微调不是万能药：三个信号告诉你根本不需要做微调
本文破除“微调万能”迷思，提出判断是否需微调的三大核心维度：任务复杂度（知识查询/格式遵从/能力涌现）、风格要求强度（可选→固定→品牌级）、数据可得性（量、质、多样性），并对比提示词工程、RAG等轻量替代方案，强调理性决策、避免无效投入。
金属材料表面六种缺陷类型数据集：工业视觉检测的优质训练资源
本数据集包含1800张640×640金属表面缺陷图像，涵盖裂纹、夹杂、斑块、凹坑、氧化皮、划痕6类典型缺陷，已按7:2:1划分训练/验证/测试集，标注规范（YOLO格式），适配YOLO、Faster R-CNN等模型，助力工业视觉检测研究与落地。
100类中药材图像识别数据集分享（适用于目标检测任务）
我们希望通过本数据集的发布，能够促进中医药与人工智能的深度融合，推动中药材智能识别技术的发展和应用，为中医药现代化做出贡献。如需生成配套训练代码（如YOLOv8格式训练脚本）、中药图像识别模型部署方案，可以参考相关资源。
Python 高效清理 Excel 空白行列：从原理到实战的完整指南
本文详解Excel空白行列自动化清理方案：对比pandas（简洁高效，适合常规清洗）与openpyxl（精细控制，保留格式）两大工具；涵盖识别原理、多Sheet处理、阈值自定义、大文件优化及命令行封装等实战技巧，助你一键清除数据“杂物”，提升分析效率与文件质量。（239字）
向量数据库从零搭建：文本语义检索实战与工程要点
本文记录作者从零搭建向量数据库的实践历程：始于“只想用现成方案”，却因检索抖动、参数敏感、延迟飙升等真实问题，被迫深入理解其工程本质。全文以构建最小可用文本语义检索系统为目标，清晰拆解八大关键环节——embedding选型、向量存储与压缩、暴力检索的局限、ANN近似搜索的必要性、索引取舍、查询路径设计、元数据融合及性能瓶颈识别。强调：搭建不是为了替代成熟产品，而是为了真正掌握向量数据库的底层逻辑与工程权衡。
AI 软件外包开发流程
AI软件外包流程聚焦数据、算法与模型，涵盖需求评估、数据工程、模型研发、系统集成、测试交付及持续迭代六大环节，强调数据质量、模型鲁棒性与工程化落地能力。（239字）
