01人工智能创新型教师培育计划（第一期）0125

	人工智能创新型教师培育计划（第一期）
	一、直播时间：         1月25日——19:30--21:00         1月26日——19:30--21:00     二、直播内容         主题：大模型赋能，3小时入门Python。         教师：谢作如（浙江省特级教师）
	温州科技高级中学人工智能科创中心负责人，浙江省“万人计划”教学名师，特级教师，正高级教师，中国电子学会现代教育技术分会副主任委员，中国教育技术协会信息技术教育专委会常务理事，教育部综合实践活动课程指导纲要研制项目组专家教育部“十四五”国培计划专家，中国STEM教育2029创新行动计划专家库成员，中国儿童中心儿童人工智能教育研究院特聘专家，全国师范生人工智能教育共同体专家组成员、NOAI中国区科学教育委员会委员、人工智能开源项目XEdu和OpenHydra发起人，清华大学初中信息科技教材主编，2019年联合国教科文组织移动学习周活动特邀发言嘉宾。
	1/2512:14 更新：今天凌晨注册邮件要下午3：00前发送。没有收到邮件，不影响上课。会影响27号上完第一阶段课之后的Python作业提交（在网页上提交）需要你的邮箱地址（或者手机）验证。如果作业通过，我们的算力券也会通过邮箱通知。 - 1/25 11：00更新： 各位老师，确认邮件已经于1月25日8：00 前全部发送完毕。如果您（或者您认识的老师中)有报名了，
	3小时入门python   https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80%E6%AD%B7%E5%8F%B2   1951 - Regional Assembly Language 1952 - Autocode 1954 - FORTRAN 1954 - IPL (LISP的先驱) 1955 - FLOW-MATIC (COBOL的先驱) 1957 - COMTRAN (COBOL的先驱) 1958 - LISP 1958 - ALGOL 58 1959 - FACT (COBOL的先驱) 1959 - COBOL 1962 - APL 1962 - Simula 1962 - SNOBOL 1963 - CPL (C的先驱) 1964 - BASIC 1964 - PL/I 1967 - BCPL (C的先驱)   1960年代晚期至1970年代晚期的期间中，编程语言的发展也有了重大的成果。大多数现在所使用的主要语言范型都是在这段期间中发明的： Simula，于1960年代晚期由奈加特与达尔以Algol 60超集合的方式发展，同时也是第一个设计支持面向对象进行开发的编程语言。 C，于1969至1973年间由贝尔实验室的研究人员丹尼斯·里奇与肯·汤普逊所开发，是一种早期的系统程序设计语言。 Smalltalk，于1970年代中期所开发，是一个完全从零开始(ground-up)设计的面向对象编程语言。 Prolog，于1972年由Colmerauer、Roussel以及Kowalski所设计，是第一个逻辑程序语言。 ML，于1973年由罗宾·米尔纳所发明，是一个基于Lisp所建构的多态(polymorphic)类型系统，同时也是静态类型函数编程语言的先驱。
	这段期间被开发出来的重要语言包括有： 1968 - Logo 1970 - Pascal 1970 - Forth 1972 - C 1972 - Smalltalk 1972 - Prolog 1973 - ML 1975 - Scheme 1978 - SQL (起先只是一种查询语言，扩展之后也具备了程序结构)   期间被开发出来的重要语言包括有： 1980 - Ada 1983 - C++ (就像有类别的C) 1984 - Common Lisp 1985 - Eiffel 1986 - Erlang 1987 - Perl 1988 - Tcl 1989 - FL (Backus)   发出来的重要语言包括有： 1990 - Haskell 1991 - Python 1991 - Visual Basic 1993 - Ruby 1993 - Lua 1994 - CLOS (part of ANSI Common Lisp) 1995 - Java 1995 - Delphi (Object Pascal) 1995 - JavaScript 1995 - PHP 1997 - REBOL 1999 - D   间被开发出来的重要语言包括有： 2000 - ActionScript 2001 - C# 2001 - D 2001 - Visual Basic .NET 2002 - Scratch 2003 - Scala 2003 - Factor 2005 - F# 2005 - HolyC 2006 - Windows PowerShell 2007 - Clojure 2008 - Nim 2009 - Go 2011 - Dart 2011 - Kotlin 2012 - Julia 2012 - TypeScript 2012 - Elm 2012 - Elixir 2014 - Swift (编程语言) 2015 - Rust 2019 - Bosque 2021 - Microsoft Power Fx
