Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python 库。它提 供了一种类似于 MATLAB 的绘图接口，使用户能够轻松地生成各种 类型的图形，包括折线图、散点图、直方图、饼图等。Matplotlib 被广泛应用于数据分析、科学计算、工程和其他领域。

摘要： React框架是构建智能代理（Agent）的核心逻辑，通过推理（Reasoning）与执行（Acting）的循环实现复杂任务处理。LLM负责推理分析，外部工具（如API）增强执行能力，Prompt设计是关键桥梁。工作流程包括输入接收、推理决策、工具调用、结果反馈及最终输出。示例代码展示了温度查询Agent的实现：定义工具函数（如get_current_temperature），配置工具系统

Doc2Vec是Google在2014年提出的文档向量表示模型，基于Word2Vec扩展而来。它通过引入文档标签作为额外输入，生成固定长度的文档向量，适用于文本分类、聚类、相似度计算和信息检索等任务。Doc2Vec包含两种训练模式：DBOW（类似Skip-gram）和DM（类似CBOW），分别适用于不同场景。文中以处理《三国演义》文本为例，展示了如何使用jieba分词和gensim库实现Doc2V

Word2Vec是word to vector的简称，字面上理解就是把文字向量化，也就是词嵌入 的一种方式。它的核心就是建立一个简单的神经网络实现词嵌入。其模型仅仅包括输入层、隐藏层和输出层，模型框架根据输入输出的不同，主要包括 CBOW和Skip-gram模型。

本文介绍了大模型相关的主流开发库和核心概念。在开发库方面，重点讲解了HuggingFace Transformers、ModelScope、OpenAI API、LangChain、SentenceTransformers和DeepSpeed等工具的功能特点和使用方法。在核心概念部分，详细解析了因果语言模型的原理、不同模型架构的对比、预训练与微调的区别，以及Tokenization技术（特别是BP

网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘 蛛就是在网上爬来爬去 的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响 应的内容进行解析采集数据。

本文介绍了基于LangChain框架实现的两种本地文档问答系统方案：RetrievalQA链和管道式(LECL)实现。两种方案均采用文本分块处理、bge-large-zh中文嵌入模型、FAISS向量检索和Qwen2.5-7B本地大模型等技术。RetrievalQA链方案更适合快速原型开发，具有模块化封装、自动化流程等优势；而管道式实现则提供了更高的灵活性和可调试性，支持自定义处理流程和中间结果检查

在OpenCV中，setMouseCallback和TrackBar是用于实现交互式图像处理的重要工具。setMouseCallback允许用户通过设置回调函数来捕捉和处理鼠标事件，如点击、移动等，从而在图像窗口中进行交互操作。回调函数可以获取鼠标事件的详细信息，如事件类型、坐标和按键状态。TrackBar则是一个滑动条控件，用于动态调整图像处理参数，如亮度、对比度等。通过createTrackb

Batch Normalization（BN）和Layer Normalization（LN）是深度学习中常用的归一化方法。BN通过计算批次的均值和方差，使每个通道满足均值为0、方差为1的分布，加速网络收敛，适用于图像任务。LN则对每个样本的特征进行独立归一化，不依赖批次大小，更适合小批次数据或RNN等序列任务。Post-LN和Pre-LN是Transformer中的两种归一化方式，Post-LN

Qwen2.5-0.5B是阿里云开发的轻量级语言模型，具有0.5亿参数，适用于移动设备和边缘计算。基于Transformer架构，支持29种语言和128K长文本处理，在知识量、数学和编码能力上有显著提升。模型采用指令微调，擅长结构化输出和角色扮演。部署时可通过魔搭社区下载，使用transformers库进行推理，支持CUDA加速。典型应用包括生成故事、代码辅助和多语言翻译等场景，完整代码展示了从加