QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发
QF-Lib 是一个一体化的量化金融研究工具库，涵盖数据获取、策略回测、风险分析到报告生成全流程。支持多数据源接入与前瞻偏差防护，基于事件驱动架构，内置专业金融函数，模块化设计便于扩展，可快速搭建策略原型并自动生成PDF/Excel报告，提升量化研究效率。
基于用户评论分析挖掘的旅游景点推荐系统
本研究基于用户评论分析，构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术，挖掘游客真实偏好，结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发，提升旅游决策效率与体验质量，推动旅游产业智能化发展。
基于python深度学习的经典名著推荐系统
本系统基于Python深度学习技术，结合Django与Vue.js框架，构建智能化经典名著推荐平台。通过分析用户行为与文本特征，实现个性化精准推荐，提升阅读体验，助力经典文化传承与数字阅读升级。
理解Python的魔术方法：让类更“Pythonic”的魔法钥匙
魔术方法（Magic Methods）是Python中以双下划线开头和结尾的特殊方法，如`__init__`、`__str__`等，用于定义类在特定操作下的行为。它们使自定义对象能像内置类型一样自然地支持运算符、迭代、上下文管理等功能，提升代码可读性与一致性。合理使用可实现Pythonic风格编程，是掌握高级面向对象编程的关键。
当Java遇见AI：无需Python，构建企业级RAG智能应用实战
本文深入探讨Java在RAG（检索增强生成）智能应用中的实战应用，打破“AI等于Python”的固有认知。依托Spring生态、高性能向量计算与企业级安全监控，结合文档预处理、混合检索、重排序与多LLM集成，构建高并发、可运维的生产级系统。展示如何用Java实现从文本分割、向量化到智能生成的全流程，助力企业高效落地AI能力，兼具性能、安全与可扩展性。
义乌购 item_get 接口对接全攻略：从入门到精通
本文详解义乌购商品详情数据采集技术，针对无官方API场景，通过页面解析实现批发价、起订量、供应商资质等核心字段的精准获取。涵盖接口逻辑、动态数据抓取、多规格关联、反爬应对及合规实践，助力开发者构建稳定高效的B2B数据系统，服务于批发采购与市场分析。
限制员工上网的软件核心：Python 前缀树精准匹配算法
针对企业限制员工上网软件的规则匹配瓶颈，本文提出基于前缀树（Trie）的高效解决方案。传统算法在海量规则下效率低下，而前缀树凭借O(k)查询复杂度与共享前缀存储，显著提升匹配速度与内存利用率。结合Python实现的并发安全、多模式匹配引擎，实测在5万条规则下单请求匹配仅需0.1–0.3毫秒，性能提升超300倍，支持动态更新与优先级管控，助力企业网络管理高效、精准、可扩展。