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OpenCV是一个模块化的计算机视觉库，分为核心主模块和扩展模块。主模块提供基础功能，如图像处理（imgproc）、视频分析（video）、目标检测（objdetect）和深度学习（dnn）。扩展模块包含实验性功能，如SIFT特征检测（xfeatures2d）和ARUCO标记识别（aruco）。这些模块支持跨平台开发，涵盖从基础图像操作到高级AI任务，广泛应用于工业、医疗和科研领域。

RunnableBinding 是 LangChain 核心库中的一个 Runnable 类，用于将额外的配置（如运行时参数）或工具绑定到现有的 Runnable 上，形成一个新的 Runnable。它通过封装原始 Runnable 和绑定参数，允许在不修改原始 Runnable 的情况下动态调整行为。RunnableBinding 是 LCEL 的高级组件，适合需要动态配置或工具集成的场景。初始

spaCy 是一个高性能的 工业级自然语言处理（NLP）库，专为 生产环境和大型项目设计，具有速度快、接口简洁、准确率高等特点。它支持多种 NLP 任务，如：分词（Tokenization），词性标注（POS Tagging），命名实体识别（NER），依存句法分析（Dependency Parsing），词形还原（Lemmatization），文本相似度计算，自定义训练与管道扩展。import s

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知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）是一种模型压缩和加速技术，通过将一个复杂、性能强大的大模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到一个较小、轻量的模型（称为学生模型，Student Model），使学生模型在保持较小规模的同时，尽量接近教师模型的性能。知识蒸馏常用于深度学习模型优化，尤其在资源受限的场景（如移动设备、边缘设备）中。一个使用PyTorch

在 Hugging Face 的 PEFT 库中，P-tuningConfig 是用于配置 P-Tuning 方法的类。task_type：指定任务类型，帮助 PEFT 确定模型结构和用途。num_virtual_tokens：指定添加到输入序列中的虚拟提示 token 数量。prompt_encoder_type：指定提示嵌入的编码器类型，用于生成连续提示。encoder_hidden_size

langchain_community.llms.LlamaCpp 是 LangChain 提供的本地 LLM（大型语言模型）包装器，基于 LLaMA.cpp 库，支持运行本地量化的 LLaMA 模型（GGUF 格式）。常用方法包括：invoke：同步生成，适合 LCEL 链。stream：流式生成，实时输出。ainvoke/astream：异步调用，适合 Web 服务。generate：批量处理

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》是奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）主编的一本专门为初学者编写的实用指南，旨在帮助读者快速入门基于大语言模型（LLM）的应用开发。通过本书，读者将了解如何利用当前最流行的大模型技术，尤其是GPT-4和ChatGPT，开发出实用的AI应用。书中内容从大模型的基本概念到API调用，结合实际应用场景提供了丰富的代码示例，帮助读者快速

OpenAI o1是由OpenAI开发的一系列大语言模型，首次以预览版形式（o1-preview和o1-mini）于2024年9月12日发布，完整版于2024年12月5日推出。它代表了OpenAI在人工智能研发中的一个新方向，与之前的GPT系列（如GPT-4o）不同，o1系列专注于推理能力（reasoning），旨在通过模拟人类逐步思考的过程，解决复杂的科学、数学和编码问题。本文还包含了OpenA