【机器学习算法篇】K-近邻算法
K近邻（KNN）是一种基于“物以类聚”思想的监督学习算法，通过计算样本间距离，选取最近K个邻居投票决定类别。支持多种距离度量，如欧式、曼哈顿、余弦相似度等，适用于分类与回归任务。结合Scikit-learn可高效实现，需合理选择K值并进行数据预处理，常用于鸢尾花分类等经典案例。（238字）
拔俗AI信息化系统开发指南：从入门到实践
资深产品经理分享AI信息化系统开发全解析：从概念、背景到落地，用通俗语言讲清如何用AI升级传统系统。涵盖需求分析、架构设计、敏捷开发、测试部署及未来趋势，助力企业降本增效，把握数字化时代机遇。（238字）
拔俗AI家庭医生助手：用智能技术守护全家健康
AI家庭医生助手系统融合医疗大模型、知识图谱与多模态交互，打造7×24小时智能健康服务。以“辅助不替代”为原则，通过合规数据训练、精准医学对齐与动态知识推理，提供高效、可解释的个性化健康管理，打通医疗“最后一公里”，助力预防型医疗转型。（239字）
订单拆单合并处理接口设计与实现
本文介绍电商系统中订单拆单与合并接口的设计与实现，涵盖核心功能、RESTful API设计、Python伪代码示例及性能优化。通过规则驱动的拆分（如按仓库）和合并（如同地址聚合），提升配送效率，降低运营成本，适用于多仓储、高并发场景，助力开发者高效构建订单处理系统。（239字）
拔俗AI智能营运分析助手：用数据驱动企业高效决策
AI智能营运分析助手融合云原生架构、机器学习与自动化数据管道，打通多源数据集成、实时计算、智能预测与可视化分析全链路，将海量数据转化为精准决策洞察。支持对话式查询、客户分层、库存预测、异常预警等场景，助力企业降本增效。已广泛应用于零售、制造、电商等领域，推动营运智能化升级。（238字）
拔俗上海AI公司：用技术让智能真正“落地
在上海，AI软件定制正成为企业数字化转型新路径。通过场景化模型开发、模块化架构与数据闭环进化，实现技术与业务深度融合，助力企业降本增效，推动AI从概念走向实效落地。（238字）