langchain-[partner]（如 langchain-openai）：官方深度集成的厂商包，提供最优实现（如 ChatOpenAI），支持最新特性（如 structured output、content blocks），仅依赖 langchain-core，生产环境强烈推荐。langchain（主包）：聚焦现代 Agent 构建，提供 create_agent()、init_chat_m

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在实际工程落地项目中，本体（Ontology） 已从早期“学术玩具”或“知识图谱附属品”的角色，转变为支撑大模型（LLM）与企业业务深度融合的关键基础设施。因此，在企业 AI 工程中，本体已从“要不要做”转向“如何高效构建与迭代”，成为连接 湿世界（人类业务） 与 干世界（机器系统） 的核心桥梁。问题背景：企业系统林立（ERP、CRM、MES等），每个系统对“客户”“订单”“资产”等核心概念的定义

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【代码】液态神经网络（Liquid Neural Networks, LNNs）代码示例。

选择 LM Studio：如果你希望"点开就能聊天"，不想碰命令行，重视易用性和中文支持选择 Ollama：如果你需要将大模型嵌入自己的应用、写脚本自动化、或部署为服务国内用户：优先考虑 LM Studio（Ollama 模型下载可能极慢）追求性能与可维护性：Ollama 是更可持续的选择。

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VWAP（Volume Weighted Average Price），即成交量加权平均价格算法，是目前市场上较为流行的算法交易策略之一，也是很多其他算法交易模型的原型。

构建和训练 LSTM 模型：通过 Keras 构建一个两层 LSTM 网络，并使用均方误差损失函数和 Adam 优化器进行模型训练。数据集准备：将时间序列数据转换为特定的输入输出格式，使用过去的 10 个时间步作为输入，预测下一个时间步的数据。最终，该模型可以用于对复杂时间序列数据进行预测，并可视化预测结果与真实数据的对比。模型预测：使用训练好的模型对输入数据进行预测，并将预测值反归一化为原始范围

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，由 John Holland 于20世纪70年代提出。它是一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法，被广泛应用于函数优化、机器学习、调度问题等领域。