Python上下文管理器的进阶用法：不止是文件操作
Python上下文管理器不仅是文件操作的语法糖，更是资源管理的强大工具。通过`with`语句，可确保资源正确释放，支持数据库事务、代码计时、环境配置等场景。结合`contextlib`模块，还能灵活管理多个动态资源，提升代码健壮性与可读性。
Daytona：90ms 启动的 AI 代码沙箱基础设施
Daytona 是专为 AI 时代打造的代码执行基础设施，90 毫秒内创建多语言隔离沙箱，支持 Python、Node、Go 等，结合容器预热池与状态持久化，实现安全、高速、可复用的代码运行环境，助力 AI Agent、在线教育、CI/CD 等场景高效落地。
面向openEuler操作系统：OCR软件应用部署流程、性能评测
本报告研究在openEuler 22.03 LTS上部署OCR技术，基于Docker容器化实现环境隔离与高效部署，结合PaddleOCR与GPU加速，完成从环境搭建到性能评测的全流程。实验表明，系统在中文识别准确率高达98.7%，单图推理仅250.1毫秒，验证了“openEuler+OCR”方案的可行性与高性能，为AI应用落地提供坚实支撑。
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。
