构建AI智能体：四十四、线性回归遇见大模型：从数学原理到智能实战
本文系统介绍了线性回归的原理、实现和应用。线性回归通过建立自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系(Y=wX+b)进行预测，核心方法包括最小二乘法（精确解析解）和梯度下降法（迭代数值解）。文章结合Python代码示例，演示了从简单线性回归到多元线性回归的实现过程，并分析了大模型时代线性回归的新应用场景。同时指出了线性回归的局限性（如对异常值敏感）和扩展方向（多项式回归、正则化等）。通过Qwen等大模型的辅助，可以快速生成高质量代码并深入分析回归结果，使这一基础方法在复杂数据中发挥更大价值。
n8n驱动的全链路测试自动化实战指南
本文介绍了如何利用n8n这一工作流自动化工具实现全链路测试。通过可视化编排，可以模拟电商订单等复杂业务流程，完成从用户登录到数据清理的端到端验证。该方法降低了传统脚本编写的门槛，并支持数据驱动测试、错误重试等高级功能，为集成测试自动化提供了灵活高效的新思路。
测试框架跃迁：从 Selenium 到 Playwright 的实战指南
本文详细介绍了从Selenium迁移到Playwright的实战指南。通过对比二者核心差异，提供环境搭建、API迁移对照及高级特性转换方案。迁移后测试速度可提升40%，代码维护成本降低30%，显著改善稳定性问题。文章包含常见问题解决和性能优化技巧，为团队平滑升级测试框架提供了系统化路径。
《突破Unity热更新瓶颈：底层函数调用限制与生态适配秘籍》
本文聚焦Unity热更新开发中底层函数调用受限的核心痛点，深入剖析限制根源—热更新沙箱机制与底层函数对原生层上下文、权限的依赖形成“能力断层”，而非函数本身不可用。提出两类实用破局方案：一是“功能分层承载”，将底层依赖逻辑迁移至原生层，通过封装接口实现热更新与原生层联动；二是“核心功能复刻”，在热更新权限内组合高层API模拟底层函数效果。强调前期建立“热更新功能适配地图”的重要性，从设计阶段规避调用风险。指出热更新开发的核心是平衡动态迭代与引擎规则，通过适配而非强行突破边界，实现功能落地与系统稳定，为开发者提供兼具深度与实用性的技术思路。
AR眼镜仓储物流分拣技术应用与落地方案
本方案聚焦仓储分拣痛点，推出轻量化AR眼镜及智能系统，集成高清摄像头、UWB厘米级定位与自研算法，实现“所见即识别”与最优路径导航。通过开放API无缝对接WMS，提升拣货效率30%以上，错误率低于0.5%，整机重量≤50克，支持全天候作业，助力仓储物流智能化升级。（238字）
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
本文深入浅出地讲解了RAG（检索增强生成）原理与LlamaIndex实战，通过《长安的荔枝》案例，从AI如何“读书”讲起，详解三大关键参数（chunk_size、top_k、overlap）对问答效果的影响，并结合真实实验展示不同配置下的回答质量差异。内容兼顾新手引导与进阶优化，帮助读者快速构建高效的文档问答系统。
淘宝商品列表API在竞品分析中的创新应用
淘宝商品列表API是淘宝开放平台的核心接口，支持通过编程获取淘宝/天猫的海量商品数据。具备实时性强、功能丰富、稳定高效等特点，提供关键词搜索、多条件筛选、批量获取等功能，覆盖商品基础信息与详细属性，适用于电商开发、数据分析与市场研究等场景。
SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
本文探索AI Code与SpecKit在Java应用中的实践，结合规格驱动开发（SDD）与测试驱动开发（TDD），通过定义原则、需求规格化、技术方案设计等步骤，实现风格统一、可追溯的AI辅助编码。分享选型考量、执行流程及问题优化，总结经验并沉淀为应用级知识资产，提升研发效率与代码规范性。（239字）
