If the mention of algebra conjures bad memories of math classes, a Python library called SymPy could change your mind about ...

Already using NumPy, Pandas, and Scikit-learn? Here are seven more powerful data wrangling tools that deserve a place in your ...

You can combine the random module with Python's built-in string module to create strong random passwords. The idea is to ...

Python 3.14通过延迟类型注解、模板字符串、多解释器等特性，在性能、安全性和开发体验方面都实现了显著提升。这些改进使得Python在现代应用开发中更具竞争力，特别是对于Web服务、数据分析和科学计算等场景。

传感器监控、安全运营、欺诈检测——这些场景都需要及时发现异常状况。但是问题在于，异常样本出现频率低导致标注数据稀缺，监督学习模型难以构建。虽然异常(anomaly)和新颖性(novelty)这两个概念经常混用，但它们在建模假设和处理流程上存在本质差异。

在日常运维中，经常会遇到类似的问题：明明系统前一天运行正常，第二天登录量突然下降，却要花费大量时间去手工检查日志、排查 Prometheus 指标，再整理成报告发给业务方。这类重复、耗时的工作不仅影响效率，还容易出现遗漏。于是，我就产生了一个想法 ...