首页 > 其他分享 >使用LM Studio在ZBlog基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

使用LM Studio在ZBlog基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

时间:2024-10-27 21:21:26浏览次数:3  
标签:上稿 ZBlog 标签 数据库 分类 文章生成 自动化 LM

在当今内容创作需求日益增长的背景下,如何高效地进行文章生成与发布,成为众多开发者关注的焦点。通过结合Python脚本与ZBlog平台,能够实现从分类与标签的自动化管理,到文章生成与发布的一整套流程。

本文详细讲解了如何进行自动化文章生成与发布的基础配置、项目搭建与实际应用,其中涵盖了数据库连接、分类标签的预处理以及自动化脚本的设计与实现。通过合理配置数据库、Excel文件和AI模型,可以轻松完成内容创作的全过程。

文章目录

基础准备

为了开始自动化文章生成与发布的流程,首先需要进行一些基础配置与准备。

手动添加分类与标签

ZBlog的分类和标签设置,用户可以通过ZBlog后台或直接操作数据库来管理。对于标签的批量管理,建议预先整理好一个包含标签名称和分类的Excel文件,方便后续导入。

步骤 描述
分类设置 使用ZBlog后台,或直接通过数据库手动添加所需的分类,确保文章能够被正确归类。
标签管理 整理好标签数据,将标签名称和对应的分类提前录入到一个Excel文件中,方便批量导入数据库。

标签:上稿,ZBlog,标签,数据库,分类,文章生成,自动化,LM
From: https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/143194160

相关文章

  • AutoGLM:智谱 AI 推出模拟人类操作手机的 AI 产品,内附官方演示和申请通道!
    ❤️如果你也关注大模型与AI的发展现状,且对大模型应用开发非常感兴趣,我会快速跟你分享最新的感兴趣的AI应用和热点信息,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!......
  • 使用Spring AI和LLM生成Java测试代码
    背景     AIDocumentLibraryChat项目已扩展至生成测试代码(Java代码已通过测试)。该项目可为公开的Github项目生成测试代码。只需提供要测试的类的网址,该类就会被加载、分析导入,项目中的依赖类也会被加载。这样,LLM就有机会在为测试生成模拟时考虑导入的源类。可以提供te......
  • 全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(二)
    前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(一)》序言:在上一篇文章中,我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络,并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和,加上偏置值,最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简......
  • 全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(二)
    前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(一)》序言:在上一篇文章中,我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络,并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和,加上偏置值,最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简单的......
  • 详解 helm 部署 traefik
    安装helm下载地址https://github.com/helm/helm/releases安装wgethttps://get.helm.sh/helm-v3.16.2-linux-amd64.tar.gztar-zxvfhelm-v3.16.2-linux-amd64.tar.gzcdlinux-amd64/chmod755helmmvhelm/usr/local/bin/helmversion添加traefik的helm源helmrep......
  • 详解 helm 部署 ingress-nginx
    使用Helm安装参考文档:https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/添加ingress-nginx官方helm仓库helmrepoaddingress-nginxhttps://kubernetes.github.io/ingress-nginxhelmrepoupdate下载Chart包#查找所有的版本helmsearchrepoingress-nginx/ingress-n......
  • sqlmap使用教程(包含POST型注入方式)
    前言:使用kali系统中自带的sqlmap,无需安装,非常方便,命令行输入sqlmap 可以查看sqlmap信息正文中会把所有常用的命令先列举出来,如果只是不熟悉命令格式的朋友可以节约时间只看前面的部分,也可以用目录跳转到对应的内容,如果想了解工具的使用效果后面会有注入过程的详......
  • LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
    近年来,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理领域取得了显著进展。受此启发,研究人员开始探索将LLMs应用于时间序列预测任务的可能性。由于时间序列数据与文本数据在特征上存在显著差异,直接将LLMs应用于时间序列预测仍面临诸多挑战。为了解决这一问题,Jin等......
  • caffe为什么要使用lmdb数据库
    caffe要使用lmdb数据库的原因有:1、性能高;2、安全性好;3、空间利用率高。LMDB采用内存映射(Memory-Mapped)的方式,可以快速读取和写入大量数据。Caffe选择LMDB作为数据存储的方式,主要是因为LMDB的高性能和高空间利用率。在深度学习训练过程中,需要频繁读取和写入大量数据,LMDB的内存映射......
  • 天工AI:统一像素级视觉LLM发布
    ......