│ AI大模型应用开发环境 ││ ├── Anaconda/Miniconda（环境管理） ││ ├── Jupyter Notebook（开发工具） ││ └── 必要Python库 │📝 支持代码、文本、图表混合编写▶️ 代码分块（Cell）执行，便于调试📊 直接在浏览器中显示图表和可视化结果💾 保存为.ipynb文件，可分享和复现│ Jupyter Notebook 界面 ││ 📁

国产大模型API调用指南：DeepSeek与通义千问实操对比 摘要：本文介绍了国产大模型API的使用方法，重点对比了DeepSeek和阿里云通义千问的调用流程。主要内容包括： API基础概念：国产大模型API普遍兼容OpenAI接口规范，可使用相同SDK调用； DeepSeek调用：通过官网获取API Key，支持deepseek-chat和带思维链的推理模型； 通义千问调用：在阿里云灵积平台获取

MVP（最小可用版本）不是半成品，也不是简陋版，而是用最少的功能验证一件事：这个产品是否真的能帮用户完成一个明确任务。从0到1，不是把产品做大，而是先把一条最短闭环跑通不要把MVP做成"想象中的大产品"，先做一个小到能上线、小到能测试、小到能卖出去的版本真正的产品能力，是在一轮轮真实反馈里长出来的AI编程不是"随便让AI写代码"，而是把需求、上下文、约束、验收标准和反馈循环组织清楚。

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国产大模型API调用指南：DeepSeek与通义千问实操对比 摘要：本文介绍了国产大模型API的使用方法，重点对比了DeepSeek和阿里云通义千问的调用流程。主要内容包括： API基础概念：国产大模型API普遍兼容OpenAI接口规范，可使用相同SDK调用； DeepSeek调用：通过官网获取API Key，支持deepseek-chat和带思维链的推理模型； 通义千问调用：在阿里云灵积平台获取

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本文介绍了Python编程基础语法要点，包括：1. 基本输入输出：print函数用法、格式化字符串、变量赋值规则；2. 数据类型：字符串、整数、浮点数、布尔值的操作；3. 流程控制：条件判断、循环语句（for/while）；4. 数据结构：列表、字典的定义和使用；5. 函数定义与调用：参数传递、返回值处理；6. 面向对象：类定义、继承和方法重写；7. 文件操作：读写文本文件的不同方法；8. 异常处

本文介绍了Python编程基础语法要点，包括：1. 基本输入输出：print函数用法、格式化字符串、变量赋值规则；2. 数据类型：字符串、整数、浮点数、布尔值的操作；3. 流程控制：条件判断、循环语句（for/while）；4. 数据结构：列表、字典的定义和使用；5. 函数定义与调用：参数传递、返回值处理；6. 面向对象：类定义、继承和方法重写；7. 文件操作：读写文本文件的不同方法；8. 异常处