡后收入”被迫终结
但最近，他的收入来源被谷歌的AI机器人毁掉了。 他在Chrome上的付费插件，被谷歌的AI删掉，已付费的用户纷纷前来退款，插件服务即将关闭。 不过，程序开发只是副业，他的主业是全职奶爸，你看他的GitHub头像： ? 虽然只是副业，但Azer的工作还挺硬核的。 Azer一怒之下就把自己发在npm上的273个模块全都撤掉了，包括left-pad等被广泛应用的模块，于是数千个软件都出现了问题，引发了轩然大波。 ? 因为有用户付费，所以Kozmos插件算是奶爸Azer的被动收入来源，而且这个插件Azer自己和家人也在用，比如老婆怀孕的时候上网用这个就很方便。 Azer称，自己的插件没有违反任何政策，但谷歌的AI机器人却反反复复的发来“你的插件将被删除”的通知，他不得不反反复复的和AI机器人过招，就像这样： 谷歌AI机器人：我们将删除你的插件。
73530发布于 2020-06-01 DeepSeek开源最后一天，大鹏今日同风起。
弄完OpenAI的GPT-4.5，已经是7点多了。 但是感觉我真的有罪，我居然熬夜就为了看这个大垃圾。 虽然很想睡觉，但，今天可是DeepSeek开源的最后一天。 https://github.com/deepseek-ai/smallpond 先说3FS。 简单来说，3FS就是一个专门AI模型和推理做的文件系统，只不过，它是分布式的，性能太强了。 因为一旦原材料供不上，各家奶茶店就没法及时出茶，排队的顾客就得锤门店，门店就会来捶你。 每天都有成千上万的奶茶店要来仓库调取、回传各种信息，比如店家库存不足时要申请更多原材料，原材料运到门店后又需要登记消耗情况，遇到新品上线还要紧急调度不同产线来增产。 这叫 locality-oblivious（不用再因为地理位置不同而做繁琐的调度），相当于你只要告诉工厂我要一批A茶叶和B奶盖，系统就能自动把所有加工、分发环节安排好。
26500编辑于 2025-04-14TeaType 奶茶性格占卜机开发记录：一场俏皮的 UniApp 单页奇遇
我正在参加CodeBuddy「首席试玩官」内容创作大赛，本文所使用的 CodeBuddy 免费下载链接：腾讯云代码助手 CodeBuddy - AI 时代的智能编程伙伴最近我突发奇想，想用 UniApp 这个小应用的核心功能很简单：用户选择奶茶偏好（甜度、温度、加料），我就根据他们的选择生成一段带性格分析和奶茶推荐的图卡。 项目初始化与设计确认我告诉 CodeBuddy 这将是一个单页应用，UI 要有粉橘色到奶白色的渐变背景，顶部一个茶杯+爱心的 logo，再配合焦糖棕字体风格的标题，整个页面要有卡片式的步骤选择，最后生成一张结果图卡并支持一键保存 整体风格就是“奶茶店点单 + 命运占卜”的感觉。 CodeBuddy 真正让我感受到“AI 工程师”的能力，它不会只是被动地等待命令执行，而是能主动分析项目结构、预判需求、优雅写代码、自动修 Bug、贴心处理动效与视觉，还能兼顾用户体验的方方面面。
24400编辑于 2025-05-19- 来自专栏机器之心
DeepMind星际争霸2 AI首秀即将上演，旭东老仙奶一口？
以这种标准开发的机器学习系统，最终完全可以应用到现实世界中的任务中去」。 ? 1 月 24 号下午 7 点（欧洲中部时间），可以登陆 StarCraft's Twitch channel 和 DeepMind's Youtube channel 来获取更多进展信息。不要错过！ 去年 9 月份，腾讯 AI Lab 等机构利用深度强化学习开发出了能在《星际争霸 II》全场游戏中打败「疯狂」内置 AI 的智能体（深海暗礁地图，虫族 1 对 1），「疯狂」AI 在视野和采集资源速度上具有不平衡的优势 目前，OpenAI 的人工智能已能在 Dota 2 上和人类顶尖职业玩家勉强过招了，腾讯 AI Lab 的王者荣耀 AI「觉悟」也在 KPL 决赛上击败了顶尖战队，DeepMind 又会给我们带来哪些惊喜 在此，先奶一口DeepMind。 ?
