Neural ODE原理与PyTorch实现：深度学习模型的自适应深度调节
Neural ODE将神经网络与微分方程结合，用连续思维建模数据演化，突破传统离散层的限制，实现自适应深度与高效连续学习。
【逆向】Python 调用 JS 代码实战：使用 pyexecjs 与 Node.js 无缝衔接
本文介绍了如何使用 Python 的轻量级库 `pyexecjs` 调用 JavaScript 代码，并结合 Node.js 实现完整的执行流程。内容涵盖环境搭建、基本使用、常见问题解决方案及爬虫逆向分析中的实战技巧，帮助开发者在 Python 中高效处理 JS 逻辑。
基于springboot的毕业旅游一站式定制系统
本系统基于Spring Boot、Vue等技术，构建毕业旅游一站式定制平台，整合旅游资源，利用大数据与人工智能实现个性化行程规划，满足毕业生多样化需求，提升旅游体验与行业效率。
从 Prompt 到 Parser：一次知乎采集的曲折经历
本文探讨了使用大模型和Playwright技术在知乎进行数据采集时遇到的挑战及其优化策略。初始方案因页面异步加载、DOM结构变化和限制策略而失败。为了提高数据采集的稳定性和可靠性，提出了增强渲染层、适配器层和回退监控机制的改进方案。通过这些改进，可以有效应对页面异步加载和DOM变化带来的问题，同时规避限制策略的影响，从而实现更高效、稳定的数据采集。
微店商品列表API接口开发指南：从零到实战
微店商品列表API（vdian.shop.item.list.get）用于获取店铺商品数据，支持分页、签名认证，返回JSON格式。适用于商品同步、竞品分析、多平台展示及数据清洗。提供Python请求示例，便于快速接入。
广东制造企业必看！MES系统到底是什么？3分钟带你全面了解！
MES系统是连接企业管理与生产执行的关键桥梁，助力制造企业实现提质增效、降本减 waste。尤其在广东，面对激烈竞争，MES成为推动智能制造、实现数字化转型的核心工具。珠海盈致科技专注电子制造业，提供SiMDA-MOM体系及数字化升级解决方案，助力企业迈向智能制造新高度。
基于python的餐厅点餐系统
本课题研究开发餐厅点餐系统，旨在提升餐厅信息处理效率与管理水平。通过计算机技术规范点餐流程，加快信息处理速度，助力管理人员高效运作。系统包含功能结构图与具体实现模块，全面展示系统设计与运行逻辑。
从零搭建RAG应用：跳过LangChain，掌握文本分块、向量检索、指代消解等核心技术实现
本文详解如何从零搭建RAG（检索增强生成）应用，跳过LangChain等框架，深入掌握文本解析、分块、向量检索、对话记忆、指代消解等核心技术，提升系统可控性与优化能力。
微店商品详情API接口开发指南：从零到实战
微店商品详情API（micro.item_get）用于获取商品名称、价格、库存等信息，支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，适用于电商开发、店铺管理与数据分析。提供Python请求示例，便于快速集成调用，适用于多店铺管理、跨平台展示及价格监控等场景。
基于python大数据的电影数据可视化分析系统
电影分析与可视化平台顺应电影产业数字化趋势，整合大数据处理、人工智能与Web技术，实现电影数据的采集、分析与可视化展示。平台支持票房、评分、观众行为等多维度分析，助力行业洞察与决策，同时提供互动界面，增强观众对电影文化的理解。技术上依托Python、MySQL、Flask、HTML等构建，融合数据采集与AI分析，提升电影行业的数据应用能力。
基于python的汽车租赁系统
本系统为汽车租赁管理网站，包含管理员与用户两种角色。管理员可进行用户管理、汽车品牌及信息管理、租赁与归还管理、商品管理等；用户可注册登录、浏览信息、租赁汽车、购买商品并生成订单。系统后端采用Python语言与Django框架开发，数据库使用MySQL，实现高效、安全的数据处理与存储，提升用户体验与数据交互效率。
机器人逆运动学进阶：李代数、矩阵指数与旋转流形计算
本文深入讲解机器人逆运动学中旋转计算的核心数学工具，包括矩阵指数与对数、SO(3)李群与李代数、流形和切空间等概念，帮助理解三维旋转误差计算原理，并提供基于矩阵指数的精确旋转更新方法及代码实现。
基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真
本程序基于禁忌搜索算法解决旅行商问题（TSP），旨在寻找访问多个城市的最短路径。使用 MATLAB 2022A 编写，包含城市坐标生成、路径优化及结果可视化功能。通过禁忌列表、禁忌长度与藐视准则等机制，提升搜索效率与解的质量，适用于物流配送、路径规划等场景。
大盘择时：慎用固定均线！12年回测A股数据揭示择时策略的3大适应性缺陷
动量策略加入50日与200日均线择时后收益下降，主要因均线滞后、逻辑冲突及市场变化。解决方案包括动态调整择时参数、结合多指标验证、优化动量执行细节，提升策略适应性与收益表现。
基于python+vue的贫困生资助系统
本文介绍了餐厅点餐系统的开发环境与核心技术，涵盖Python语言、MySQL数据库、Django框架及Vue.js前端技术，详细说明了各项技术的应用与优势，助力系统高效开发与稳定运行。
趋势跟踪 + 大盘择时：牛市收益放大器的终极指南
在量化投资中，大盘择时策略常与其他策略结合使用，以提升收益并控制风险。常见搭配包括趋势跟踪、均值回归、行业轮动、多空对冲、资产配置等。每种策略适用于不同市场状态，如趋势跟踪用于单边行情，均值回归适用于震荡市，行业轮动结合经济周期调整配置方向，多空对冲和资产配置用于风险控制。此外，还可结合机器学习模型提升预测精度，或通过波动率交易优化入场时机。合理搭配可构建多层次投资体系，适应多变市场环境，实现稳健收益。需要注意择时信号的滞后性、策略一致性、模型过拟合风险及交易成本控制。
小红书开放平台评论接口全解析：从采集到情感分析
