Python 并发实战：掌握 asyncio TaskGroup、to_thread 与线程池
系统梳理 Python 中 I/O 与 CPU 并发的正确选型与实战用法，覆盖 asyncio.TaskGroup、asyncio.to_thread、ThreadPoolExecutor 与 ProcessPoolExecutor，提供结构化并发、异常与取消处理示例。
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Python 数据类进阶：掌握 dataclass 的 slots、kw_only、frozen 与性能优化
全面解析 Python 数据类的进阶特性与工程实战，包括 slots、kw_only、frozen、默认值与工厂、比较与排序、深拷贝行为及性能调优建议，覆盖 Python 3.10+ 新特性并给出可运行示例。
Python 日志最佳实践：结构化日志、上下文、QueueHandler 与 Rotating 文件
面向工程落地的 Python 日志最佳实践，覆盖结构化日志、上下文注入、基于队列的异步落盘（QueueHandler/QueueListener）与滚动文件处理，提供标准库可运行示例与性能建议。
Python 时间衰减排行实现：PV、UV、停留时长与时间衰减可验证指南
使用 Python 与 Redis Sorted Set 构建「热门文章」排行：融合 PV/UV、停留时长与互动信号，采用时间衰减与可验证权重，附端到端实现与压测验证方法。
PyPI包来源与Wheel完整性治理（requires-python-哈希-签名）最佳实践
校验 `requires-python` 兼容与 Wheel 哈希、来源白名单与签名，阻断不兼容与投毒包进入环境。
"Python 3.13 新特性与性能提升"
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机器学习入门与实践：从理论到应用
本文旨在为机器学习初学者提供一份全面的入门指南，涵盖机器学习的基本概念、主要算法、数据处理流程、模型训练与评估，并通过 Python 和 Scikit-learn 库进行实践演示，帮助读者快速掌握机器学习的核心技能。
Python 3.13 亮点：自由线程 CPython 与实验性 JIT
概述 Python 3.13 的关键变化，包含可选取消 GIL 的自由线程构建与实验性 JIT，并给出扩展模块兼容与性能评估建议。
Python异步并发：asyncio、uvloop与并行策略
以事件循环与执行模型为基础，合理选择异步与并行策略，兼顾 I/O 与 CPU 密集任务。
电脑人工智能与机器学习基础
本文旨在为用户提供电脑人工智能（AI）与机器学习（ML）的基础知识。涵盖AI和ML的核心概念、发展历程、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）、常用算法、应用领域以及学习路径，帮助读者理解AI和ML如何驱动现代科技发展，并为进一步学习打下基础。
