本文围绕 Python 的 Pandas 数据分析展开，介绍了其作为流行结构化数据工具集在数据清洗、处理及分析中的显著优势，阐述了安装方法并通过实际案例展示初体验。详细讲解 Pandas 数据结构（如 Series 和 DataFrame）、数据类型、基本数据操作、运算、文件读取与存储，以及 DataFrame 数据的增删改查、缺失值处理、数据合并、分组和交叉表与透视表等高级处理。为读者全面呈现

本文为自然语言处理（NLP）入门学习笔记，重点梳理文本预处理核心技术。首先介绍 NLP 定义、发展历程（从规则与统计方法的竞争，到机器学习、深度学习主导，再到大模型 AIGC 时代）及应用场景（语音识别、机器翻译等）。

本文介绍基于 Python 的情感分析形容词词云可视化方法。利用 jieba.posseg 提取文本中词性为 "a" 的形容词，从训练集train.tsv中按正负标签（label=1/0）筛选句子，通过map与chain函数批量处理并合并形容词列表。借助 WordCloud 库设置中文字体、最大词数等参数，生成正负样本词云图，直观展示不同情感倾向的高频形容词分布，为文本情感分析提供可视化支持。

本文系统介绍了深度学习在图像分类和文本生成两大核心任务中的实践应用。在图像分类部分，以CIFAR-10数据集为例，详细解析了卷积神经网络的构建过程，包括卷积层、池化层和全连接层的设计，并提供了数据增强、学习率调整和Dropout等优化策略。文本生成部分则展示了从文本预处理到RNN模型构建的完整流程，重点讲解了词嵌入层的工作原理和循环神经网络处理序列数据的机制。两个案例均包含可运行的PyTorch实

Python基础：涉及字符串切片、字典定义等一些问题，以及引用变量和可变、非可变类型的解释、函数递归、lambda表达式

用python实现飞机大战案例，涵盖飞机大战游戏原理介绍，代码实现步骤

本文为深度学习与 PyTorch 框架的学习笔记，先介绍深度学习的核心概念、特点、常见模型及应用场景，涵盖自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域。随后聚焦 PyTorch 框架，详细讲解张量这一核心数据结构，包括张量的定义、多种创建方式（基本创建、线性与随机张量、特殊值张量等），以及张量与 NumPy 数组的相互转换。同时深入探讨张量的数值计算和运算函数，涉及基本运算、点乘、矩阵乘法等，以及均值

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摘要：本文聚焦 PyTorch 框架，系统阐述线性回归模型构建与神经网络核心知识。先通过make_regression创建数据集，利用TensorDataset和DataLoader处理数据，借助nn.Linear等模块完成模型训练与可视化。同时深入讲解人工神经网络结构，剖析 sigmoid、tanh、relu、softmax 等激活函数特性及适用场景，并介绍随机初始化、kaiming 初始化等多

本文系统梳理 PyTorch 核心操作。在张量操作层面，详细介绍索引取值、形状调整、维度变换、拼接堆叠等方法，包括 reshape、squeeze、transpose 等函数的使用要点；自动微分模块部分，阐述梯度计算原理与梯度下降法实现流程，强调自动微分张量转换的注意事项，并通过实例展示如何利用自动微分完成模型训练，包括样本构建、模型参数初始化、损失计算与梯度更新等关键步骤，为 PyTorch 实