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KAUST 如何使用工具高效率选导师陶瓷

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有一段时间在观察KAUST,顺便思考了下之后升学时怎么选教授,我决定使用SPA以及AI来帮我初选。

处理思路

信息获取

使用八爪鱼进行信息爬取。

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邀请码: qDvnJT

功能强大,操作简单,无需编写代码就能采集网站数据!我晚一些会出教程,但是相信简单的操作你一上手就会。即使对于具有代码能力的人来说,也节省了很多自行编写和调试代码的时间和精力。

信息处理

使用Deepseek-r1编写脚本,比如我想要知道可能和network即网络方向的教授。

帮我简单写一个处理表格的excel脚本,输出所有满足以下条件的行:任何一格中含有network字段

检查并修改输出的代码并运行。

import pandas as pd

# 读取Excel文件(修改为你的文件路径)
input_file = "Faculty _ King Abdullah University.xlsx"
df = pd.read_excel(input_file)

# 创建筛选条件:任一单元格包含"network"(不区分大小写)
condition = df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('network', case=False).any(), axis=1)

# 应用筛选条件
filtered_df = df[condition]

# 保存结果到新文件
output_file = "filtered_rows.xlsx"
filtered_df.to_excel(output_file, index=False)

print(f"找到 {len(filtered_df)} 行匹配结果,已保存到 {output_file}")

将所有结果直接喂给Kimi k1.5,让他筛选。

样例结果

1. SHEHAB AHMED

2. TALAL AL ATTAR

3. TAREQ AL-NAFFOURI

4. MOHAMED-SLIM ALOUINI

5. MARCO CANINI

6. MARC DACIER

7. ROBERTO DI PIETRO

8. BASEM SHIHADA

(文章内容较长,此处省略部分教授信息以保持简洁)


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