#!/usr/bin/env python3 """ 创建用于测试的 Word 文档 """ import asyncio from docx import Document async def create_test_docx(): """创建测试用的docx文件""" doc = Document() # 添加标题 doc.add_heading('深度学习技术指南', 0) # 添加段落 doc.add_paragraph('深度学习是机器学习的一个重要分支,它使用多层神经网络来学习数据的表示。') # 添加子标题 doc.add_heading('核心概念', level=1) # 添加带格式的内容 p = doc.add_paragraph('深度学习的核心组件包括:') p.add_run('神经网络').bold = True p.add_run('、') p.add_run('反向传播').bold = True p.add_run('和') p.add_run('梯度下降').bold = True # 添加列表 doc.add_heading('主要架构', level=2) doc.add_paragraph('卷积神经网络 (CNN)', style='List Bullet') doc.add_paragraph('循环神经网络 (RNN)', style='List Bullet') doc.add_paragraph('长短期记忆网络 (LSTM)', style='List Bullet') doc.add_paragraph('生成对抗网络 (GAN)', style='List Bullet') doc.add_paragraph('变换器 (Transformer)', style='List Bullet') # 添加应用领域 doc.add_heading('应用领域', level=2) applications = [ '计算机视觉:图像识别、物体检测、人脸识别', '自然语言处理:机器翻译、文本生成、情感分析', '语音技术:语音识别、语音合成', '推荐系统:个性化推荐、内容推荐', '自动驾驶:环境感知、路径规划' ] for app in applications: doc.add_paragraph(app, style='List Number') # 添加技术挑战 doc.add_heading('技术挑战', level=1) doc.add_paragraph('深度学习面临的主要挑战包括数据质量、模型可解释性、计算资源需求和泛化能力等。') # 保存文档 doc.save('/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/test_files/deep_learning_guide.docx') print("已创建 deep_learning_guide.docx") if __name__ == "__main__": asyncio.run(create_test_docx())