将思维链提示过程进一步发展，首先将问题分解为子问题，然后逐个解决。你可以通过分解问题、推理假设、分析因素、总结归纳等方式，逐步帮助自己或他人理清复杂问题的思路。2.主要思想：通过向大语言模型展示一些少量的ex，在ex中解释推理过程，大模型在回答提示时也会显示推理过程。1.思维链CoT提示过程是一种最近开发的提示方法，鼓励大语言模型解释推理过程，对算术一些任务有所改进。3.引导假设以及推理：如果，那

本次实验主要使用Crypto库实现简易的加密解密定义了一个名为Descrypt的函数，接受一个参数filename，表示要解密的文件路径。

Python 的异常处理机制赋予了程序强大的容错能力。当程序运行时遭遇意外情况（即异常），它不会直接崩溃，而是可以按照设计优雅地处理这些错误，甚至继续执行后续逻辑或以可控方式结束。当异常发生时，Python 会创建一个异常对象（通常是 Exception 类的子类实例）。如果异常代码位于 try 语句块中，程序会寻找并跳转到匹配的 except 语句块来处理异常。

定义一个简单的全连接神经网络模型，包含一个输入层（4 个神经元，对应 4 个特征）、一个隐藏层（10 个神经元）和一个输出层（3 个神经元，对应 3 个分类）。class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Moduledef __init__(self): # 初始化函数super(MLP, self).__init__() # 调用父类的初始化函

旨在解释复杂机器学习模型（如随机森林、梯度提升树、神经网络等 “黑箱” 模型）对特定输入的预测原因。其核心基于合作博弈论中的 Shapley 值。这段代码是用于绘制SHAP（SHapley Additive exPlanations）特征重要性图的Python代码，主要使用了。

这段代码的主要目的是加载 CIFAR-10 数据集，并将数据集中的图像以批量的形式可视化到 TensorBoard 中。通过DataLoader和，可以方便地加载和可视化数据。TensorBoard 的数据可以使用以下命令查看：bash复制打开浏览器并访问即可查看可视化结果。DataLoader是一个便捷高效的工具，用于在深度学习任务中加载和管理数据。它通过批量加载、数据打乱、多线程支持等功能，满

数据加载：使用DataLoader加载 CIFAR-10 数据集，并分批处理。模型定义：定义了一个包含卷积层、池化层和全连接层的 CNN 模型。训练过程使用作为损失函数，SGD作为优化器。通过 10 个 epoch 的训练，模型逐渐优化。优化与可视化：每完成一个 epoch，打印当前的损失值，用于监控训练过程。这段代码是一个简单的深度学习训练示例，适用于初学者理解和学习 CNN 的基本原理和 Py

这段代码的主要目的是加载 CIFAR-10 数据集，并将数据集中的图像以批量的形式可视化到 TensorBoard 中。通过DataLoader和，可以方便地加载和可视化数据。TensorBoard 的数据可以使用以下命令查看：bash复制打开浏览器并访问即可查看可视化结果。DataLoader是一个便捷高效的工具，用于在深度学习任务中加载和管理数据。它通过批量加载、数据打乱、多线程支持等功能，满

代码的主要目的是加载预训练的 VGG16 模型，并修改其分类器部分以适配 CIFAR-10 数据集。修改后的模型可以直接用于 CIFAR-10 的分类任务，而无需重新训练整个 VGG16 模型。这段代码展示了两种不同的模型加载方式，并打印了模型的结构。