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。
基于 STM32 的车牌识别系统【开源免费下载】
基于 STM32 的车牌识别系统以其低成本、低功耗、可嵌入式部署等优势，在物联网和智慧交通领域具有广泛应用价值。本项目介绍了从硬件选型、系统架构、图像算法到通信模块的完整实现路径，可作为实际工程搭建的参考模板。
如果你正在进行嵌入式 AI 或图像识别类项目，STM32 车牌识别方案是一个非常好的入门方向，同时也是嵌入式系统结合 AI 的典型实践案例。
奥维：AI技术赋能水利工程 “人工智能+”展现巨大潜力
奥维数字科技凭借对AI技术的深耕与水利场景的深刻理解，打造出奥维水利算法云这一核心解决方案，将AI能力渗透到大坝安全、洪水预报、淹没分析等关键环节，以“精准、实时、可进化”的服务特性，为水利行业智能化升级提供了可落地的技术范式。奥维通过“AI+水利”的实践证明，人工智能并非简单的“技术叠加”，而是能从“数据处理、模型优化、决策支撑”三个核心环节重构水利工程的运行模式：它让大坝监测更精准、洪水预报更及时、应急响应更科学，也让水利决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。
