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。
HaluMem：揭示当前AI记忆系统的系统性缺陷，系统失效率超50%
ArXiv最近一篇名为"HaluMem: Evaluating Hallucinations in Memory Systems of Agents"的论文提供了一个非常最新可靠的诊断工具。
AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南
这些智能体该完全自主运行，还是应该保持人类在关键决策环节？
基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化
这篇文章会展示怎么用 LangGraph 构建一个具备实用价值的 RAG 系统，包括能够处理后续追问、过滤无关请求、评估检索结果的质量，同时保持完整的对话记忆。
LightRAG 实战： 基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统
LightRAG 是一款开源、模块化的检索增强生成（RAG）框架，支持快速构建基于知识图谱与向量检索的混合搜索系统。它兼容多种LLM与嵌入模型，如Ollama、Gemini等，提供灵活配置和本地部署能力，助力高效、准确的问答系统开发。
TensorRT 和 ONNX Runtime 推理优化实战：10 个降低延迟的工程技巧
低延迟不靠黑科技就是一堆小优化叠起来：形状固定、减少拷贝、更好的 kernel、graph capture、运行时零意外。每个单拎出来可能只省几毫秒，但加起来用户就能感受到"快"。
Orion-MSP：深度学习终于在表格数据上超越了XGBoost
Orion-MSP通过多尺度处理捕获不同粒度的特征交互；块稀疏attention把复杂度降到接近线性；Perceiver-style memory实现ICL-safe的双向信息共享。
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。
从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解
这篇文章我们用纯PyTorch实现了3D Gaussian Splatting的完整渲染pipeline，代码量控制在几百行以内。
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。
LangChain v1.0 中间件详解：彻底搞定 AI Agent 上下文控制
LangChain v1.0 引入中间件机制，系统化解决上下文管理难题。通过模块化中间件，实现输入预处理、敏感信息过滤、工具权限控制等，提升Agent在生产环境的稳定性与可维护性。
解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"
Chunk-GRPO的解决办法是把连续时间步分组成"块",把这些块作为整体单元来优化,让训练信号更平滑,过程更稳定。
打造自己的 Claude Code：LangGraph + MCP 搭建一个极简的 AI 编码助手
用最简单的方式让 LLM 在无限循环里不断调用工具，这样的"裸机"代理到底行不行？那些复杂的技术栈是真的必要吗，还是过度设计了？
sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合
本文会详细介绍RFE 的工作原理，然后用 scikit-learn 跑一个完整的例子。
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。
构建有记忆的 AI Agent：SQLite 存储 + 向量检索完整方案示例
记忆能力是把 LLM 从简单的问答工具变成真正协作伙伴的关键。一个只能"回答当前问题"，另一个能"基于历史经验做决策"，这就是增加了记忆能力后的改进。
Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题
Pandas1.0引入的可空类型不只是修边角的细节优化，它把"缺失"这个语义明确编码进了类型系统。整数保持整数，布尔值该表示"未知"就表示"未知"，字符串就是字符串。过滤和 join 的逻辑变得更清楚，也更不容易出错。
