本文系统介绍了PyTorch深度学习框架的核心概念与基本操作。首先概述了深度学习的特点、模型类型及应用场景，重点讲解了PyTorch框架的张量(tensor)数据结构。文章详细演示了多种张量创建方法：基本创建方式(torch.tensor/Tensor)、线性/随机张量生成、0/1/指定值张量初始化等，并提供了完整的代码示例。通过本文，读者可以快速掌握PyTorch张量的基础操作，为后续构建和训练

本文介绍了Python函数和数据容器的核心概念。主要内容包括： 函数基础： 函数定义与调用语法 参数传递（形参与实参） 返回值使用（return关键字） 变量作用域（局部与全局变量） 函数注释文档 数据容器： 列表(list)的基本操作： 定义与嵌套 索引访问（正向/反向） 常用方法（查找、修改元素） 其他容器类型简介（元组、字符串、集合、字典） 通过代码示例展示了函数封装逻辑和数据容器组织信息的

Python进程与多任务编程摘要 本文介绍了Python多进程编程的基本概念和实现方法。主要内容包括： 多任务概念：解释了并发（单核CPU交替执行）和并行（多核CPU同时执行）的区别。 进程基础：进程是操作系统资源分配的最小单位，每个Python程序运行时至少创建一个主进程。 多进程实现： 使用multiprocessing模块创建子进程 通过Process类实例化进程对象 支持元组(args)和

本文介绍了如何从零开始构建一个AI智能伴侣应用。主要内容包括：1) 大模型部署与调用基础，介绍了Ollama工具和DeepSeek API的使用；2) 网络基础知识，涵盖IP地址、HTTP协议等概念；3) 使用Apifox进行API测试；4) 会话记忆处理方案；5) Python代码调用大模型示例；6) 提示词工程技巧。最后介绍了使用Streamlit框架快速构建Web应用界面，无需前端知识即可开

LangChain由Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架.LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用.LangChain目前有两个语言的实现:python 和 NodeJS.LangChain是一

本文介绍了如何从零开始构建一个AI智能伴侣应用。主要内容包括：1) 大模型部署与调用基础，介绍了Ollama工具和DeepSeek API的使用；2) 网络基础知识，涵盖IP地址、HTTP协议等概念；3) 使用Apifox进行API测试；4) 会话记忆处理方案；5) Python代码调用大模型示例；6) 提示词工程技巧。最后介绍了使用Streamlit框架快速构建Web应用界面，无需前端知识即可开

KNN算法是机器学习中最直观的算法之一，基于“近朱者赤”的思想，通过计算样本距离进行分类或回归预测。其核心流程包括：计算距离、排序、选择K个最近邻、进行多数投票（分类）或均值计算（回归）。K值的选择影响模型效果，常用欧氏距离衡量相似性。特征预处理（如归一化、标准化）可消除量纲影响，提升模型鲁棒性。KNN适用于小规模数据，但计算复杂度高，对异常值敏感。

文章摘要 线性回归是机器学习基础算法，分为一元和多元回归。文章介绍了线性回归的概念、分类（一元/多元）及应用场景，通过预测身高案例演示了sklearn实现过程。重点讲解了损失函数（MSE、MAE）的作用和两种求解方法：正规方程（解析解）和梯度下降（迭代优化），分析对比了二者的优缺点。最后介绍了回归评估指标（MAE、MSE、RMSE）及其sklearn实现方法。全文从理论到实践，系统梳理了线性回归的

本文介绍了机器学习中两种经典算法：朴素贝叶斯（监督学习）和K-Means聚类（无监督学习）。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，简化了联合概率计算，适用于文本分类等任务，文中通过情感分析案例演示了其应用流程。K-Means聚类通过迭代寻找聚类中心实现样本自动分组，常用于用户画像等领域。两种算法均配有数学原理说明和Python实现代码，其中朴素贝叶斯部分详细解释了条件概率、联合概率及拉普拉斯

非自定义Bean不能像自定义Bean一样使用@Component进行管理，非自定义Bean要通过工厂的方式进行实例化使用@Bean标注方法即可，@Bean的属性为beanName，如不指定为当前工厂方法名称//将方法返回值Bean实例以@Bean注解指定的名称存储到spring容器中PS:工厂方法所在类必须要被Spring管理使用@Autowired根据类型自动进行Bean的匹配，@Autowir