在Pandas库中，describe()函数是一个非常有用的统计函数，用于生成描述性统计的概览，这能帮助你更好地理解数据集。这个函数主要用于数值型的数据，对于非数值型的数据，它只会统计非空值的数量。
Python的asyncio模块是用于异步编程的标准库。它提供了执行异步操作的基础设施，包括事件循环、协程和任务。通过使用asyncio，您可以编写单线程并发执行的代码，以提高性能和响应能力。
asyncore 是 Python 的一个异步 I/O 模块，它提供了一种方式来编写使用异步 I/O 的 socket 服务器客户端。这是通过创建一个或多个 asyncore.dispatcher 实例，然后将这些实例添加到 asyncore.loop() 中来实现的。
anext() 是 Python 的内置函数，用于从迭代器中获取下一个项目。这个函数是为异步迭代器设计的，这是 Python 3.5 引入的新特性。在异步编程中，anext() 是非常有用的函数。
在 Pandas 中，可以使用 sklearn.preprocessing 中的 MinMaxScaler 实现归一化和反归一化操作。归一化可以将数据缩放到指定的范围内（通常是 0 到 1），而反归一化则可以将归一化后的数据还原为原始数据
configparser是Python中用来处理配置文件的模块。它能够读取和写入INI风格的配置文件。这种文件通常由多个节组成，每个节下面可以包含多个键值对。
Python装饰器是一个非常强大且有用的工具，允许我们在不修改原有函数代码的情况下，增加或修改函数的功能。从本质上说，装饰器是一个接受函数作为参数的特殊类型的函数。装饰器在Python中的语法是通过@符号来表示的。
在PyTorch中，torch.tensor()和torch.to_tensor()都用于将数据转换为PyTorch张量（tensor）。