摘要：本文系统介绍了概率论与统计学在人工智能中的核心应用，重点讲解了贝叶斯定理、常见概率分布（伯努利、二项、正态、泊松）以及期望、方差等关键概念。通过Python代码示例，演示了概率计算、假设检验（如A/B测试）和朴素贝叶斯分类器的实现。文章强调概率论为AI提供了量化不确定性的工具，并解释了其在垃圾邮件分类、推荐系统等场景中的作用。适合机器学习初学者理解数据建模中的不确定性原理，为后续学习监督学习

摘要：本文系统阐述了线性代数在人工智能领域的核心应用，涵盖向量、矩阵、张量等基本概念及其运算方法。文章详细解析了矩阵乘法、逆矩阵、特征值等关键概念，并通过NumPy代码实现各种运算，帮助读者理解AI模型背后的数学原理。主要内容包括：向量作为数据基本单元的作用，矩阵运算在神经网络中的应用，特征分解在PCA等算法中的重要性，以及张量在深度学习中的普遍性。文章还通过图像灰度化实例展示了线性代数的实际应用

本文详细介绍了如何搭建专业AI开发环境，包含5个关键步骤：1）安装Anaconda并验证；2）使用Conda管理虚拟环境；3）配置Jupyter Notebook；4）设置VSCode编辑器；5）配置GPU加速（CUDA+PyTorch）。重点解决了环境隔离、依赖管理、GPU支持等常见问题，提供了环境导出、镜像源配置等实用技巧，并附有常见问题解决方案。最后预告了后续将讲解的AI数学基础内容。

摘要：本文深入探讨Python为何成为人工智能领域的首选语言，并系统讲解其在数据处理、科学计算和模型开发中的核心工具：NumPy、Pandas、Matplotlib。通过大量代码示例，演示数组操作、数据清洗、特征提取与可视化技巧，帮助读者掌握AI项目中高频使用的Python编程范式。适合AI初学者、数据科学入门者阅读。

摘要：《AI从入门到实战》专栏开篇介绍了人工智能的基本概念与发展历程。文章系统解析了AI、机器学习和深度学习的关系，梳理了从1950年图灵测试到2020年代大模型的关键发展节点。重点阐述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习三大核心技术领域，并展示了推荐系统、医疗诊断、自动驾驶等典型应用场景。为帮助初学者快速入门，提供了Python学习路径建议，并通过身高体重预测的线性回归实例演示基础AI编程。最后

在对话型AI应用中，“系统提示词”（System Prompt）与"用户提示词"（User Prompt）有着不同的功能和作用。

ArkTS是HarmonyOS优选的主力应用开发语言。它在TypeScript（简称TS）的基础上，匹配ArkUI框架，扩展了声明式UI、状态管理等相应的能力，让开发者以更简洁、更自然的方式开发跨端应用。JavaScript是一种属于网络的高级脚本语言，已经被广泛用于Web应用开发，常用来为网页添加各式各样的动态功能，为用户提供更流畅美观的浏览效果。

组件（Component）是界面搭建与显示的最小单位，HarmonyOS ArkUI声明式开发范式为开发者提供了丰富多样的UI组件，我们可以使用这些组件轻松的编写出更加丰富、漂亮的界面。组件根据功能可以分为以下五大类：基础组件、容器组件、媒体组件、绘制组件、画布组件。其中基础组件是视图层的基本组成单元，包括Text、Image、TextInput、Button、LoadingProgress等。