热衷于分享各种干货知识,大家有想看或者想学的可以评论区留言,秉承着“开源知识来源于互联网,回归于互联网”的理念,分享一些日常工作中能用到或者比较重要的内容,希望大家能够喜欢,不足之处请大家多提宝贵地意见,我们一起提升,守住自己的饭碗。
关注公众号,技术道路不迷路


每天2小时陷在复制粘贴、手动核对的重复工作里?还在手动转发邮件、逐个回复客户消息、盯着时间发社交内容?别耗了!N8N让这些机械操作——全!部!自!动!化!
🔥 3大高频场景,自动化直接落地
不用复杂设置,简单拖拽就能搭建工作流,解决核心痛点:
• 📧 邮件自动化:新邮件触发→系统自动分类(按发件人/关键词)→重要邮件实时推微信提醒→普通邮件自动归档,告别“漏看关键邮件”“手动整理邮箱”。 • 📱 社媒运营:预设时间自动发布→多平台(微信/微博/小红书)内容同步→实时统计阅读/点赞数据→自动生成运营报表,省出时间专注内容创意。 • 🛒 电商管理:新订单生成→自动检查库存(缺货提醒/有货推进)→发货后秒发通知(短信/邮件)→3天后自动推送客户回访,减少订单遗漏、提升复购。 • 📊 数据同步:表格(Excel/Google Sheets)更新→自动同步至数据库(MySQL/PostgreSQL)→同步完成通知团队→定时备份数据,避免手动录入出错、数据丢失。
💡 自建N8N vs 付费平台:优势一目了然
对比Zapier、Make等订阅制平台,自建N8N在成本、安全、灵活性上碾压式胜出:
💰 一年能省多少钱?算完更心动
按1年使用周期计算(服务器成本忽略不计,仅对比订阅费):
• 比Zapier Pro节省:240** • 比Make Pro节省:192**
不花冤枉钱,还能完全掌控数据和工作流——想摆脱重复劳动,自建N8N就是最优解!
开始部署:
1、首先需要安装docker
[root@node01 ~]# mkdir -p etc/docker
[root@node01 ~]# vi etc/docker/daemon.json
添加以下内容:
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://mirror.ccs.tencentyun.com",
"https://docker.1ms.run",
"https://dockerproxy.net"
]
}
[root@node01 ~]# systemctl daemon-reexec
[root@node01 ~]# systemctl restart docker
[root@node01 ~]# docker pull n8nio/n8n
[root@node01 ~]# docker run -d -e N8N_SECURE_COOKIE=false --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n

2、访问页面地址:
http://192.168.59.128:5678/


到这里就搭建好了,后面的工作流我再不演示了。

认识DeepSeek大模型→基本操作→高效撰写文稿→高效处理与分析数据→高效制作PPT→辅助学术研究→赋能AI绘图与视频创作→变身生活多面助手→深度推理逻辑
关键点
1.零基础上手:适合AI初学者,从基础概念到操作逐步引导,轻松入门。
2.案例丰富多样:覆盖文稿撰写、PPT制作、学术研究等办公与生活场景实战。
3.全域场景覆盖:从职场办公到创意设计、生活服务,多领域灵活应用DeepSeek。
4.专家点拨指导:提供实战技巧与避坑经验,快速提升工具应用效果。
5.工具矩阵协同:结合PPT/PS/剪映等工具,实现高效跨平台工作流。
内容简介
本书系统性地介绍了人工智能大模型DeepSeek的核心技术与应用实践,聚焦于DeepSeek这一前沿工具的多场景赋能。全书共10章,内容涵盖三大维度。第1章为基础认知:深入解析人工智能与大模型的概念、技术架构及发展趋势,帮助读者构建完整的知识框架;第2章至第5章为工具精通:详细讲解了DeepSeek的功能特性、操作技巧及实战应用,包括文稿撰写、数据处理、PPT制作等高频办公场景,结合代码生成、智能公式、数据可视化等核心技术,助力效 率提升;第6章至第10章为进阶拓展:拓展至DeepSeek学术研究、AI绘图、视频创作、生活助手及逻辑推理等创新 领域应用,并通过本地部署指南,为开发者提供私有化落地方案。本书以“工具+场景+思维”为核心,全书介绍了多个行业案例,覆盖文稿创作、职场办公、科研学术、绘图设计、视频创意、生活赋能、逻辑推理等场景,步骤清晰,即学即用。本书既是DeepSeek的权威指南,也是智能化办 公的实践手册,为读者开启AI技术落地提供了全新视野。
作者简介
李婕:高级工程师,计算机硕士,教育信息化专家,深耕教育信息化领域多年,主研数据治理和人工智能前沿技术。出版专著1本,获得软件著作权6项,公开发表多篇学术论文,完成多项科研项目。
高博:正高级工程师,主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化、人工智能应用等。参与编写了《Python数据分析与可视化从入门到精通》《R语言数据分析与可视化从入门到精通》、《Python网络编程从入门到精通》等书籍。主持省部级纵向课题3项,参与纵向、横向课题16项,获得软件著作权12项。
京东:https://item.jd.com/15060592.html
当当:https://product.dangdang.com/29909389.html
视频号小店:weixinstore/10000088939522
文中的概念来源于互联网,如有侵权,请联系我删除。
欢迎关注公众号:小周的数据库进阶之路,一起交流AI、数据库、中间件和云计算等技术。如果觉得读完本文有收获,可以转发给其他朋友,大家一起学习进步!感兴趣的朋友可以加我微信,拉您进群与业界的大佬们一起交流学习。




