关键词搜索爱回收商品列表API接口（爱回收API系列）
爱回收作为二手电子产品交易平台，提供丰富的商品资源。其API接口允许开发者通过关键词搜索商品列表，获取商品名称、类别、品牌、预估回收价格等信息，支持分页展示和自定义每页数量。接口采用HTTP GET请求，响应格式为JSON。以下是Python示例代码，展示如何使用该接口进行搜索。
小红书商品详情API接口（小红书API系列）
小红书商品详情API接口帮助开发者获取平台上特定商品的详细信息，包括标题、价格、图片、描述、评价数量等。支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。通过传递商品ID及其他可选参数，开发者可以将小红书的商品信息整合到自己的应用中，提供更丰富的购物体验。Python示例代码展示了如何使用requests库发送GET请求并处理响应数据。实际使用需替换为真实接口地址和商品ID，并遵循平台认证要求。
Pandas高级数据处理：数据可视化进阶
Pandas是数据分析的强大工具，能高效处理数据并与Matplotlib、Seaborn等库集成，实现数据可视化。本文介绍Pandas在绘制基础图表（如折线图）和进阶图表（如分组柱状图、热力图）时的常见问题及解决方案，涵盖数据准备、报错处理、图表优化等内容，并通过代码案例详细解释，帮助读者掌握数据可视化的技巧。
具身智能干货｜ROS2理论与实践系列（二）：ROS2通信机制核心
机器人是一种高度复杂的系统性实现，一个完整的机器人应用程序可能由若干功能模块组成，每个功能模块可能又包含若干功能点，在不同功能模块、不同功能点之间需要频繁的进行数据交互。比如以导航中的路径规划模块为例：
路径规划时就需要其他功能模块输入数据，并输出数据以被其他模块调用。
输入的数据有地图服务提供的地图数据、定位模块提供的机器人位姿数据、人机交互模块提供的目标点数据......。
输出的路径信息则被运动控制订阅或是回显在人机交互界面上。
那么这些相对独立的功能模块或功能点之间是如何实现数据交互的呢？在此，我们就需要介绍一下ROS2中的通信机制了。
Python与机器学习：使用Scikit-learn进行数据建模
本文介绍如何使用Python和Scikit-learn进行机器学习数据建模。首先，通过鸢尾花数据集演示数据准备、可视化和预处理步骤。接着，构建并评估K近邻（KNN）模型，展示超参数调优方法。最后，比较KNN、随机森林和支持向量机（SVM）等模型的性能，帮助读者掌握基础的机器学习建模技巧，并展望未来结合深度学习框架的发展方向。
eino — 基于go语言的大模型应用开发框架（二）
本文介绍了如何使用Eino框架实现一个基本的LLM（大语言模型）应用。Eino中的`ChatModel`接口提供了与不同大模型服务（如OpenAI、Ollama等）交互的统一方式，支持生成完整响应、流式响应和绑定工具等功能。`Generate`方法用于生成完整的模型响应，`Stream`方法以流式方式返回结果，`BindTools`方法为模型绑定工具。此外，还介绍了通过`Option`模式配置模型参数及模板功能，支持基于前端和用户自定义的角色及Prompt。目前主要聚焦于`ChatModel`的`Generate`方法，后续将继续深入学习。
小红书商品列表 API 接口（小红书 API 系列）
小红书作为社交与电商结合的平台，拥有丰富的商品信息。通过小红书商品列表API接口，用户可高效、合法地获取商品数据，支持按关键词、品类等筛选条件查询，并返回JSON格式的商品列表，包含名称、图片链接、价格等信息。该接口帮助商家分析市场、制定策略，开发者构建推荐系统。示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求并处理响应数据。
小红书笔记评论数据接口（小红书 API 系列）
小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。