初级Python开发者：AI数据分析时代，创意保卫战指南——老码农的幽默生存手册

基于Q-learning算法和ε-greedy策略解决随机生成的方形迷宫问题（Matlab代码实现）

本文研究了Q-learning算法结合ε-greedy策略在随机生成方形迷宫路径规划中的应用。通过构建离散状态空间、设计多层次奖励函数，并采用动态参数调整机制，实现了智能体在未知环境中的高效寻路。实验结果表明，该算法在10×10迷宫中经过1500次迭代后，路径成功率达到98%，平均步长较传统A*算法缩短23%。研究验证了强化学习在动态路径规划中的适应性优势。

领码方案｜微服务与SOA的世纪对话（4）：迁移与避坑——从 SOA 到微服务的演进路线图

本文提出渐进式迁移的落地路线：通过DDD明确服务边界，借助Service Mesh实现治理能力下沉，结合容器化与CI/CD实现按需拆分交付，最终依托AI Ops构建智能编排体系。文章包含真实案例、工具选型对比、配置示例和度量指标，提供端到端实施流程和避坑指南，帮助团队实现平稳演进与快速交付。