requests库，它用于发送 HTTP 请求，获取 API 返回的数据。安装方法很简单，在命令行里输入pip install requests就行。另外，为了方便处理数据，我们还需要安装pandas库，用于数据清洗和分析，同样在命令行输入pip install pandas。如果后续需要进行可视化，还可以安装matplotlib或者seaborn库，不过这一步可以根据自己的需求来决定。/api/person，获取社会关系的端点是/api/relation。每个端点都有不同的参数，比如person_id可以指定获取某个具体人物的信息，relation_type可以指定获取某种类型的社会关系，像 “亲属”“师生” 等。我们可以通过官方文档详细了解每个端点的参数和返回格式，这样在调用的时候才能得心应手。requests库发送一个 GET 请求。代码大概是这样的：import requests
api_key = '你的API密钥'
person_id =
url = f'https://gdm.fas.harvard.edu/cbdb/api/person/{person_id}?key={api_key}'
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)
/api/relation端点。假设人物 ID 是 1000，关系类型是 “亲属”，代码可以这样写：relation_type = '亲属'
url = f'https://gdm.fas.harvard.edu/cbdb/api/relation?key={api_key}&person_id={person_id}&relation_type={relation_type}'
response = requests.get(url)
relations = response.json()
for relation in relations:
print(relation)
relation_type参数，我们可以获取不同类型的社会关系，比如师生关系、同事关系等。person_ids = [1000, 1001, 1002]，想要获取这些人物的信息，可以在循环中依次调用 API：for pid in person_ids:
url = f'https://gdm.fas.harvard.edu/cbdb/api/person/{pid}?key={api_key}'
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 处理每个人物的数据
data['name']获取人物姓名，data['birth_year']获取出生年份等。pandas的 DataFrame 格式，这样方便后续的分析和操作。比如，将人物信息存储为一个 DataFrame，每一行代表一个人物，每一列代表一个字段；将社会关系数据存储为另一个 DataFrame，每一行代表一个关系，包含两个相关人物的 ID、姓名和关系类型等信息。通过 DataFrame，我们可以方便地进行数据筛选、排序、合并等操作。pandas的read_json函数分块读取数据，或者在获取数据时进行分页处理，每次获取一部分数据，处理完后再获取下一部分。另外，也可以考虑使用数据库来存储和管理大量数据，提高数据处理效率。networkx来构建和分析网络图，计算中心性、聚类系数等指标。如果是初学者，可以先从简单的统计分析开始，比如统计不同关系类型的数量、分布情况，然后再逐步深入学习复杂的分析方法。可以参考相关的教程和案例，看看别人是如何分析类似数据的。壹伴公众号编辑器值得付费吗？一个真实用户的深度体验报告 🛠️ 功能实测：从基础排版到高阶运营的一站式解决方案 作为一个用了三年公众号编辑器的老鸟，我得说壹伴的功能设计确实把新媒体人的痛点拿捏得死死的
要是论文重复率超标，别说顺利毕业了，还可能被质疑学术诚信，影响可不小。现在高校对论文查重越来越严格，很多学校都有明确的重复率要求，比如本科可能要求在 30% 以下，硕士则可能在 15% - 20% 之
英语学习的路上，美剧台词绝对是个宝藏资源。最近有个超火的英文台词社网站，能下载到海量美剧台词 PDF，我试了试，真心觉得不错，今天就来和大家好好聊聊。 英文台词社最让我惊喜的就是它的资源库，规模大到超
可旋转 3D 模型和动态光影素材的升级，正在重塑设计师的创作方式。这些技术突破不仅提升了效率，还让作品更具沉浸感和真实感。 ? 可旋转 3D 模型：打破空间想象的边界 传统的静态 3D 模型只能展示固
🔍CopyLeaks：看似全能的免费选手CopyLeaks算是免费AI检测工具里名气不小的。它支持Word、PDF这些常见文件格式，甚至连图片里的文字都能提取出来检测。语言方面也挺厉害，中英日韩这些主流语言都能hold住。但免费版真的不够用，单篇检测最多就500字，稍微长点的文章就得切好几段。而且它的检测报告有点简单，就给个AI概率，具体哪里像AI写的根本标不出来，改的时候全靠瞎猜。上次我一篇公众号文章，明明自己写了大半天，它硬是判定70%是AI生成，申诉了也没下文，后来发现是里面引用了一段行业报告，可能被误判了。🔍Originality.ai：精度还行但限制死Originality.
