大家好，现在 AI 智能体在处理复杂推理任务上越来越强大，本文将介绍一个实用的技术组合。Smolagents，Hugging Face 开发的轻量级框架，能让大语言模型（LLMs）与现实数据处理无缝对接。DeepSeek-R1 是开源大语言模型里的 “性价比担当”，用 Ollama 部署到本地，运行效率超高。下面就详细教大家如何借助这二者，结合网页抓取和数据导出工具，搭建超厉害的推理智能体。

接着，我们便可以在 Excel 中打开该数据，然后单击“数据→筛选”命令，选择歌手为“周杰伦”的歌曲。选择“从 Excel 中导入关键词”，然后上传我们刚才得到的包含单词和词频的 Excel 文档（需要注意的是，微词云目前对上传的 Excel 文件格式有一定要求，比如，列名必须叫“单词”和“词频”才能识别，详见其页面指引），即可生成文字云。在本案例中，我们需要先从数据库中筛选出演唱者为周杰伦的歌曲

大家好，目前优化数据存储对于获得良好的性能始终至关重要，选择合适的数据类型并应用正确的规范化过程对于决定其性能至关重要。本文将介绍最重要和最常用的数据类型和规范化过程。

大家好，本文将实现一种强化学习算法来解决迷宫问题，并完成以下步骤：创建迷宫环境、定义迷宫类，以及使用值迭代算法（Value Iteration algorithm）找到穿越迷宫的最优策略。通过使用值迭代（Value Iteration）算法，代理程序可以学习最优的迷宫导航策略，最大化预期的累积奖励，同时避开墙壁并高效地到达目标状态。在本节中，将使用PyGame可视化机器人在迷宫中的导航，将建造墙壁

数据重塑指的是改变数据集的结构或形状，使得数据能够以另一种形式呈现。常见的重塑操作包括将数据从宽表转为长表，或者从长表转为宽表。宽表（Wide Format）：数据表中有多个列，每一列代表不同的变量或时间点。长表（Long Format）：数据表中的每一行代表一个观测值，通常包括一个分类变量（如时间、类别）和一个度量变量。pivot和melt是Pandas中用于执行这些重塑操作的核心方法。

典型相关分析由霍特林提出，其基本思想和主成分分析非常相似：首先在每组变量中找出变量的线性组合，使两组的线性组合之间具有最大的相关系数；然后选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。但在许多实际问题中，需要研究多个变量间的相关性。，Yq）中，虽然每个Xi与每个Yj之间的相关性也反映了两组变量中各对数据之间的

实例：下表所示为各参赛队男子径赛运动记录的部分数据，8项径赛运动分别是100m（x1）、200m（x2）、400m（x3）、800m（x4）、1500m（x5）、5000m（x6）、10000m（x7）、马拉松（x8），x1～x3的单位为秒，x4～x8的单位为分。主成分法和主因子法的因子载荷经过因子旋转之后给出了大致相同的结果在因子上的载荷依次增大，在因子f1*上的载荷依次减小，于是可以称f2*为

排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。系统聚类法也称为层次聚类法，其基本思想为：开始时将n个样本各自为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，再计算新类与其他类的距离；聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚

Vaex与NumPy、Pandas和Dask无缝集成，使用户能够利用它们的功能，并从Vaex的高性能操作中受益。无论处理的是结构化数据还是非结构化数据，Vaex都提供了一种可扩展和高效的解决方案，帮助用户有效处理大型数据集。借助其惰性计算的方法、高性能运算和交互式可视化功能，Vaex能够高效地操作、分析和可视化可能无法装入内存的大型数据集。这个示例使用Vaex打开一个存储在CSV文件中的大型数据集