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Prompt，中文一般译为“提示词”或“提示语”，指的是用户向人工智能模型发出的输入内容。这些内容可以是问题、指令、描述性语句、对话背景等，其核心目的是引导 AI 产生有针对性的输出。简而言之，Prompt 就是你对 AI 说的话，是一种“编写语言”的过程。通过优化 Prompt 的表达方式，可以让 AI 模型更准确地理解用户意图，从而生成更加精准和高质量的回答。例如：普通 Prompt：“帮我写一篇文章。

GLU（，门控线性单元）是一种引入门控机制的神经网络单元，由在论文《Language Modeling with Gated Convolutional Networks》中提出（2017年）。它常被用于提升模型的非线性建模能力，尤其在 NLP、CV 及图神经网络中都有应用。

通过向数据或计算结果添加随机噪声，保护单个数据点的信息，即使攻击者知道数据的大部分内容，也无法推测出某个具体个体的信息。：现有技术（如全同态加密、联邦学习）的计算开销较高，未来优化方向包括量子计算、硬件加速（GPU、TPU、FPGA）。：允许对加密数据进行计算，解密后结果与对原始数据计算的结果一致，从而保证数据在计算过程中仍然加密。：多个数据方在不暴露数据的情况下，共同计算某个函数的值，确保计算过程中数据不会被泄露。：区块链+隐私计算将增强数据可信共享，如隐私保护的智能合约、供应链金融等。

数据湖用于存储海量的结构化和非结构化数据，而实时计算则确保数据能够被迅速处理和分析，以支持业务决策、流式数据分析和机器学习应用。：无服务器（Serverless）计算框架，如 AWS Athena、Google BigQuery。通过 ACID 事务（如 Delta Lake）增强数据一致性。：如 JSON、Parquet、ORC、CSV、Avro 等。：数据不需要预定义模式（Schema-on-Read）。（结构化、半结构化和非结构化数据）的存储架构，支持。：基于数据湖的流数据分析，如用户行为分析。

用于随机抽样，从 DataFrame 或 Series 中随机选择一定数量的行或列。：随机种子，保证每次抽样结果一致（用于可复现性）。：指定权重，使某些数据被选中的概率更高。表示随机抽取 50% 的数据）。：要抽取的样本数量（默认为。：是否允许重复抽样（默认。，表示不指定具体数量）。表示行抽样（默认），，表示不放回抽样）。

用于将连续变量分箱（分段），即将数据划分为不同的区间，并对每个数据点进行归类。常用于数据离散化，例如将年龄、价格等连续数据转换为类别变量。：指定分成多少个等宽区间（Pandas 自动计算分界点）。（如把年龄划分为"青年"、"中年"、"老年"）。（如对连续变量进行分箱，提高模型稳定性）。结果显示每个数据点被归入哪个区间。：指定手动分隔的区间边界（如。会返回实际的分箱边界（如。（如将数据分类后统计频次）。：为每个分箱指定标签（如。每个数据点被归入对应区间。：仅返回分类后的数据。返回，而不是数值区间。

锚点图（Anchor Diagram）是一种数据可视化方法，用于展示特定的“锚点”（Anchor）在数据分析、深度学习、目标检测、图神经网络等领域的作用。在聚类（Clustering）任务中，锚点图用于展示数据点如何围绕聚类中心（Anchor Points）分布，常见于 K-Means、Self-CC 等聚类方法。锚点图展示初始聚类中心（Anchor Points）的位置，并在迭代过程中更新。在深度学习中，锚点图用于可视化高维特征空间中数据点的分布关系。数据点被分配到最近的锚点（聚类中心）。

思维链（Chain of Thought, CoT）是一种用于提升人工智能推理能力的方法，特别适用于需要多步推理的任务，如数学推理、常识推理和代码理解等。思维链是一种提升 AI 推理能力的有效方法，尤其适用于复杂任务，如数学推理、逻辑推理和代码分析。Auto-CoT 方法是指利用大量的标注数据，自动生成带有思维链推理过程的训练数据，使得模型在推理时能够更自然地展开逻辑步骤。在大语言模型（如 GPT、PaLM）中，思维链可以作为一种提示策略，通过示例引导模型进行分步推理。：如数学题、文本推理、科学推理等。