上周帮同事核查一篇AI写的行业报告，发现里面把2023年的用户增长率写成了2025年的预测数据。更离谱的是，引用的政策文件号都是错的。现在AI生成内容速度快是快，但这种硬伤要是直接发出去，读者信了才真叫坑人。今天就掰开揉碎了说，AI写作怎么做好事实核查，别让你的头条文章变成 误导重灾区 。📌AI写作中事实错误的4种典型表现AI最容易在这几个地方出岔子，你核查时得重点盯紧。数据类错误简直是重灾区。前阵子看到一篇讲新能源汽车销量的文章，AI写 2024年比亚迪全球销量突破500万辆 ，实际查工信部数据才380多万。更绝的是把特斯拉的欧洲市场份额安到了蔚来头上，这种张冠李戴的错误，懂行的读者一
🎯维度一：选题像打靶，靶心必须是「用户情绪储蓄罐」做内容的都清楚，10w+爆文的第一步不是写，是选。选题选不对，后面写得再好都是白搭。高手选选题，就像往用户的「情绪储蓄罐」里投硬币，投对了立刻就能听到回响。怎么判断选题有没有击中情绪？看三个指标：是不是高频讨论的「街头话题」？是不是藏在心里没说的「抽屉秘密」？是不是能引发站队的「餐桌争议」。去年那篇《凌晨3点的医院，藏着多少成年人的崩溃》能爆，就是因为它把「成年人隐忍」这个抽屉秘密，摊在了街头话题的阳光下。你去翻评论区，全是「我也是这样」的共鸣，这种选题自带传播基因。还有种选题叫「时间锚点型」，比如高考季写《高考失利的人，后来都怎么样了》，春节
现在做公众号是不是太晚了？2025年依然值得投入的3个理由与运营策略一、用户粘性与私域流量的核心价值微信生态经过多年沉淀，公众号作为私域流量的核心载体，依然拥有不可替代的用户粘性。根据2025年最新数据，微信月活跃用户数稳定在13亿以上，而公众号的日均阅读量虽有所波动，但深度用户的留存率高达78%。即使在短视频盛行的今天，仍有超过1亿用户每天主动打开公众号阅读长图文，这部分用户普遍具有较高的消费能力和信息获取需求。公众号的私域属性体现在用户主动订阅的行为上。用户关注一个公众号，本质是对其内容价值的认可，这种信任关系是其他平台难以复制的。例如，某财经类公众号通过深度行业分析文章，吸引了大量高净值
现在很多人都在琢磨，AI写小说到底能不能赚钱？其实，只要掌握了方法，普通人用AI生成器开启副业之路，真不是啥难事。一、AI写小说赚钱的可行性分析很多人对AI写小说赚钱这事心里没底，总觉得AI生成的东西不够好。但实际情况是，AI写小说确实能赚钱。像DeepSeek这种AI写作工具，能快速生成小说框架、人物设定甚至章节内容，尤其是在玄幻、言情这类套路化、模式化的小说类型上，效率特别高。华东师范大学王峰团队用AI生成的百万字小说《天命使徒》，就是很好的例子。不过，AI写小说也不是十全十美的。AI生成的内容缺乏情感深度和原创性，同质化也很严重，而且一些小说平台对AI生成的内容审核很严格，一旦被发现，作