本接口可合法获取小红书笔记评论数据，支持分层评论、分页及排序功能，适用于舆情监控与用户画像分析。提供Python请求示例，兼容性强，返回数据可直接用于Pandas分析。
AI Agent工作流实用手册：5种常见模式的实现与应用，助力生产环境稳定性
本文介绍了五种AI Agent结构化工作流模式，帮助解决传统提示词方式在生产环境中输出不稳定、质量不可控的问题。通过串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环，可提升任务执行效率、资源利用和输出质量，适用于复杂、高要求的AI应用。
基于python大数据的天气可视化分析预测系统
本研究探讨基于Python的天气预报数据可视化系统，旨在提升天气数据获取、分析与展示的效率与准确性。通过网络爬虫技术快速抓取实时天气数据，并运用数据可视化技术直观呈现天气变化趋势，为公众出行、农业生产及灾害预警提供科学支持，具有重要的现实意义与应用价值。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。
【1分钟解密】如何让 AI 大模型推荐你的品牌
随着AI逐渐取代传统搜索，企业如何让AI“看见”并“信任”你？GEO（生成式引擎优化）应运而生，它不仅是SEO的延伸，更是让AI主动推荐你的关键策略。通过优化内容结构、提升权威性与可读性，GEO助力企业在AI生成的答案中占据一席之地，赢得未来流量入口。
1688图片搜索API技术内幕：从特征提取到向量匹配的完整实现路径
1688图片搜索相似商品API基于计算机视觉技术，支持通过图片查找同款或相似商品，适用于电商选品与供应链管理。API采用RESTful设计，支持JPG/PNG格式，返回含商品ID、标题、价格、销量等JSON数据，提供Python调用示例。前往体验：c0b.cc/R4rbK2
构建可观测、可治理的企业智能体：平台核心能力解析
在人工智能快速发展的背景下，企业智能体已成为推动数字化转型的重要力量。然而，其复杂性和不可预测性也带来了可靠性、透明性和可控性等挑战。构建具备全景可观测性、多层治理框架、智能体协同与知识管理、人类监督机制的智能体体系，成为企业实现安全、合规、高效运营的关键。通过系统化实施路径，企业可全面提升智能体的透明度与治理能力，把握智能时代发展机遇。
基于python评论分析的商品推荐系统设计
本文介绍了多种开发技术，包括Python集成开发环境PyCharm、自然语言处理工具SnowNLP、关系型数据库MySQL、Python语言特性、Django Web框架以及协同过滤算法。内容涵盖各技术的基本功能、特点及其在实际开发中的应用，适用于初学者和开发者了解相关工具与框架的使用与优势。
超越传统XPath：用LLM理解复杂网页信息
本文深入探讨网页信息抽取技术的演进，从传统 XPath/CSS 结构匹配，到结合 LLM（大语言模型）的语义理解方法。分析了旧技术在动态渲染、结构变化和语义识别方面的局限，并通过架构图、实验数据和示例代码展示 LLM 在新闻、电商、社交等复杂场景中的高效应用。同时强调爬虫代理等基础设施的重要性，为信息抓取提供稳定网络环境。
1688商品详情API技术深度解析：从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API（item_get接口）可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据，适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回，需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
基于python+vue的居家办公系统的设计与实现
本居家办公系统基于B/S架构，采用Python语言及Django框架开发，结合MySQL数据库和Vue.js前端技术，实现家具销售库存的科学化、规范化管理。系统旨在提升办公效率，降低数据错误率，优化信息管理流程，适应多行业信息化发展需求，具有良好的扩展性与实用性。
Mixture of Experts架构的简要解析
Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。
Transformer架构的简要解析
Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
在量子机器学习中，数据编码方式决定了量子模型如何理解和处理信息。本文详解角度编码、振幅编码与基础编码三种方法，分析其原理、实现及适用场景，帮助读者选择最适合的编码策略，提升量子模型性能。
SQL 学习笔记 - 多表关系与多表查询
数据库多表关系包括一对多、多对多和一对一，常用外键关联。多表查询方式有隐式/显式内连接、外连接、子查询等，支持别名和条件筛选。子查询分为标量、列、行、表子查询，常用于复杂查询场景。
基于python+vue的商城购物系统
本文介绍了电子商务的发展背景及研究现状，分析了当前电商市场的挑战与机遇，提出了自建电商平台的优势，旨在通过创新设计与技术实现（如Python、Django、B/S架构等），构建一个高效、低成本、用户导向的电商系统，以提升企业竞争力。
AI搜索的黑科技？DeepSearch 究竟“深”藏着什么秘密？
本文介绍 OpenSearch 凭借领先的AI搜索技术，应用DeepSearch 的设计框架能更有效解决复杂和多跳问题，优化用户体验。
基于python的医院智慧门诊系统研究
本系统基于Python和Django框架，结合MySQL、Vue等技术，构建功能全面、易用性强的医院智慧门诊平台。系统涵盖患者与医务人员信息管理、在线挂号、智能导诊、电子病历、远程医疗等功能，优化就医流程，提升医疗效率与服务质量，助力医疗服务数字化转型。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
