NebulaGraph Studio是一款可以通过 Web 访问的开源图数据库可视化工具，是 Nebula Graph 官方提供的图形用户界面（GUI）工具，它提供了更直观的方式来管理和查询图数据库。Nebula Studio 支持可视化的模式管理、数据查询、图可视化、数据导入导出等功能，使用户能够更轻松地操作数据库。Nebula Graph Dashboard 是 Nebula Graph 数据

PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，特别适合深度学习的应用。它以其动态计算图而闻名，允许在运行时修改模型，使得实验和调试更加灵活。PyTorch提供了强大的GPU加速功能，支持自动微分，简化了梯度计算和模型训练。此外，PyTorch拥有直观的API，与Python深度集成，使得它易于学习和使用。它还拥有一个庞大的社区和丰富的生态系统，包括预训练模型和专用库，适用于计算机视觉、自然语言处

​NumPy（Numerical Python）是Python的⼀种开源的数值计算扩展。提供多维数组对象，各种派⽣对象（如掩码数组和矩阵），这种⼯具可⽤来存储和处理⼤型矩阵，⽐Python⾃身的嵌套列表（nested list structure)结构要⾼效的多( 该结构也可以⽤来表示矩阵matrix )，⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库，包括数学、逻辑、形状操

​在深度学习的宏伟城堡中，损失函数扮演着国王的角色，它决定了模型训练的方向和目标。损失函数，也被称为代价函数，是衡量模型预测与实际结果之间差异的函数。在深度学习的训练过程中，我们的目标就是最小化这个损失函数，就像是在一场游戏中，我们的目标是获得尽可能低的失误和丢分。​损失函数的选择对于模型的训练至关重要。不同的问题可能需要不同的损失函数。比如在图像识别中，我们可能需要一个能够处理大量类别的损失函数

​pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好，但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些。pandas帮助填补了这⼀空⽩，使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程，⽽不必切换

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机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。机器学习（Machine Learning）是一种基于数据驱动的方法，旨在通过自动化的统计模型和算法从数据中学习和提取模式，以进行预测、分类和决策。其核心思想是通过训练数据构建模型，使其在面对新数据时能够准确进行预测和分类。

​IPS设备是网络安全的关键组成部分，用于检测和防止恶意攻击和入侵尝试。它们通过流量分析、签名检测和异常检测来实现这一目标，并可以采取各种防御措施。IPS设备还与其他安全设备集成，以提供全面的安全性和监控。然而，IPS设备也存在一些挑战和限制，需要不断演进以适应不断变化的网络威胁。在未来，IPS设备将继续发展，采用新技术来提高安全性和效率，以应对不断增加的网络威胁。

4. 工商企业预测年营业额示例假设我们想要根据企业的注册资本、成立年份、行业等信息来预测企业的年营业额。以下是一个简化的示例scikit-learn（sklearn）是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种机器学习算法实现和简单而有效的工具，用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，包含了各种机器学习算法和工具，适用于各种机器学习任务。

​Prompt是指你向AI输入的内容，它直接指示AI该做什么任务或生成什么样的输出，简而言之， Prompt就是你与AI之间的“对话内容”，可以是问题、指令、描述或者任务要求，目的是引导AI进行特定的推理，生成或操作，从而得到预期的结果。在人工智能领域，特别是大语言模型（如GPT-4、deepseek、Gemini等）快速发展的背景下，prompt越狱（Prompt Jailbreaking）成为