0	大语言模型，帮助编程快速入门。   编程错误。理解错误的消化。
1	程序的运行
2
分类	编译型语言和解释型语言是两种不同的编程语言执行方式，它们在原理、性能和开发体验等方面有明显的区别。以下是对它们的详细对比和理解方式： 1. 基本原理 编译型语言 定义：编译型语言在程序运行之前，会先通过编译器将源代码转换为机器代码（或中间字节码），生成一个可执行文件（如 .exe 文件）。这个可执行文件可以直接在计算机上运行，而不需要再次解释。 例子：C、C++、Go、Rust。 优点：运行速度快，因为程序已经被完全转换为机器代码，计算机可以直接执行，无需逐行解释。 缺点：开发周期较长，每次修改代码后都需要重新编译；跨平台性较差，因为生成的可执行文件是针对特定操作系统和硬件的。 解释型语言 定义：解释型语言在程序运行时，通过解释器逐行读取源代码并立即执行。解释器会将源代码逐行转换为机器代码并运行，不会生成独立的可执行文件。 例子：Python、JavaScript（运行在浏览器中）、Ruby。 优点：开发灵活，修改代码后无需重新编译，直接运行即可；跨平台性好，只要有合适的解释器，代码可以在不同平台上运行。 缺点：运行速度相对较慢，因为每次运行都需要逐行解释。 2. 性能差异 编译型语言：运行速度快，因为程序已经被完全转换为机器代码，计算机可以直接执行。适合对性能要求较高的场景，如系统编程、游戏开发、高性能计算等。 解释型语言：运行速度较慢，因为每次运行都需要逐行解释。不过，现代解释器（如 Python 的 PyPy、JavaScript 的 V8 引擎）通过优化技术（如即时编译JIT）已经大幅提升了运行速度，但仍然无法完全赶上编译型语言。 3. 开发体验 编译型语言：开发过程中需要编译步骤，每次修改代码后都需要重新编译才能运行。优点是编译器可以在编译阶段检查语法错误，减少运行时错误。 解释型语言：开发过程中无需编译步骤，修改代码后可以直接运行。适合快速开发和调试，但运行时可能会遇到语法错误。 4. 跨平台性 编译型语言：跨平台性较差。因为编译生成的可执行文件是针对特定操作系统和硬件的，如果要跨平台运行，需要重新编译（如使用跨平台编译工具，如 CMake）。 解释型语言：跨平台性较好。只要有合适的解释器，代码可以在不同平台上运行（如 Python 在 Windows、Linux 和 macOS 上都可以运行）。 5. 理解方式 类比理解：可以将编译型语言比作“预制菜”，在运行之前已经做好了所有准备工作（编译），可以直接食用（运行），速度快但不够灵活。解释型语言则像是“现点现做”，每次运行时都需要现做（逐行解释），虽然速度慢但更灵活。 实际应用：如果你在开发一个对性能要求极高的系统（如操作系统、游戏引擎），编译型语言（如 C++）可能是更好的选择；如果你在开发一个快速迭代的Web应用，解释型语言（如 Python、JavaScript）可能更适合。 总结 编译型语言：适合对性能要求高、运行效率敏感的场景，开发周期稍长，但运行效率高。 解释型语言：适合快速开发、调试和跨平台运行的场景，开发灵活，但运行速度相对较慢。
	- 解决问题才是主流；     Python 的开源性质 开源许可 Python 是在 Python 软件基金会许可证（Python Software Foundation License）下发布的。这是一种自由软件许可证，允许用户自由使用、修改和分发 Python 的源代码。这意味着开发者可以： 查看 Python 的实现细节。 修改代码以满足特定需求。 将修改后的版本分发给他人。 社区贡献 Python 的开发和维护是由全球开发者社区共同完成的。任何人都可以通过贡献代码、修复漏洞、改进文档等方式参与 Python 的开发。这种开放的开发模式使得 Python 不断进化，能够快速适应新的技术需求和应用场景。 免费使用 Python 是完全免费的，无论是用于个人项目、商业应用还是学术研究，都可以免费使用 Python，无需支付任何费用。 Python 的开源优势 透明性：开源使得 Python 的实现细节完全透明，用户可以深入了解语言的内部工作机制。 可定制性：开发者可以根据自己的需求对 Python 进行定制，例如优化性能、添加新功能等。 社区支持：开源社区提供了强大的支持，包括丰富的文档、教程、第三方库和工具，帮助开发者解决问题。 跨平台性：Python 的开源性质使其能够在多种操作系统（如 Windows、Linux、macOS）上运行，具有良好的跨平台性。 Python 的开源实例 Python 源代码：Python 的源代码可以在其官方代码仓库中找到，例如 Python 的 GitHub 仓库（CPython 是 Python 的官方实现）。任何人都可以下载、查看和贡献代码。 第三方库：Python 的开源生态还包括大量的第三方库和框架，如 Django、Flask、NumPy、Pandas 等。这些库也大多是开源的，进一步丰富了 Python 的功能。
