【代码】性PyQt学习系列10-性能优化与调试技巧。

它不仅提供了丰富的预训练模型库、高效的数据处理工具，还通过开源社区和开放API推动了AI技术的普及与创新。从快速推理到复杂微调，从研究探索到生产部署，Hugging Face提供了全方位的支持。随着技术的不断演进，Hugging Face将继续推动AI的普及与创新。它以其强大的预训练模型、易用的API和活跃的社区著称，为开发者和研究人员提供了从研究到工业级应用的完整解决方案。是Hugging Fa

Ollama 是一个轻量级的本地大语言模型运行平台，支持多种开源模型（如 DeepSeek、Llama 等）。通过 Ollama，你可以在本地设备上高效运行大语言模型，无需依赖云端服务，保障隐私和数据安全。本教程将详细指导你在 Windows 系统上完成 Ollama 的安装、配置及模型运行。如果需要进一步优化或扩展功能，可以参考 Ollama 的官方文档或社区资源。为了避免 C 盘空间不足，建议

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

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信号是信息的载体，是通信、控制系统以及人工智能领域中最基础的研究对象。从数学角度看，信号可以表示为一个或多个变量的函数。通过本讲的学习，你应该已经掌握了信号与系统的基本概念，并能够通过Python代码直观地理解信号的特性。下一讲我们将深入探讨。系统是对信号进行加工、变换或传输的物理装置或数学模型。在人工智能领域，信号处理是核心任务之一。，包括信号的运算、卷积积分及其在AI中的应用。：为什么在AI中

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自动特征提取：AI模型（如CNN、LSTM）能够自动学习信号的局部特征，无需手动设计特征。端到端处理：从原始信号到目标输出的端到端训练简化了传统信号处理流程。实时性：通过硬件加速（如GPU、TPU），AI模型可以实现实时信号处理。

信息熵是HX−∑pxlogpx。