n8n零基础入门：5分钟搭建你的第一个自动化工作流
厌倦重复操作？用n8n，5分钟搭建自动化工作流！本文教你通过Docker快速部署n8n，连接Manual Trigger与Slack节点，实现一键发送定制消息。可视化拖拽界面，无需编程基础，轻松入门自动化。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务，常年被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，需求上线周期动辄一周。WaterFlow——一套 AI 驱动的端到端开发新实践，让部分需求两天内上线，甚至产品经理也能“自产自销”需求。短短数月，已落地 30+ 需求、自动生成 5.4 万行代码，大幅提升研发效率。接下来，我们将揭秘它是如何落地并改变协作模式的。
最佳实践3：用通义灵码开发一款 App
本示例演示使用通义灵码，基于React Native与Node.js开发跨平台类通义App，重点展示iOS端实现。涵盖前端页面生成、后端代码库自动生成、RTK Query通信集成及Qwen API调用全过程，体现灵码在全栈开发中的高效能力。（238字）
基于springboot的手机销售网站
本研究聚焦手机商城系统的发展现状与趋势，探讨其技术架构、用户行为分析及安全支付等问题，结合Java、Vue、MySQL等技术实现高效、安全的移动端电商平台，推动行业创新与融合发展。
超越问答：深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”，那么AI智能体（Agent）则赋予了LLM“手和脚”，使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构，讲解ReAct等关键工作机制，并带你一步步构建一个能够调用外部工具（API）的自定义Agent，开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。
一人挑战一支研发团队，3步搞定全栈开发
本文是 Qwen3-Coder 挑战赛教程第四期，我将带你完整走通一个真实项目案例：从零搭建一个“AI 舞蹈生成器”网站——上传一张人物照片，点击“立即生成”，即可获得一段该人物跳舞的动态视频。
整个过程仅需三步，无需前端、后端或模型部署经验，真正实现“说话即开发”。
别再用均值填充了！MICE算法教你正确处理缺失数据
MICE是一种基于迭代链式方程的缺失值插补方法，通过构建后验分布并生成多个完整数据集，有效量化不确定性。相比简单填补，MICE利用变量间复杂关系，提升插补准确性，适用于多变量关联、缺失率高的场景。本文结合PMM与线性回归，详解其机制并对比效果，验证其在统计推断中的优势。