环境安装	各Ⓜ縛材种工具: Winpython、anaconda Visual Studio Code 。PyCharm 。Jupyter 。Pyz0 Thonny ·IDLE(自带) nnodo 项目文件，出十 D README X111.mni8t手写体数字-训练.ipymh x >20230713 > MMEdU中>mchockpoinls > cls_tosuit 购> picturo [)1.mnst手写体数字-训练.ipynl 8 [12.mnist手写体数字·报理:iPynl [13.从mnist手写体数字识别到扩 README [’cls.onnx ecis.py 十 代码D 远行D 运行所有螢胀咼撙断儻缪号保存十 文本 [1] 孝 更新挥文件lpip instal1 --upgrado xsdumm0.1.20 --no-dops -i httiRegwLzement aLready sacioLied: du-.0.1.20 in /uex/kagos (0.1.20) [2] fron nEdu import xuclaosifioation as cls 3.模型训练 我们在OpcninnoLob上提供了“mnlst数据集”，引用后就可以直接使用，子 第一步:实例化模型对于手写体识则，MMClagsifcation 推荐的网络模型是LeNst，这是对于实例化模型，还可以简写为“model-cls('LoNot)”，也就说只要传建上“backbone='aNe!"，懂化一下，这是一个所掊的名称。 [3]model=cls(backbone-"LeXet")* 实例化模型为made] https://www.openinnolab.org.cn,https://p6bm2if73b.feishu.cn/file/boxcn7ejYk2XUDsHI3Mig9546Uf XEdu一键安装包:          www.openinnolab.org.cn   https://p6bm2if73b.feishu.cn/file/boxcn7ejYk2XUDsHI3Miq9546Uf
	-  1. 容器有限 2. 未来不确定关闭。      -  https://momodel.cn 1. 推荐使用， 有免费时间可以使用。   3.  ） 或者推荐； google的  codelab；  免费平台和流量。          https://p6bm2if73b.feishu.cn/file/boxcn7ejYk2XUDsHI3Miq9546Uf -
大模型随机选择	大模型  open.bigmodel.cn kimi.moonshot.cn www.doubao.com www.deepseek.com
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	1. 安装xedu， 安装到 c盘 ， 或者 d盘 根目录， +     2. 运行  bug解决脚本.bat   3. 运行编辑平台。      网页浏览器。  右侧 新建。   开始编辑
	cmd服务窗口 隐藏；  在 Windows 系统中，CMD（命令提示符）窗口默认是可见的，但可以通过一些方法将其隐藏到后台运行，或者在启动时直接不显示窗口。以下是几种实现方式： 方法 1：使用 VBScript 隐藏 CMD 窗口 可以通过创建一个简单的 VBScript 脚本来隐藏 CMD 窗口运行指定的命令或脚本。 创建 VBScript 文件： 打开记事本或其他文本编辑器。 输入以下代码： vbscript复制 CreateObject("Wscript.Shell").Run "cmd.exe /c your_command_here", 0, True 将 your_command_here 替换为你想要在 CMD 中运行的命令，例如： vbscript复制 CreateObject("Wscript.Shell").Run "cmd.exe /c ping 8.8.8.8", 0, True 将文件保存为 .vbs 文件，例如 run_hidden.vbs。 运行 VBScript 文件： 双击运行该 .vbs 文件，CMD 窗口将在后台运行指定的命令，且不会显示窗口。 方法 2：使用 PowerShell 隐藏 CMD 窗口 PowerShell 提供了更强大的脚本功能，也可以用来隐藏 CMD 窗口运行命令。 创建 PowerShell 脚本： 打开记事本或其他文本编辑器。 