从MCP到PTC Anthropic回归Code Execution路线，AiPy的范式被再次验证
Anthropic从MCP到Programmatic Tool Calling的演进，实则是对“上下文爆炸”问题的修正，仍属“上下文工程”范畴。而AiPy早于Claude Code提出Python-use范式，主张“Code is Agent”，通过代码直接交互环境，实现“万物互联、万物编程”。相较MCP/PTC依赖预定义工具，Python-use更具扩展性与灵活性，兼容API、包调用及本地执行，早在2024年8月即实现命令级代码执行，领先Skills两月。CodeAct理念与其高度一致，但本质仍是工具注册模式。Python-use范式直击Agent核心：大模型与环境数据的无限连接能力
双端队列（Deque）原理及实现
双端队列支持在队头和队尾进行插入和删除操作，比标准队列更灵活。可用链表或环形数组实现，头尾操作时间复杂度均为O(1)。适用于需频繁两端操作的场景，如算法题中模拟栈或队列。
打造社交APP人物动漫化：通义万相wan2.x训练优化指南
本项目基于通义万相AIGC模型，为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合，并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术，实现高质量、高效率的动漫风格视频生成，兼顾视觉效果与落地成本，最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。（239字）
Python编程实战：函数与模块化编程及内置模块探索
本文深入讲解Python函数与模块化编程，结合math、os、sys、random等内置模块，通过实例演示代码复用、文件操作、随机数生成等核心技巧，并综合实现学生成绩管理系统，助你提升代码组织能力与开发效率。
AI时代Java程序员的出路在哪里？
2022年ChatGPT发布，AI爆发；2025年DeepSeek-R1以低成本高性能打破垄断，推动AI平民化。Java生态庞大，却缺AI开发方案。SpringAI应运而生，依托Spring生态，助力Java应用快速集成大模型，开启智能化新时代。
NPP 北方森林：加拿大卡纳尔弗拉茨，1984 年，R1
本数据集包含1984年加拿大卡纳尔弗拉茨附近四片扭叶松林的生物量、土壤及气候数据，研究土壤水分对地上地下净初级生产力（NPP）分配的影响。两文件分别为林分特征与气象数据。结果显示，中湿林分地上NPP约为干旱林分的两倍，但总NPP仅高36%。生产力分配以细根和小根为主，最湿润样地例外，茎生产力最高。数据已修订采样日期错误。
