LlamaIndex检索调优实战：七个能落地的技术细节
这篇文章整理了七个在LlamaIndex里实测有效的检索优化点，每个都带代码可以直接使用。
JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯
TPU 训练的真实效率往往取决于两个核心要素：**Shape 的稳定性**与**算子的融合度**。
从零开始：用Python和Gemini 3四步搭建你自己的AI Agent
这篇文章会完整展示怎么用 Gemini 3 搭一个真正能用的 Agent：从最基础的 API 调用,到一个能读写文件、理解需求的命令行助手。
JAX 核心特性详解：纯函数、JIT 编译、自动微分等十大必知概念
如果你用过 NumPy 或 PyTorch，但还没接触过 JAX，这篇文章能帮助你快速上手。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）早已不是简单的向量相似度匹配加 LLM 生成这一套路。LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了当下工程化的技术进展，它们各可以解决不同的实际问题。
CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作
CrewAI是一个可以专门用来编排**自主 AI 智能体（Autonomous AI Agents）** 的Python 框架
Pandas GroupBy 的 10 个实用技巧
本文将介绍10个实际工作中比较有用的技巧，文章的代码都是可以直接拿来用。
Python 3.14 实用技巧：10个让代码更清晰的小改进
Python 3.14 引入的改进大多数都很细微，但这些小变化会让代码写起来更流畅，运行也更稳定。本文整理了 10 个实用的特性改进，每个都配了代码示例。
Python 开发必备：tempfile 模块深度解析
Python 的 ``` tempfile ``` 模块提供了一套完整的解决方案，这些临时文件和目录在不需要的时候会自动清理掉。
超参数调优：Grid Search 和 Random Search 的实战对比
这篇文章会把Grid Search和Random Search这两种最常用的超参数优化方法进行详细的解释。从理论到数学推导，从优缺点到实际场景，再用真实数据集跑一遍看效果。
QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发
QF-Lib（Quantitative Finance Library）是个金融研究和回测工具包。从数据获取到策略模拟、风险评估，再到最后的报告生成，基本能在这一个工具里搞定。
Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）
这篇文章将对比了六个目前社区中最常用的因果推断库：**Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum 和 CausalImpact**。
提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现
神经网络有几种方法可以在给出预测的同时估计不确定性。
FastMCP 入门：用 Python 快速搭建 MCP 服务器接入 LLM
这篇文章会讲清楚 MCP 的基本概念，FastMCP 的工作原理，以及怎么从零开始写一个能跑的 MCP 服务器。
Optuna AutoSampler 更新：让多目标和约束优化不再需要手动选算法
这篇文章会讲清楚新功能怎么用，顺带看看基准测试的表现如何。最新版本其实现在就能用了。
vLLM 性能优化实战：批处理、量化与缓存配置方案
这篇文章将介绍怎么让 vLLM 真正干活——持续输出高令牌/秒，哪些参数真正有用，以及怎么在延迟和成本之间做取舍。
如何生成逼真的合成表格数据：独立采样与关联建模方法对比
本文将重点介绍如何让合成数据在分布特征和列间关系上都跟真实数据保持一致。我们会介绍两种基于多项式分布的实践方法，不预设具体应用场景，纯粹从技术角度拆解生成过程。
Python离群值检测实战：使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
本文会先讲清楚异常检测的核心概念，分析anomaly和novelty的区别，然后通过实际案例演示如何用概率密度拟合方法构建单变量数据集的无监督异常检测模型。所有代码基于distfit库实现。
AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现
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GQNN框架：让Python开发者轻松构建量子神经网络
为降低量子神经网络的研发门槛并提升其实用性，本文介绍一个名为GQNN（Generalized Quantum Neural Network）的Python开发框架。
