12 种 Pandas 测试技巧，让数据处理少踩坑
本文介绍12种实用的Pandas测试技巧，涵盖数据工厂、模式校验、属性测试、快照比对、边界用例、随机控制、NA处理、索引验证、双实现对照、性能监控、I/O往返和Join检查，帮助开发者提前发现隐藏bug，提升数据处理代码的可靠性与可维护性。
《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》
本文记录大模型赋能文化遗产数字化的实践，针对古籍异体字识别难、残缺文本补全不准、隐性知识难挖掘、多模态数据割裂、中小机构部署难、知识难更新等痛点，提出对应方案：搭建古籍文字与语境知识库提升识别理解率，以多源史料关联与历史逻辑约束实现文本精准补全，构建多层级框架挖掘隐性知识，设计多模态语义对齐整合多元信息，通过轻量化优化与混合部署降低使用门槛，建立动态机制保障知识迭代。优化后多项关键指标显著提升，为古籍数字化提供有效路径。
淘宝商品信息批量获取接口技术详解
本文介绍批量获取淘宝商品信息的两种方法：官方API与Python爬虫。涵盖应用场景、技术实现、代码示例及合规注意事项，助您高效采集标题、价格、销量等数据，用于市场分析与竞品监控，兼顾可行性与风险控制。（238字）
（numpy）Python做数据处理必备框架！（一）：认识numpy；从概念层面开始学习ndarray数组：形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么？
numpy是Python中科学计算的基础包。
它是一个Python库，提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
Numpy能做什么？
numpy的部分功能如下:
ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组
用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。
用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
用于集成由C、C++