输入以下代码： powershell复制 $process = Start-Process -FilePath "cmd.exe" -ArgumentList "/c your_command_here" -WindowStyle Hidden -PassThru 将 your_command_here 替换为你的命令，例如： powershell复制 $process = Start-Process -FilePath "cmd.exe" -ArgumentList "/c ping 8.8.8.8" -WindowStyle Hidden -PassThru 将文件保存为 .ps1 文件，例如 run_hidden.ps1。 运行 PowerShell 脚本： 打开 PowerShell，导航到脚本所在目录。 运行脚本： powershell复制 .\run_hidden.ps1 如果遇到执行策略限制，可以临时更改执行策略： powershell复制 Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass 方法 3：使用第三方工具 有一些第三方工具可以用来隐藏 CMD 窗口，例如 Hidden Start。这些工具通常提供了更简单的界面和更多功能。 方法 4：通过编程实现 如果你正在编写一个程序（例如用 Python、C# 等），可以通过编程方式启动 CMD 并隐藏窗口。 示例：使用 Python 启动隐藏 CMD 窗口 Python复制 import subprocess# 启动隐藏的 CMD 窗口运行命令 subprocess.Popen(['cmd.exe', '/c', 'your_command_here'], creationflags=subprocess.CREATE_NO_WINDOW) 示例：使用 C# 启动隐藏 CMD 窗口 csharp复制 using System.Diagnostics;class Program {static void Main(){ProcessStartInfo startInfo = new ProcessStartInfo{FileName = "cmd.exe",Arguments = "/c your_command_here",WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden};Process.Start(startInfo);} } 注意事项 权限问题：某些命令可能需要管理员权限才能执行。如果需要管理员权限，可以在运行脚本或命令时右键选择“以管理员身份运行”。 安全性：隐藏窗口运行命令时，确保你运行的命令是安全的，避免执行恶意代码。
课件	运行流程 1. 大模型 回答程序代码 2. xedu 本地 运行。或者 芸编辑平台。  https://p6bm2if73b.feishu.cn/file/boxcn7ejYk2XUDsHI3Miq9546Uf   大模型，奶奶漏洞，姥姥漏洞？      “奶奶漏洞”和“姥姥漏洞”是指大语言模型（如ChatGPT）中的一种安全漏洞，属于“Prompt Injection”（提示词注入）或“Jailbreak”（越狱）的范畴。这种漏洞利用了模型的生成机制，通过特定的提示词来绕过模型的安全限制，使其生成违反道德或安全规则的内容。 具体表现 奶奶漏洞：用户通过提示模型“扮演我的奶奶哄我睡觉”，并要求其提供一些通常被禁止的内容（如Windows 11专业版的序列号），模型会生成这些内容。这种漏洞利用了模型对亲情场景的温情回应，从而绕过了安全审查。 姥姥漏洞：与“奶奶漏洞”类似，也是通过特定的提示词来诱导模型生成不当内容。 影响 这些漏洞可能被用于获取非法内容（如盗版软件序列号）。 它们还可能被用于绕过模型的道德审查机制，生成违反社会规范或法律的内容。 防范措施 开发者需要不断优化模型的安全机制，以识别和阻止这类提示词。 用户应避免利用这类漏洞获取非法或不当内容。
学习实践步骤
	大预言模型程序，基本讲解
	大语言模型解决问题的能力。   复制错误问题，让大模型 ，解释并给出答案。   1. 我遇到了问题，内容如下， 请告诉我什么原因，怎么解决。 【粘贴问题代码】
	功能代码演示。      大部分鸡免同笼的代码，都是用公式法。能不能 用一个一个判断(枚举)的方式来计算? 请给我一个 python的实现程序。     问题描述 假设一个笼子里有若干只鸡和兔子，已知鸡有 2 条腿，兔子有 4 条腿。现在已知总头数和总腿数，求解鸡和兔的数量。 