sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合
特征越多模型未必越好，过多特征易导致过拟合、训练慢、难解释。递归特征消除（RFE）通过反复训练与特征评分，逐步剔除不重要特征，提升模型泛化能力与效率。本文详解RFE原理，并用scikit-learn实战葡萄酒数据集，展示如何结合逻辑回归与随机森林进行特征选择，比较不同模型的筛选差异，并通过RFECV自动确定最优特征数量，辅以可视化分析，帮助构建更简洁、高效、可解释的模型。
2025 数字人短视频工具全景指南：从场景落地到高效选型
在内容创作工业化的 2025 年，数字人短视频工具已突破技术瓶颈，成为营销、教育、跨境电商等领域的 “生产力核心”。从个人创作者的轻量化需求，到企业级的合规化部署，不同场景对工具的功能、成本、技术适配性提出了差异化要求。本文梳理 10 款主流工具的核心价值，并提供可落地的选型方案，助力用户抢占短视频流量红利。
业务观测：从定义到场景化分析
Databuff业务观测功能通过定义业务事件、构建场景模型，实现对关键流程的可视化监控。支持按服务或接口粒度关联请求，创建多事件串联的业务场景，并通过场景地图实时展示各环节状态与指标，助力企业精准识别瓶颈、优化用户体验。