野莓（莓太/草莓/蓝莓等水果电商）商品详情页前端性能优化实战
野莓生鲜电商聚焦时效性、品质可视化与冷链溯源，通过Web Worker优化新鲜度实时计算（提速78%）、AI图像识别（76%）、批次库存分配（75%）及温度监控（80%），结合区块链溯源、果园直播与AR尺寸比对，实现首屏1.2s、新鲜度准确率+45%、冷链达标率+58%。
AI Glasses识别百变脸谱
本项目提出“AI脸谱眼镜”方案：通过端云协同架构，结合人脸检测、EasyDL脸谱识别、戏曲百科与AR投射技术，让观众佩戴眼镜即可实时获取京剧角色名、性格、行当等信息。卡片投射于视野下方，不遮挡表演，专为戏迷、游客及学生设计，助力传统文化沉浸式普及。（239字）
时间序列异常检测的5种方法：从统计阈值到深度学习
时间序列异常检测旨在识别偏离正常规律的数据点，如凌晨流量突增、传感器骤降等。因数据含趋势、季节性与噪声，需结合统计法（Z-Score）、移动平均、季节分解、Isolation Forest或自编码器等方法，多策略融合可有效降低误报。
基于相位的南极冰速度图 V001
NASA MEaSUREs计划发布的首套基于干涉相位的南极冰流速图（V001），覆盖超80%南极洲，精度较传统方法提升10倍，时序为2007–2018年（相位法）及2013–2017年（追踪法），支持Python一键检索与可视化。
基于 YOLOv8 的农业场景下的人与农机智能感知系统 [目标检测完整源码]
本文从实际农业生产场景出发，系统介绍了一套基于 YOLOv8 的人员与农用车辆视觉识别解决方案，完整覆盖了数据集构建、模型训练、性能评估以及 PyQt5 可视化部署等关键环节。实践表明，YOLOv8 在复杂、动态的农田环境中具备良好的鲁棒性与实时检测能力，而图形化应用的引入有效提升了系统的可用性与工程落地价值。该方案不仅可直接服务于农业作业监控与农机管理，也为智慧农业领域中目标检测系统的工程化实现提供了具有参考意义的实践范例。
日本股票K线图生成实战：基于API的完整对接方案
本文详解如何通过StockTV金融API（countryId=35）对接日本股市，用Python快速获取实时行情与多周期K线数据，并基于mplfinance库生成红涨绿跌、带均线/RSI的技术图表，涵盖从密钥申请、依赖安装到完整实战的全流程。
Target商品详情页前端性能优化实战
Target全渠道零售性能优化方案：聚焦库存智能检查、多层价格并行计算、Drive Up取货推荐、自有品牌故事化展示及药房/照片等服务集成，首屏加载提速62%，库存检查提升76%，转化率+35%，Circle参与度+48%。（239字）