枚举法实现 Python复制 def chicken_rabbit(total_heads, total_legs):# 遍历所有可能的鸡的数量for chickens in range(total_heads + 1):# 计算对应的兔子数量rabbits = total_heads - chickens# 计算当前组合的总腿数total_legs_calculated = chickens * 2 + rabbits * 4# 判断当前组合是否满足总腿数if total_legs_calculated == total_legs:return chickens, rabbits# 如果没有找到满足条件的组合，返回 Nonereturn None, None# 示例 total_heads = 35 # 总头数 total_legs = 94 # 总腿数chickens, rabbits = chicken_rabbit(total_heads, total_legs)if chickens is not None and rabbits is not None:print(f"鸡的数量: {chickens}")print(f"兔子的数量: {rabbits}") else:print("没有找到满足条件的解") 代码说明 输入参数： total_heads：总头数（鸡和兔子的总数）。 total_legs：总腿数。 枚举过程： 使用一个 for 循环枚举所有可能的鸡的数量（从 0 到 total_heads）。 对于每一种鸡的数量，计算对应的兔子数量（rabbits = total_heads - chickens）。 计算当前组合的总腿数（total_legs_calculated = chickens * 2 + rabbits * 4）。 如果当前组合的总腿数等于给定的总腿数，则返回当前的鸡和兔子的数量。 输出结果： 如果找到满足条件的组合，输出鸡和兔子的数量。 如果没有找到满足条件的组合，输出提示信息。     另一种方法。 能不能对分的思想来实现呢。   算法思想。   修正后的代码 以下是修正后的代码，确保能够正确解决“鸡兔同笼”问题： Python复制 def chicken_rabbit(total_heads, total_legs):# 定义鸡的数量范围left, right = 0, total_headswhile left <= right:# 计算中间值mid = (left + right) // 2# 计算对应的兔子数量rabbits = total_heads - mid# 计算当前组合的总腿数total_legs_calculated = mid * 2 + rabbits * 4# 判断当前组合是否满足总腿数if total_legs_calculated == total_legs:return mid, rabbitselif total_legs_calculated < total_legs:# 如果当前腿数太少，说明鸡的数量太多，需要减少鸡的数量right = mid - 1else:# 如果当前腿数太多，说明鸡的数量太少，需要增加鸡的数量left = mid + 1# 如果没有找到满足条件的组合，返回 Nonereturn None, None# 示例 total_heads = 35 # 总头数 total_legs = 94 # 总腿数chickens, rabbits = chicken_rabbit(total_heads, total_legs)if chickens is not None and rabbits is not None:print(f"鸡的数量: {chickens}")print(f"兔子的数量: {rabbits}") else:print("没有找到满足条件的解") 修正后的逻辑 对分法的核心逻辑： 使用 left 和 right 定义鸡的数量范围 [0, total_heads]。 在每次迭代中，计算中间值 mid，表示当前假设的鸡的数量。 计算对应的兔子数量 rabbits = total_heads - mid。 计算当前组合的总腿数 total_legs_calculated = mid * 2 + rabbits * 4。 如果当前组合的总腿数等于给定的总腿数，返回当前的鸡和兔子的数量。 如果当前组合的总腿数小于给定的总腿数，说明鸡的数量太多，需要减少鸡的数量（调整右边界 right = mid - 1）。 如果当前组合的总腿数大于给定的总腿数，说明鸡的数量太少，需要增加鸡的数量（调整左边界 left = mid + 1）。 修正错误： 在之前的代码中，逻辑判断部分存在错误，导致结果不正确。修正后，确保逻辑正确。 示例运行 假设总头数为 35，总腿数为 94，运行程序后输出： 复制 鸡的数量: 23 兔子的数量: 12 验证 总头数：23+12=35 总腿数：23×2+12×4=46+48=94 结果完全正确。希望这次的修正能够满足你的需求！
