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张量是 PyTorch 中的核心数据结构，用于表示多维数组。虽然张量类似于 NumPy 数组，但它具有更强大的功能，比如支持 GPU 加速计算和自动求导机制。损失函数衡量预测值与真实值之间的差距。自定义损失函数可通过继承nn.Module并重写前向传播逻辑实现。

通过指定初始条件 ( y_0 ) 和时间向量 ( t )，可以计算出整个时间段内的数值解。SciPy是基于NumPy的科学计算库，包含很多模块，如线性代数、积分、优化、信号处理等。常见的面试题可能涉及基本使用、与NumPy的区别、特定函数的使用场景等。提供了快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）的相关函数，用于信号分析、频谱估计和其他涉及频率域的应用场景。可实现高斯模糊效果

Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。

FastAPl是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API，基于Python3.7+的类型提示功能。它由Python开发者SebastianRamírez创建，并且使用了Starlette作为其核心组件以及Pydantic进行数据验证。

Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的网络爬虫框架，专注于高效抓取网页并提取结构化数据。其核心设计基于异步处理机制，适合大规模数据采集任务。

Flask是一个轻量级WSGI Web框架，核心特性包括内置开发服务器、路由系统、Jinja2模板引擎、基于Werkzeug的WSGI工具集，以及通过扩展实现功能模块化。路由将URL映射到处理函数。动态路由通过<variable>定义，例如：蓝图用于模块化组织路由和视图。

NumPy（Numerical Python）是一个用于处理大型多维数组和矩阵的库，还提供了大量的数学函数来操作这些数组。解析: 向量化是将循环操作转换为数组操作，从而提高性能的过程。

Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。它包含Series（一维数据结构）和DataFrame（二维数据结构）两个主要的数据结构，能够进行高效的数据处理、清洗、转换和分析操作。答案：向量化操作是指对整个数组进行操作，而不是逐元素操作。推荐使用是因为向量化操作通常比循环更快，因为它利用了底层的优化实现。

Django是一个开放源代码的Web应用框架，使用Python编写，遵循MTV（模型-模板-视图）设计模式。它提供了一整套开发工具，包括ORM（对象关系映射）、模板引擎、表单处理和中间件等，用于快速开发高效、可扩展的Web应用程序。答案：Django REST framework是一个基于Django的开源框架，用于构建Web API。它提供了灵活的工具集，使得构建Web API变得更加简单和高效

我的血液里流淌着战意！力量与智慧指引着我！