构建AI智能体：四十四、线性回归遇见大模型：从数学原理到智能实战
本文系统介绍了线性回归的原理、实现和应用。线性回归通过建立自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系(Y=wX+b)进行预测，核心方法包括最小二乘法（精确解析解）和梯度下降法（迭代数值解）。文章结合Python代码示例，演示了从简单线性回归到多元线性回归的实现过程，并分析了大模型时代线性回归的新应用场景。同时指出了线性回归的局限性（如对异常值敏感）和扩展方向（多项式回归、正则化等）。通过Qwen等大模型的辅助，可以快速生成高质量代码并深入分析回归结果，使这一基础方法在复杂数据中发挥更大价值。
苏宁商品详情 API 与库存 API 联动：实时库存同步与预警机制实现
苏宁商品详情 API（核心字段）与库存 API（实时库存数据）的联动是电商运营、库存管理的核心需求，二者结合可实现「商品基础信息 + 实时库存」的全维度数据同步，并基于库存阈值触发预警。本文基于 Python 实现双 API 联动调用、实时库存同步逻辑，以及多维度库存预警机制（阈值预警、区域库存预警、SKU 库存预警），适配企业级库存管理场景。
基于 STM32 的无人停车场项目系统【开源项目】
基于 STM32 + ESP8266 的无人停车场系统，是一个集成 嵌入式控制、无线通信、云端计算、物联网整体架构 的典型工程案例。系统具备成本低、易部署、功能丰富、适合扩展的特点，是智慧停车领域一个非常成熟的实现方案。
Python 实现斐波那契数列
本文介绍斐波那契数列的Python实现方法，涵盖递归、迭代与动态规划三种方式，分析其时间与空间复杂度，并比较性能差异。适用于算法学习与实际应用，如金融分析、图形学等场景。