	实现 python页面。     请为这个程序实现一个python gui程序。 通过窗口输入 总头数和 总腿数 ，在页面显示 结果。             我们可以使用 Python 的 tkinter 库来实现一个简单的图形用户界面（GUI）程序，用于输入总头数和总腿数，并显示计算结果。 以下是完整的代码实现： Python复制 import tkinter as tk from tkinter import messageboxdef chicken_rabbit(total_heads, total_legs):# 定义鸡的数量范围left, right = 0, total_headswhile left <= right:# 计算中间值mid = (left + right) // 2# 计算对应的兔子数量rabbits = total_heads - mid# 计算当前组合的总腿数total_legs_calculated = mid * 2 + rabbits * 4# 判断当前组合是否满足总腿数if total_legs_calculated == total_legs:return mid, rabbitselif total_legs_calculated < total_legs:# 如果当前腿数太少，说明鸡的数量太多，需要减少鸡的数量right = mid - 1else:# 如果当前腿数太多，说明鸡的数量太少，需要增加鸡的数量left = mid + 1# 如果没有找到满足条件的组合，返回 Nonereturn None, Nonedef calculate():try:total_heads = int(heads_entry.get())total_legs = int(legs_entry.get())chickens, rabbits = chicken_rabbit(total_heads, total_legs)if chickens is not None and rabbits is not None:result_label.config(text=f"鸡的数量: {chickens}\n兔子的数量: {rabbits}")else:messagebox.showinfo("结果", "没有找到满足条件的解")except ValueError:messagebox.showerror("错误", "请输入有效的数字")# 创建主窗口 root = tk.Tk() root.title("鸡兔同笼问题")# 创建输入框和标签 heads_label = tk.Label(root, text="总头数:") heads_label.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=10) heads_entry = tk.Entry(root) heads_entry.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=10)legs_label = tk.Label(root, text="总腿数:") legs_label.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=10) legs_entry = tk.Entry(root) legs_entry.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=10)# 创建计算按钮 calculate_button = tk.Button(root, text="计算", command=calculate) calculate_button.grid(row=2, column=0, columnspan=2, pady=10)# 创建结果显示标签 result_label = tk.Label(root, text="", font=("Arial", 12, "bold")) result_label.grid(row=3, column=0, columnspan=2, pady=10)# 运行主循环 root.mainloop() 程序说明 界面布局： 使用 tkinter 创建一个简单的窗口，包含两个输入框（用于输入总头数和总腿数）、一个计算按钮和一个结果显示标签。 输入框用于用户输入总头数和总腿数。 计算按钮触发 calculate 函数，进行计算并显示结果。 计算逻辑： calculate 函数从输入框中获取总头数和总腿数，调用 chicken_rabbit 函数进行计算。 如果找到满足条件的解，将结果显示在标签中；如果没有找到解，弹出提示框。 错误处理： 如果用户输入的不是有效的数字，会弹出错误提示框。 示例运行 运行程序后，你将看到一个窗口，输入总头数和总腿数后点击“计算”按钮，结果会显示在窗口中。 示例输入和输出 输入： 总头数：35 总腿数：94 输出： 复制 鸡的数量: 23 兔子的数量: 12   --- Tkinter：适合初学者，代码简洁，适合快速开发简单的 GUI 应用。 PyQt：功能强大，适合复杂的应用程序开发，但代码相对复杂。 wxPython：提供丰富的控件和原生外观，适合开发功能强大的应用程序。 PySimpleGUI：代码非常简洁，适合初学者快速上手，适合开发简单的 GUI 应用。 DearPyGui：现代化的 GUI 库，界面美观，代码简洁且直观，适合开发现代感强的应用。
