如果文本数量较少，且时间和资源允许，可以通过人工标注的方式来确定关键情节转折点（plot points）。这种方法非常适用于学术研究，因其准确性较高。专家可以根据叙事的结构定义不同的节点，并将这些节点明确标出。

对于初学者和个人开发者模型：从LLaVA-7B的4位量化版开始。部署工具：使用Ollama或LM Studio，最简单快捷。硬件：确保你有一张至少8GB显存的NVIDIA显卡。这是获得可用体验的绝对前提。部署命令示例（使用Ollama）# 首先确保你的Ollama是最新版本 ollama pull llava:7b运行后，可以直接上传图片并向它提问。

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valence（愉悦度）和arousal（激活度）是用来量化情绪强度与倾向的两个，这对心理学和情绪计算来说非常常见。可以把它们理解成二维情绪坐标系的两个轴。

Linux 是一种自由、开源的操作系统内核，最初由 Linus Torvalds 在 1991 年开发。开源：任何人都可以查看、修改和发布 Linux 代码。多样化：基于 Linux 内核，有很多发行版（如 Ubuntu、Debian、Fedora、CentOS、Arch 等）。稳定和安全：常用于服务器、嵌入式系统、科研计算环境。现在，Linux 已广泛应用于服务器、超级计算机、云计算平台、智能手

这个四足蜘蛛型机器人的开发分为三个主要部分，涉及硬件和软件的协调。

主控：ESP8266（NodeMCU 一类）舵机驱动：PCA9685（16 路）

简要来说，数据探索（Data Exploration）是指在数据分析和数据挖掘的早期阶段，通过多种方法对原始数据进行初步的理解和分析，以掌握数据的基本特征和结构。具体包括以下几个方面：统计描述：计算基本统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差、最大值、最小值等。查看数据的集中趋势和离散程度。数据分布规律：利用直方图、密度曲线、箱线图等可视化工具，观察数据的分布形态（正态分布、偏态、双峰分布等）

支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类（如将数据分为两个类别）和回归（预测连续值）任务。它的核心思想是：在数据中找到一个“最佳的分割界线”或“超平面”，使得不同类别的样本被尽可能清楚地划分开，而同时最大化两个类别之间的“间隔”或“边界”。换句话说，SVM试图找出一种分类方式，不仅能够正确分割所有训练数据，还能在未知数据上拥有较好的泛化能力。线性支持向量机（Linear SVM）是一种通过寻找一