AI+Python近红外光谱分析机器学习与深度学习实战，覆盖提示词撰写、数据预处理、回归/神经网络/集成学习/迁移学习/可解释性可视化等本系列专题以AI大语言模型为核心，系统性详解其在编程与数据分析中的全方位应用。专题一深入探讨了提示词（Prompt）撰写技巧，包括身份设定、任务明确化、背景提供与范例参考，并演示了Cursor与Trae等AI编程环境，帮助用户高效利用模型上传本地数据（如Excel、PDF、图片等），实现描述性统计分析（频数分析、集中趋势分析）与数据预处理（标准化、异常值处理、特征工程）。专题二聚焦Python入门基础，涵盖环境搭建、编辑器选择、数据类型、循环函数及Numpy、Matplotlib等核心库的使用，为后续分析