小红书笔记评论API简明文档（含 JSON 样例）
小红书笔记评论API支持获取主评、楼中楼、用户及互动数据，采用Token鉴权与游标分页（非页码），单页1–50条。含热度/时间排序、置顶标识、子评嵌套等字段，适用于舆情分析、竞品监控与用户反馈采集。（239字）
京东店铺所有商品API（店铺数据采集项目复盘）
本项目对接京东jd.item_search_shop接口，自动化采集多店铺全量商品信息（含价格、SKU、状态等），实现数据清洗、归档与定时更新，替代人工操作，提升效率与准确性，为盘点、分析及竞品监测提供高质量数据支撑。（239字）
Pydantic v2 入门教程：模型、字段、验证器
本文详解 Pydantic v2（Python 3.10+）核心用法：模型定义、字段约束、自定义验证器（field/model）、嵌套/递归结构、序列化控制及 JSON Schema 生成，所有示例完整可运行，助你构建健壮数据验证与序列化逻辑。
基于PyTorch的EfficientDet进行水下目标检测 水下目标检测
项目概述：基于PyTorch的EfficientDet进行水下目标检测
在这个项目中，我们将通过实际比赛数据集演示如何训练最近开源的相对最先进的PyTorch版EfficientDet模型。本教程将涵盖从数据准备到模型训练、评估以及推断的全过程。值得注意的是，在本次实验中，我们没有采用任何数据增强技术或模型融合等后处理方法来提升模型精度；同样地，我们也未使用如UWGAN_UIE、水质迁移（WQT）、DG-YOLO或其他去雾算法对水下图像进行预处理。尽管这些技巧可能有助于提高识别准确率，但我们希望保持基础框架的纯粹性以专注于模型本身的性能。
1. 数据来源
我们的数据来自于科赛网举办的一次水下
AI 写 UI 总是一副面孔？
前端开发者苦AI“流水线设计”久矣：千篇一律的紫蓝渐变、圆角卡片、居中排版。直到发现GitHub高星项目**awesome-design-md**——将72个顶级品牌（Apple/Notion/Stripe等）的设计规范，精准拆解为Markdown文档，含色值、字号、间距、阴影等硬性参数。AI直接读取执行，告别脑补与模板，让生成页面真正具备品牌辨识度。（239字）
别再让 AI 自动总结 Skill 了！
本文作者姜饼，剖析Skill设计核心误区：AI自动总结易生成冗长Prompt，而非真正可复用的结构化工作流。文章指出Skill应是含入口、资料（references/）、脚本（scripts/）的目录体系，并提供5步拆解法与自查清单，助开发者将重复流程转化为稳定、易维护的Skill。
