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官网地址 OpenCV

当前版本 opencv-python 4.9.0.80 python 包地址 https://pypi.org/project/opencv-python/

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，由Intel最初开发，现由Willow Garage和Itseez维护。OpenCV 旨在提供一个公共基础设施，用于计算机视觉应用，并加速机器感知的商业化产品的开发。OpenCV 提供了数千种算法，涵盖图像处理、视频分析、机器学习等领域，被广泛应用于学术研究和工业应用。

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Dify数据库结构导出到PowerDesigner

Dify简介

Dify简介

欢迎使用 Dify
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

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NLP基础知识

自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学与人工智能的一个分支，致力于研究和应用让计算机能够理解、解释、生成和处理人类语言的技术。NLP 结合了语言学、计算机科学、人工智能等多领域的知识，应用广泛，包括机器翻译、语音识别、文本分析、情感分析等。

核心任务和技术

文本预处理
- 分词 (Tokenization)：将文本分割成词或子词单位。市面上大模型按Token计费，就是按照这个分词为单位。
- 词形还原 (Lemmatization) 与词干提取 (Stemming)：将单词还原到其基本形式。
- 停用词过滤 (Stop Words Removal)：去除常见但无意义的词（如 "and", "the" 等）。
- 词向量化 (Word Vectorization)：将文本表示成计算机可处理的数值形式，如词袋模型 (Bag-of-Words, BoW)、词嵌入 (Word Embeddings) 等。
语言模型
- n-gram 模型：基于固定长度的词序列（n-gram）预测词的概率。
- 神经网络语言模型：使用深度学习模型，如 RNN、LSTM、Transformer 等来捕捉语言的复杂模式。
- 预训练语言模型：如 BERT、GPT 等，通过在大规模文本数据上预训练，然后在特定任务上进行微调。
文本分类
- 情感分析 (Sentiment Analysis)：识别和分类文本中的情感，如正面、负面、中性。
- 主题建模 (Topic Modeling)：发现文档集中隐藏的主题，例如 LDA (Latent Dirichlet Allocation)。
- 垃圾邮件检测：判断邮件是否为垃圾邮件。
信息提取
- 命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER)：识别文本中的实体，如人名、地名、组织等。
- 关系抽取：识别实体间的关系。
- 事件抽取：从文本中提取特定事件的信息。
机器翻译
- 统计机器翻译 (Statistical Machine Translation, SMT)：基于统计模型的翻译方法。
- 神经机器翻译 (Neural Machine Translation, NMT)：基于神经网络的翻译方法，如 Seq2Seq、Transformer。
生成任务
- 文本生成：如文本摘要、自动写作、对话系统。
- 图像描述生成：根据图像生成描述性文字。