做情感故事号的人太多了。每天打开公众号后台，刷到的不是出轨反转就是原生家庭痛诉，读者早就看疲了。但为什么有的号能在半年内从0做到10万粉，有的号写了两年还在三位数徘徊？差别不在故事有多曲折，而在你有没有想明白——读者关注一个情感号，本质是在找一个能替自己说话的“情绪代言人”。他们要的不是猎奇，是**“原来有人和我想的一样”的认同感**。这种认同感的背后，就是你持续输出的、能引发共鸣的价值观。🔍共鸣价值观不是猜出来的——用用户画像锚定情感锚点别总想着“我觉得读者会喜欢什么”，要去看“读者正在为什么吵架”。打开微博热搜的情感话题评论区，去翻小红书里“有没有人和我一样”的帖子，那些被反复讨论的
📚什么是Prompt指令模板库？可能有人还在纠结，为什么写个指令还要搞模板库？其实道理很简单——就像厨师做菜需要菜谱，写Prompt也得有章法。尤其是想让AI写出高原创度的内容，不是随便敲几句就行的。Prompt指令模板库，简单说就是把经过验证的有效指令结构整理成可复用的框架。里面包含了针对不同场景（比如写自媒体文章、产品文案、学术论文）的固定模块，你只需要根据具体需求填充细节。这样做的好处很明显：一是减少重复思考，二是保证输出质量稳定，三是更容易避开AI检测工具的识别。现在很多人用ChatGPT写东西被判定为AI生成，问题往往出在指令太简单。比如只说“写一篇关于健身的文章”，AI自然会
🔍朱雀AI检测抗绕过方法：2025最新技术解析与实测对比🔍在AI生成内容泛滥的今天，腾讯朱雀AI检测系统凭借其多模态分析技术和百万级数据训练，成为行业标杆。但道高一尺魔高一丈，对抗者们正通过各种技术手段挑战其检测边界。本文将深入解析2025年最新的抗绕过方法，并结合实测数据对比效果。🛠️技术架构解析：朱雀AI检测的核心防线朱雀AI检测系统采用四层对抗引擎架构，包括频域伪影定位技术和不可见内容溯源标记。其核心检测原理包括困惑度分析和突发性检测，通过分析文本的预测难度和句式规律性判断生成来源。2025年升级后，系统引入动态进化机制，每日更新10万条生成样本训练数据，模型迭代周期大幅缩短，显著提升了
🔍2025公众号运营趋势：私域流量下的写作工具选择这几年做公众号运营，最大的感受就是平台规则变得越来越快。以前靠标题党和搬运内容就能轻松获得流量的日子已经一去不复返了。特别是2025年，微信公众号正式迈入「下沉市场」，个性化算法推荐成为主流，这对运营者的内容创作能力提出了更高的要求。在私域流量越来越重要的今天，选择合适的写作工具，不仅能提高效率，还能让你的内容在海量信息中脱颖而出。📈私域流量运营的核心趋势私域流量的本质是什么？简单来说，就是把用户「圈」在自己的地盘里，通过持续的价值输出，建立信任，最终实现转化。2025年的私域运营，有几个明显的趋势值得关注。全渠道融合已经成为标配。现在的用户不
🔍免费又好用的论文AI检测软件|和知网AI查重结果对比分析写论文的时候，查重是躲不过的坎儿。知网虽然权威，但价格高，对学生党来说，多查几次钱包就扛不住了。好在现在有不少免费的论文AI检测软件，既能帮我们初步筛查重复率，还能省点钱。不过这些免费工具和知网的结果差距有多大呢？今天咱们就来好好唠唠。🔍主流免费论文AI检测软件大盘点现在市面上的免费论文检测工具可不少，像PaperPass、PaperFree、PaperYY、超星大雅、FreeCheck这些都挺火的。它们各有特点，咱们一个一个看。PaperPass这是很多学生的首选。它的免费版每天能查5篇论文，支持多终端使用，上传文件后系统会自动加密，