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Python XML 教程与 ElementTree：新手指南
学习如何使用 Python 的 ElementTree 包、for 循环和 XPath 表达式来解析、探索、修改与填充 XML 文件。
Steph Howson
2026年10月6日
PyTorch CNN 教程：在 Python 中构建并训练卷积神经网络
学习如何使用 PyTorch 在 Python 中构建与实现卷积神经网络（CNN）。
Javier Canales Luna
2026年10月6日
PyTorch 教程：从零构建一个简单的神经网络
了解 PyTorch 的基础知识，并深入认识神经网络的工作原理。立即开始使用 PyTorch。
Kurtis Pykes
2026年10月6日
PyTorch vs Tensorflow vs Keras
探索 PyTorch、TensorFlow 和 Keras——三大主流深度学习框架之间的关键差异。了解它们各自的特性、优缺点与适用场景，从而为您的项目选择合适的工具。
Kurtis Pykes
2026年10月6日
Q-Q 图：含义及解读方法
了解 Q-Q 图如何以直观方式评估正态性。将观测数据与理论分布（如正态分布）比较，突出偏离之处。学习诊断模型拟合。
Josef Waples
2026年10月6日
机器学习中的 QR 分解：详细指南
了解 QR 分解，这是一种将矩阵 A 分解为正交矩阵 Q 与上三角矩阵 R 之积的矩阵分解技术。
Josef Waples
2026年10月6日
QUALIFY：那个您从未意识到自己需要的 SQL 过滤语句
了解 SQL 中必不可少却不太常见的 QUALIFY 子句。理解其语法、用法，以及它与其他 SQL 过滤方法的不同之处。
Kurtis Pykes
2026年10月6日
大型语言模型（LLM）的量化：高效缩减 AI 模型体积
一份全面的模型体积缩减指南
Andrea Valenzuela
2026年10月6日
Qwen 3.5 小型模型教程：使用 Ollama 构建“视频生成游戏”应用
学习如何通过 Ollama 在本地使用 Qwen 3.5 小型模型，将一段简短的游戏实况视频转换为可玩的 HTML 游戏。
Aashi Dutt
2026年10月6日
Qwen 3.7 Max API 教程：构建具自我审阅能力的生产力代理
学习如何通过 OpenRouter 使用 Qwen 3.7 Max 构建生产力代理，在 Streamlit 应用中完成规划、研究、写作与自我审阅。
Aashi Dutt
2026年10月6日
Qwen3-Max-Thinking：上手体验全球最大规模的 LLM
在推理模式下测试全球最大规模的 LLM——Qwen3-Max-Thinking。看看它在逻辑、数学和代码方面与 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 的对比表现。
Bexruz (Bex) Tuychiev
2026年10月6日
Qwen3-Next：含演示项目的指南
学习如何构建一个 Streamlit 应用，将 Qwen3-Next-80B-A3B 与其他 Qwen 模型进行并排比较，重点关注真实场景下的性能指标。
Aashi Dutt
2026年10月6日