从CSV到交互式地图：用Plotly Express可视化地理数据
交互式地图让数据“活”起来：通过悬停、点击、缩放直观探索地理信息。结合Python的Pandas与Plotly Express，仅需几行代码即可实现散点图、热力图、线路图等可视化，支持自定义样式、动态筛选与多图层叠加，广泛应用于商业分析、环境监测、物流追踪等领域，零基础也能快速上手的空间数据分析利器。
小红书笔记详情API接口指南
小红书笔记详情API可获取指定笔记的完整信息，涵盖内容、作者及互动数据，适用于内容分析与数据挖掘。接口采用GET请求，支持Bearer Token认证，返回JSON格式数据。代码具备完善封装、类型注解、异常处理与重试机制，需官方授权后使用，并遵守平台规范。（238字）
基于python大数据的新能源汽车数据分析系统
在全球能源与环境双重压力下，新能源汽车快速发展，产生海量数据。本文设计基于Python的新能源汽车数据分析系统，结合MySQL与B/S架构，实现数据高效管理与可视化分析，助力企业优化产品、提升服务，推动产业智能化与可持续发展。
闲鱼商品列表API完整指南
闲鱼商品列表API（goodfish.item_search）支持通过关键词、分类、价格等条件搜索商品，返回JSON格式数据，适用于比价工具、数据分析、推荐系统等场景。
构建AI智能体：四十、K-Means++与RAG的融合创新：智能聚类与检索增强生成的深度应用
KMeans++算法优化RAG系统性能研究 本文探讨了KMeans++算法与检索增强生成(RAG)系统的融合应用。研究针对传统RAG系统在大规模知识库处理中的效率瓶颈，提出采用KMeans++聚类算法构建先聚类后检索的二级优化架构。通过改进初始中心点选择策略，KMeans++显著提升了文本聚类的稳定性和质量，将高维文本嵌入按语义相似性划分为独立分区。实验证明，该方法有效解决了全局检索噪声干扰、高维嵌入存储压力等问题，同时通过Python可视化演示了算法动态运行过程。
