智能体来了：一场席卷职业与商业的AI浪潮，与它的「摆渡人」
“智能体来了”正从概念变为现实，AI智能体已深入产业，重塑工作模式、企业架构与竞争格局。从内容生成到电商分发，智能体驱动业务自动化，催生“AI智能体IP操盘手”等新职业。人才缺口巨大，实战型培养成关键。系统化教育打通学习到就业闭环，助力个人抢占AI时代先机，成为智能变革的“摆渡人”。
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。