基于python的汽车数据可视化、推荐及预测系统
本研究围绕汽车数据可视化、推荐及预测系统展开，结合大数据与人工智能技术，旨在提升用户体验与市场竞争力。内容涵盖研究背景、意义、相关技术如 Python、ECharts、协同过滤及随机森林回归等，探讨如何挖掘汽车数据价值，实现个性化推荐与智能预测，为汽车行业智能化发展提供支持。
API文档工具谁能胜出：Apifox与Apipost深度对比
Apifox与Apipost功能对比显示，Apifox在自定义域名、页面布局、SEO优化、跨域代理、数据分析、版本管理及权限控制等方面优势明显，更适合对API文档有高要求的企业级用户；而Apipost则侧重基础文档分享，适合轻量级使用场景。两者均集成AI能力，但Apifox应用更深入。
基于python大数据的口红商品分析与推荐系统
本研究基于Python大数据技术，构建口红商品分析与推荐系统，旨在解决口红市场产品同质化与消费者选择困难问题。通过分析颜色、质地、价格等多维度数据及用户行为，实现个性化推荐，提升购物体验与品牌营销效率，推动美妆行业数字化转型，具有重要现实意义与市场价值。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文探讨了Prompt Engineering的发展趋势及其扩展——Context Engineering的重要性。随着大语言模型（LLM）的发展，构建合适的上下文（context）成为影响模型性能的关键因素。Context Engineering不仅包括传统的提示词工程，还涵盖了上下文的构建、管理与优化，被视为LLM时代的新软件工程范式。文章结合最新研究成果与行业实践，系统解析了Context Engineering的概念、分类、挑战及其在LLM应用中的核心作用，帮助开发者更好地理解和应用这一新兴技术。