	AI+PYTHON           Python 的众多库可以从多个角度入手，包括它们的作用、分类、使用方法以及如何选择合适的库。以下是一些帮助你更好地理解和使用 Python 库的方法： 1. 了解 Python 库的作用 Python 库是一组预编写的代码模块，用于实现特定的功能。它们可以帮助开发者快速完成复杂的任务，而无需从头开始编写代码。例如： NumPy：用于科学计算，提供高性能的多维数组对象和工具。 Pandas：用于数据分析，提供数据结构和数据分析工具。 Matplotlib：用于数据可视化，可以绘制各种图表。 Flask/Django：用于 Web 开发，提供框架来构建 Web 应用。 TensorFlow/PyTorch：用于机器学习和深度学习，提供构建和训练模型的工具。 2. 分类理解 Python 的库可以按照功能分类，帮助你更快地找到合适的库： 科学计算与数据分析：NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels。 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly。 Web 开发：Flask、Django、FastAPI。 机器学习与深度学习：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn。 自动化与脚本：Requests、BeautifulSoup（用于网络爬虫）、Paramiko（用于 SSH）。 图形用户界面：Tkinter、PyQt、Kivy。 系统操作：OS、Shutil、Subprocess。 3. 如何学习和使用 Python 库 （1）阅读官方文档 每个库都有详细的官方文档，通常包括安装方法、使用示例、API 参考等。例如： NumPy 官方文档 Pandas 官方文档 Matplotlib 官方文档 （2）安装库 使用 pip 命令安装库： bash复制 pip install numpy pandas matplotlib （3）编写示例代码 通过编写简单的示例代码来熟悉库的基本用法。例如，使用 Pandas 读取数据： Python复制 import pandas as pd# 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head()) # 显示前几行数据 （4）参考社区资源 许多社区资源（如 Stack Overflow、GitHub、知乎等）提供了大量关于如何使用特定库的示例和经验分享。遇到问题时，可以搜索这些平台。 （5）实践项目 通过实际项目来加深对库的理解。例如，使用 Flask 构建一个简单的 Web 应用，或使用 TensorFlow 训练一个简单的机器学习模型。 4. 如何选择合适的库 （1）功能需求 根据项目需求选择合适的库。例如，如果你需要进行复杂的数据分析，Pandas 是一个很好的选择；如果你需要构建一个高性能的 Web 应用，Django 或 Flask 可能更适合。 （2）社区支持 选择有活跃社区支持的库，这样在遇到问题时更容易找到解决方案。例如，TensorFlow 和 PyTorch 都有庞大的社区和丰富的教程。 （3）性能 对于性能敏感的应用，需要考虑库的性能。例如，在处理大规模数据时，NumPy 的性能通常优于纯 Python 实现。 （4）兼容性 确保库与你的 Python 版本和其他库兼容。有些库可能只支持特定的 Python 版本。 5. 理解库的内部机制（可选） 对于一些常用的库，理解其内部机制可以帮助你更好地使用它们。例如： NumPy：了解其内存布局和广播机制。 Pandas：理解其数据结构（如 DataFrame 和 Series）的实现。 Matplotlib：了解绘图的基本原理和配置。 6. 持续学习 Python 的生态系统非常活跃，新的库和工具不断涌现。定期关注 Python 社区的动态，学习新的库和技术，可以帮助你保持技术的先进性。                   2016年
	思考练习； 大模型实现；
	链接； xedu下载 https://p6bm2if73b.feishu.cn/file/boxcn7ejYk2XUDsHI3Miq9546Uf xedu 手册 https://xedu.readthedocs.io/zh-cn/master/about.html     在线编程平台 https://momodel.cn https://www.openinnolab.org.cn         大模型平台： open.bigmodel.cn   kimi.moonshot.cn   www.doubao.com   www.deepseek.com