sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合
特征越多模型未必越好，过多特征易导致过拟合、训练慢、难解释。递归特征消除（RFE）通过反复训练与特征评分，逐步剔除不重要特征，提升模型泛化能力与效率。本文详解RFE原理，并用scikit-learn实战葡萄酒数据集，展示如何结合逻辑回归与随机森林进行特征选择，比较不同模型的筛选差异，并通过RFECV自动确定最优特征数量，辅以可视化分析，帮助构建更简洁、高效、可解释的模型。
AiPy：AI+Python=安上手脚的Agent
AiPy融合LLM与Python生态，首创“代码即代理”模式，实现需求解析、代码生成、自动执行到动态调优的全流程闭环。支持全本地化部署，保障数据安全，深度集成Python工具链，适配多模型与跨平台环境，赋能企业零代码自动化。（238字）
RFID货架物品管理迈入智能化
RFID技术赋能货架管理，实现非接触、批量、实时识别，提升盘点效率与准确率，支持智能入库、动态库存、防错拣货、全程追溯，推动零售仓储迈向自动化、智能化，降本增效。