66930发布于 2019-04-29 - 来自专栏机器之心
从草原来的虚拟人「奶思」火了，虚拟代言人的未来有多可期？
全网首个游牧民族虚拟人「奶思」 在「奶思」的官方介绍中，是这样写的：「奶思，女，蒙古族，1999 年 8 月 18 日生，中国内蒙古和林格尔人，2022 年 7 月毕业于蒙牛营养研究院美味牛奶专业，精通牛奶 另外一项挑战是，作为蒙牛集团首位虚拟员工，奶思今后要在电商直播、新媒体互动、品牌拟人化宣传等场景上落地应用，所承担的职责是相当复合的。 根据快手多模态内容理解技术负责人张富峥的介绍，只需要在快手智播的后台界面选取奶思这个虚拟人，然后输入对应的文案、编排一些动作，奶思就可以进行 7×24 小时的直播了。 “快手智播支持奶思 AI 自动开播，能够根据蒙牛输入的文案脚本匹配动作表情，讲解所售货品，并且能够自动上架商品挂车，以及回答直播间里用户的提问。 真人直播带货 10 个小时之后，剩下的 14 个小时可以用 AI 开播，同样能带来卖货收益。” 虚拟人卷到「下半场」 目前，虚拟人正处于从产业链搭建到大规模应用转化的过渡期。
1.6K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏悦思悦读
AI 入行那些事儿（7）深度神经网络的发展及其应用
2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 几度沉浮的神经网络 神经网络模型的发展几经沉浮 直到2006年，加拿大多伦多大学的辛顿（Hinton）教授发表了一篇关于深度神经网络的论文，把当时硬件的发展和神经网络结合起来，将GPU应用到深度学习的训练中。 深度学习的应用 说到深度神经网络，大家想必都听说过颇负盛名的AlphaGo。它是2016年上线的智能机器人，当年挑战了韩国的九段棋手李世石，并以4:1的战绩大获全胜。 离我们最近的一个深度学习应用是智能音箱。 ? 现在智能音箱的种类非常多，不管是哪种，都可以实现通过语音控制执行各种操作，这涉及到语音识别功能。 现阶段，从工业实践的角度而言，深度学习主要应用于语音处理、图像处理、自然语言处理和知识图谱等领域。
1.1K10发布于 2021-03-04 - 来自专栏量子位
AI发来贺电，您的2333号奶牛已进入恋爱时节 | 野性的呼唤
△ Ida的实体是橙色的 Ida是第一只通过视频训练来理解奶牛行为的AI。它借助项圈来追踪每只奶牛最细微的动作，并能够识别出7种行为——走、站、卧、吃、嚼、喝，以及悠然自得。 不过，从牛群里把它们找出来，就是很大的工程量，有了AI帮忙监测牛群的健康数据，人类或许会轻松一些。 确认过眼神 不过，同在佐治亚乡间，世代牧牛的奶农即便没有装备AI，也自有古老智慧的加持—— ? 在许多奶农的眼里，AI可能都没有那么神奇。 摩擦，摩擦 AI在人类工作场景里的推广，本就很容易带来传统产业和前沿技术的摩擦。 用机器人摘苹果、挑黄瓜，用无人驾驶拖拉机收割庄稼，用无人机发现偷猎者等等，都算是常见的应用了。 牧场辣么大 现在，许多牧场也已开始用激光制导的机械臂来代替人类挤奶。 △ AI学的越多，奶农越忙不过来 毕竟，一只正常产奶的成年奶牛，与一只早夭幼崽之间的差距，可以关系到养牛的小伙伴们是否能走向人生巅峰。
38610发布于 2018-07-24 - 来自专栏量化投资与机器学习
【独家】人工智能『AI』应用算法交易，7个必踩的坑！
对于大多数ML在CV、NLP、推荐系统中的应用，甚至一些时间序列分析和信号处理中都是如此……但是对于金融时间序列就不是这样的！ 这些分割代表了一种情况，当我们每N天重新训练一个网络（例如N = 21），验证未来3-7天的性能，如果它满足运行在样本交易周期之外。 2、训练和val测试21 / 30天和7 / 14天（优化）。 3、用简单的多空股票策略进行回测（周调仓）。 它们几乎每周都超过基准。你能相信这些回测结果的真实性吗？ 结论 机器学习应用量化金融是不同的，也是困难的。我们确信在这个过程中仍然遗漏了很多，我们使用的资源并不能涵盖所有的问题，但是我们可以看到，仅仅使用Keras神经网络是远远不够的。 这篇文章虽然告诉大家ML可能在量化金融领域并不是那么一帆风顺，但实际上它与机器学习应用的其他领域并没有太大的不同。无论如何，你要全面的研究整个市场，正确的建模。
1.2K10发布于 2019-02-26 - 来自专栏机械之心
带娃焦虑之让 QClaw 变成专业的育儿助手
（如：作息不规律、挑食、不爱运动等）2、第二步 定时工作内容安排告诉QClaw按照在【时间】执行【育儿任务】，输出【格式】，并遵守【约束】格式生成 时间任务输出格式约束7:00起床喝奶喝奶量和喝奶时间 AI AI AI 每周一 9:00 执行本周喂养计划制定，输出：上周体重变化+本周增重目标+3个重点改进项，遵守：表格形式、标注'每周称重1次（晨起空腹）'、提供心理支持" "每周日 21:00 执行本周总结，输出：7天奶量
17511编辑于 2026-04-13 - 来自专栏内容营销专家刘鑫炜
内容营销专家刘鑫炜：用AI搜索实现品牌曝光10倍增长（认知篇）
快-准-省'三字诀（灵活度/试错成本/垂直场景）✅ 保姆级操作流程：从0搭建AI内容系统的7个关键步骤✅ 20个经过验证的免费工具包（含提示词模板+数据看板）"本教程通过基础认知篇、战略规划篇、内容生产篇 3倍）最终放弃A方案，省下5万元推广费工具推荐：- [SurferSEO]（内容优化）+ [Google Optimize]（A/B测试）优势3：垂直场景深耕云南"茶韵轩"普洱茶店：AI分析茶友论坛发现 问题场景："新手开奶茶店容易忽略的5个法律条款"2. 解决方案：用AI生成条款清单+本地化补充3. 工具推荐：附"营业执照办理流程图"生成链接4. 案例佐证：插入"某奶茶店因未办食品许可证被罚3万"新闻```转变3：从"人工创作"到"人机协同"黄金流程：1. AI打框架（ChatGPT提示词示例）："请列出在深圳开奶茶店需要办理的10个证件，按办理顺序排列，并标注每个证件的办理部门和费用"2.
34110编辑于 2025-08-18
腾讯云开发者
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