虽然D3.js是一个基于JavaScript的库，专门用于Web数据可视化，但你可以创建一个Python应用，该应用通过某种方式（如Flask或Django等Web框架）将D3.js集成到前端页面中。以下是一个简单的示例，展示如何使用Flask框架创建一个Python Web应用，并在前端页面中嵌入D3.js进行数据可视化。你可以根据需要扩展这个示例，从Flask后端传递更复杂的数据到前端，并使用

Express 是基于 Node.js 平台的轻量级 Web 应用框架，它简化了原生 Node.js 开发 HTTP 服务器的复杂度，提供了简洁的 API 和丰富的功能，是 Node.js 生态中最流行的后端框架之一。NestJS 是一个基于 Node.js 的企业级后端框架，由 Kamil Myśliwiec 于 2017 年创建。它借鉴了 Angular 的模块化架构思想，结合了面向对象编程（

1. 单下划线：遵循“内部成员”约定，提醒自己和他人不要随意外部访问，但不阻止访问。2. 双下划线：仅在需要“防止子类覆盖父类关键成员”时使用，避免过度使用（会降低代码可读性）。3. 魔术方法：仅使用Python内置的`__xxx__`方法，不自定义类似格式的方法（如`__myfunc__`）。

简单说：小项目、快迭代、小团队用 Express；大项目、长期维护、大团队用 NestJS。如果项目初期不确定规模，也可先从 Express 入手，后期再根据需求迁移到 NestJS（两者生态兼容，迁移成本可控）。

`openai` 库是 OpenAI 官方提供的 Python 客户端库，支持与 OpenAI API 的交互。通过该库，可以轻松调用 GPT 系列模型、DALL·E、Whisper 等服务。通常来讲，国内LLM都支持openai库！！！

EM算法可视为“推断隐变量分布”和“求参数”交替进行。这里应用变分推断方法推断隐变量分布。

当我们把文档当作样本，词汇当作属性，属性的取值为该词汇在文档中占比（个数/总词汇数）——词频统计表“词典”有对词的“释义”，取该词属于某一类的可能性（隶属度）作为其“释义”——词典矩阵采用变量交替优化策略求解，用到矩阵的奇异值分解

将提示词和工具函数（含工具描述）交给openai.ChatCompletion.create，由上述调用生成回复，当OpenAI的模型（OpenAI的服务端）生成回复时，它会根据工具描述来决定是否调用工具。并将这个决定返回客户端。

`python -m pip install numpy` 和 `pip install numpy` 本质上都是用于安装 `numpy` 库的命令，但它们的**调用方式和适用场景存在细微区别**，核心差异在于“如何定位并使用 `pip` 工具”。

把求证问题转化成一个子句集：将条件“分拆”为析取式，并加入结论的否定式，利用置换和消解得到消解式，将消解式放入子句集中，但并不删除子句，继续消解直至得到空子句，从而得证。