Dify vs Coze：谁是最终的AI工作流解决方案？
本文从架构设计、核心功能到部署运维，系统对比Dify与Coze两大AI开发平台。Dify以一体化集成见长，适合快速构建生产级应用；Coze采用模块化架构，在多Agent协同上更具优势。为不同技术背景和业务场景的团队提供选型参考。
Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）
本文对比了Python中六大常用因果推断库：Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum和CausalImpact，涵盖贝叶斯网络建模、因果结构学习与效应评估。基于Census Income数据集，分析各库在因果发现、可解释性与工程实践中的优劣，助你根据项目需求选择合适工具。
对比评测Dify vs Coze：谁才是“AI工作流”的终极答案？
Dify与Coze是两大热门开源低代码AI工作流平台。本文从架构、功能、部署、适用场景等维度全面对比：Dify为集成化Python平台，适合快速开发；Coze采用Go语言微服务架构，灵活性强，支持多Agent协同。助你根据技术栈与业务需求优选方案，还可组合使用实现前后端协同。
用Python轻松打造专业PPT：自动化生成演示文稿全攻略
本文介绍如何用Python的python-pptx库自动化生成PPT，涵盖环境搭建、文本、图片、图表插入，以及批量生成与模板应用技巧。通过代码高效创建格式统一、内容丰富的演示文稿，大幅提升职场效率，适合报告、教学等场景，让PPT制作从繁琐变为智能。
基于python大数据的房价数据分析系统
本研究基于Python构建大数据房价分析系统，整合多源数据，运用Django、Vue.js与MySQL技术，实现数据采集、处理、建模与可视化，助力政府调控、企业决策与购房者选择，提升房地产信息化水平。