一个悄然崛起的国产软件，AiPy已开源
当前AI大模型虽智能飙升，却难落地日常。AiPy另辟蹊径，为LLM接上“手脚”，打通Python执行环境，让其真正自动分析数据、生成图表、完成任务，实现从“思考”到“行动”的闭环，被誉为“中国版Manus”，获1.9k星好评。
ASTER 全球数字高程模型 V003
ASTER全球数字高程模型V003（ASTGTM）由NASA与日本METI合作生成，覆盖北纬83°至南纬83°，空间分辨率约30米。基于2000–2013年ASTER立体影像自动处理，融合超188万场景，优化水体与地形精度，提供DEM与场景数量图层，数据无显著空隙，适用于多领域地形分析。
三步构建AI评估体系：从解决“幻觉”到实现高效监控
AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。
《SaaS双优实战：数据驱动下的体验迭代与性能攻坚全指南》
本文聚焦企业级项目管理SaaS应用的体验与性能双优实践，核心围绕“数据驱动优化”破局—摒弃此前依赖主观反馈的盲目调整，搭建“采集-分析-优化”闭环体系。先重构分层埋点与标准化数据采集体系，解决冗余与合规问题；再通过行为数据定位核心痛点，如“任务创建”中“添加成员”步骤因交互繁琐耗时过长，针对性优化后完成率提升18%；针对“报表导出”性能瓶颈，以分层查询、异步生成等方案将响应时间从8秒缩至2秒。同时构建“采集-存储-使用”全链路数据安全体系，平衡价值与合规。最终总结：SaaS优化需以用户行为数据为核心，聚焦高频场景，从被动响应转向精准施策，实现体验与性能双重提升。
ASTER 全球数字高程模型 V003
ASTER GDEM V3由NASA与METI合作开发，提供全球陆地高程数据，空间分辨约30米，覆盖北纬83°至南纬83°。基于188万景ASTER影像自动生成，含DEM与场景数图层，数据经云掩膜、异常值去除及多源融合优化，适用于地形分析，但可能存在局部伪影。
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法，通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts，提升聚类精度。对比传统DBSCAN，MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题，适应复杂数据分布，增强鲁棒性，适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
02_用LLM写文章：从提示到生成高质量内容
在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经从实验性技术发展成为内容创作者的强大助手。随着GPT-5、Claude 3.5、Llama 3等先进模型的出现，AI辅助写作不仅变得更加普及，而且质量也达到了前所未有的高度。本文将深入探讨如何利用LLM进行高效、高质量的内容创作，从提示设计到内容优化的全过程，帮助你在这个AI时代掌握内容创作的新技能。