这段 Python 代码实现了一个简单的电子宠物对话程序。程序通过调用 DeepSeek 的大语言模型 API 来模拟电子宠物与用户进行对话。用户可以输入问题或消息，电子宠物会以简短、友好的语气进行回复。当用户输入 “退出” 时，对话结束。

该应用是一个基于 Flask 框架的 AI 模型 API 管理系统，允许用户添加、删除不同 AI 模型（如 DeepSeek、阿里云、智谱、百度、科大讯飞等）的 API 密钥，并通过这些配置好的 API 与相应的 AI 模型进行交互，获取回复。应用包含后端的 Flask 服务和前端的 HTML 页面及 JavaScript 脚本。

python# 定义一个简单的卷积神经网络用于边缘特征提取# 定义一个卷积层，使用Sobel算子的近似卷积核来提取边缘# Sobel算子的x方向卷积核类继承自nn.Module，这是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。__init__方法：：定义一个二维卷积层，输入通道数为 1（灰度图像），输出通道数为 1，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 1，不使用偏置。：创建 Sobel 算子

python运行功能：定义法律内容生成器的核心类，封装所有功能方法与配置属性，实现「高内聚、低耦合」的代码设计。设计思路：将案例分析、脚本生成、文章创作等功能封装为类方法，配置属性统一管理，方便实例化与复用。核心流程环境准备→案例读取→AI分析→内容生成→文件保存→批量报告，逻辑闭环，功能完整，兼顾在线与离线模式。设计亮点并发控制与重试机制，提升 API 调用的稳定性与效率。结构化提示词设计，保证

这是一个基于Web的专利管理系统，专门为鸿蒙系统环境优化，支持专利信息管理、年费提醒、数据导入导出等功能。

它主要应用于从本地文本文件集合中，依据用户输入的关键词搜索相关文件，并根据用户提出的问题在最相关的文件里寻找答案。根据用户输入的问题，找到最相关的文件，使用预训练模型在文件中寻找答案。根据用户输入的关键词，计算其与所有文本的相似度，返回相关文件及权重。根据文本相似度构建知识图谱，每个文件对应一个相关文件列表及相似度。对文本进行分词，并去除停用词，将处理后的文本存储在列表中。文件存在于当前工作目录中

头部（head）：引入Tailwind CSS、Font Awesome，配置Tailwind自定义主题（颜色、字体、动画），定义工具类（@layer utilities）与自定义样式（滚动条、鼠标、模态框等）；- 全局变量：存储音频上下文（audioContext）、合成器（erhuSynth）、演奏状态（isPlaying、currentNote）、参数配置（volume、bowPressur

本代码实现了一个基于词袋模型（Bag-of-Words）和简单神经网络的对话系统。该系统能够对用户输入的文本进行预处理、转换为词袋向量，通过神经网络进行训练和预测，并根据不同的输入情境生成相应的回复。

这段 Python 代码实现了一个简单的电子宠物对话程序。程序通过调用 DeepSeek 的大语言模型 API 来模拟电子宠物与用户进行对话。用户可以输入问题或消息，电子宠物会以简短、友好的语气进行回复。当用户输入 “退出” 时，对话结束。

本代码旨在构建一个基于 PyTorch 的神经网络模型，用于对生成的三维点云数据进行分类。通过生成数据集、数据预处理、模型训练、评估以及可视化等一系列操作，展示了一个完整的深度学习分类任务流程。最终通过绘制决策曲面和损失曲线，直观地呈现模型的性能和训练过程。pythonreturn x定义了一个名为的类，继承自nn.Module，这是 PyTorch 中所有神经网络模型的基类。