构建AI智能体：六十一、信息论完全指南：从基础概念到在大模型中的实际应用
摘要： 信息论是人工智能尤其是大语言模型的核心数学工具。本文系统介绍了八大核心概念： 信息量：衡量事件意外程度，公式为I(x)=-log₂P(x) 信息熵：评估系统不确定性，H(X)=-ΣP(x)log₂P(x) 联合熵/条件熵：分析多变量关系及条件不确定性 互信息：量化变量间共享信息量 KL散度：衡量概率分布差异 交叉熵：模型训练的核心损失函数 在大语言模型中，这些概念被广泛应用于： 训练阶段：交叉熵优化预测，KL散度防止过拟合 推理阶段：温度参数调节生成文本的创造性（高熵增加多样性）
PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架
PyCausalSim 是一个基于模拟的 Python 因果推断框架，用于从数据中挖掘和验证因果关系。它支持因果结构发现、反事实模拟、A/B测试分析、营销归因与Uplift建模，帮助识别真实驱动因素，超越相关性分析，为业务决策提供可靠因果证据。
Python进阶之路：模块、包与异常处理的实战指南
本文通过实战案例详解Python模块化开发与异常处理核心技巧。涵盖模块导入、包结构设计、自定义异常、错误日志等关键实践，帮助开发者从写出能运行的代码进阶到构建可维护、健壮的项目，提升协作效率与工程能力。（238字）
双端队列（Deque）原理及实现
双端队列支持在队头和队尾高效地插入、删除元素，时间复杂度均为O(1)。相比标准队列的“先进先出”，它更灵活，类似两端可进出的过街天桥。可用链表或环形数组实现，常用于算法题中模拟栈或队列。
