使用 uv 的优点分析：为什么它正在取代 pip
uv 以 Rust 打造，速度比 pip 快 10–100 倍，依赖解析毫秒级完成。命令完全兼容，零学习成本迁移。虚拟环境创建更快、更小、更智能，适合日常开发、CI 自动化等场景，显著提升 Python 开发效率。
纳斯达克股票数据API对接指南
本指南介绍如何通过API对接纳斯达克股票数据，涵盖实时行情、历史K线、公司基本面等，支持RESTful与WebSocket，提供免费测试密钥，助力快速集成美国股市数据。
构建AI智能体：八十七、KM与Chinchilla法则：AI模型发展的两种训练法则完全解析
摘要： 大模型训练中，如何在有限计算预算（C≈6ND）下最优分配模型参数量（N）与训练数据量（D）是关键挑战。KM扩展法则主张“模型优先”，认为增大N的收益高于D（α=0.076＜β=0.103），推荐N∝C^0.73、D∝C^0.27。Chinchilla法则则通过实验发现大模型普遍训练不足，提出平衡策略（α=β≈0.38），推荐N∝D∝C^0.5，即在相同预算下减小模型规模并大幅增加数据量，可提升性能。
