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是一款基于 Electron 和 Vite 打造的跨平台(支持 Windows、macOS 和 Linux) AI 浏览器。 集成了 SearXNG AI 搜索、开发工具集合、 市面上最流行的 AI 工具门户，以及代码编写和桌面快捷工具等功能， 通过模块化的 Monorepo 架构，提供轻量级、可扩展且高效的桌面体验， 助力 AI 驱动的日常工作流程。
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本文将使用一些 ChatGPT 提示，这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.
你的文章非常深刻地探讨了学习编程和技术的哲学问题，并用Dijkstra最短路径算法来解释了如何在有限的时间和资源中做出最佳决策。以下是一些你提到的观点的进一步扩展和总结： 1. **Trade-Off（交易）**： - 在编程和技术的学习过程中，总是会有权衡利弊的情况。例如，学习一门语言可能会牺牲对另一门语言的理解，但也会带来更多的就业机会或项目选择。 - 这种交易不是坏事，而是技术进步和职业生涯发展的必经之路。 2. **算法的选择**： - 不同的算法可能适用于不同的场景。Dijkstra最短路径算法是一种经典的应用于图论中的贪心算法，但它并不适合所有问题。例如，如果问题有多个目标或需要考虑多方面的因素，可能就需要更复杂的算法。 - 学习和理解不同算法的目的，可以帮助你根据具体问题选择合适的解决方案。 3. **持续学习**： - 技术领域日新月异，持续学习是非常重要的。通过不断的学习和实践，可以不断提高自己的技能和知识水平。 - 职场中很多人会选择在职业生涯早期掌握多种技术和工具，以增加自己的竞争力。 4. **目标与路径**：
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简说Python推荐作者：千与千寻，北京大学硕士，CSDN优质博主 来源：AI学习经历分享 One old watch, like brief python 创作背景 “飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳”，相信很多90后知道这副对联的含义，这是武侠小说作家金庸先生的作品合集，说实话在所有的作品中我最喜欢的是倚天屠龙记和天龙八部，应该说基本都喜欢，但是这两部中的爱恨情仇最为突出，倚天屠龙记中周芷若和赵敏，张无忌，再到天龙八部中的乔峰。 说起来武侠小说中的武林高手是真的帅！现在的电影制作技术越来越高超了，武术特效做的效果的做的真的很酷炫。最为酷炫的一个是残影特效，说到残影特效，我们直接上效果！ 以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。 在实践历程中我们使用了Paddle框架所集成的Paddlehub的深度学习模型库，Paddlehub中包含了很多的深度学习的预训练模
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验证地址： # JS快速排序 ```javascript /**快速排序 */ function quickSort(nums) { function dfs(nums, begin_index, end_index) { if(begin_index >= end_index){ return; } //选取一个pivot let pivot = nums[begin_index]; let left = begin_index; let right = end_index; let kongbai = begin_index; while (left < right) { while ((nums[right] >= pivot)) { right--; } if
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。 02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以量化信息决策能力的概念，这个概念就是信息熵。 信息熵是用来度量（量化）信息的，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的联系，当我们需要了解清楚一件不确定的事情的时候，我们就需要了解大量的信息。 02|概念： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可
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你提供的代码示例展示了两种常见的哈希表实现方法：拉链法（Separate Chaining）和线性探测法（Linear Probing）。每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。 拉链法（Separate Chaining） 拉链法通过将每个散列值对应的位置存储一个链表来解决冲突。这种方法的优点是简单且实现灵活，可以使用任何数据结构来存储冲突的键值对。以下是拉链法的主要特点： 优点： 简单且实现灵活。 不会像线性探测那样导致同类哈希的聚集。 缺点： 需要额外的空间来存储链表。 代码示例（使用拉链法）： namespace StructScript { /// <summary> /// 哈希表的查找算法主要分为两步： /// 第一步是用哈希函数将键转换为数组的一个索引，理想情况下不同的键都能转换为不同的索引值，但是实际上会有多个键哈希到到相同索引值上。 /// 因此，第二步就是处理碰撞冲突的过程。这里有两种处理碰撞冲突的方法：separate chaining（拉链法）和linear probing（线性探测法）。 /// 拉
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在红黑树的实现中，处理删除操作是一个复杂的过程，特别是当涉及到删除黑色节点时。红黑树的删除操作需要保持树的平衡和性质（即每条路径上的黑色节点数量相同）。以下是对红黑树删除操作的详细解释，特别是针对删除黑色节点的情况。 删除操作概述 删除节点：首先找到并删除目标节点。 重新平衡：如果删除的节点是红色，则不需要调整树的结构。但如果删除的是黑色节点，则需要进行重新平衡，以保持红黑树的性质。 重新平衡步骤 当删除一个黑色节点时，可能会导致树失去平衡，因为删除黑色节点会减少一条路径上的黑色节点数量。红黑树的重新平衡操作包括以下几种情况： 兄弟节点是红色： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对父节点进行左旋或右旋。 更新旋转后的新兄弟节点为黑色。 兄弟节点是黑色，且两个子节点都是黑色： 将兄弟节点设为红色。 如果父节点也是黑色，则继续向上调整。 如果父节点是红色，则将父节点设为黑色并结束调整。 兄弟节点是黑色，且有一个红色的左（右）子节点： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对兄弟节点进行右旋或左旋。 将旋转后的新兄弟节点设为黑色，并对新兄弟节点的另一个子节点进行左旋或右旋。
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作者：Jason Gu 链接：https://www.zhihu.com/question/24169940/answer/26952728 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 训练集有多大？ 如果你的训练集很小，高偏差/低方差的分类器（如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差的分类器（如K近邻或Logistic回归）更有优势，因为后者容易过拟合。但是随着训练集的增大，高偏差的分类器并不能训练出非常准确的模型，所以低偏差/高方差的分类器会胜出（它们有更小的渐近误差）。你也可以从生成模型与鉴别模型的区别来考虑它们。 某些分类器的优势 **朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)** 超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(
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来源：量子位萧箫 发自 凹非寺 阅读文本大概需要 5 分钟 本文经AI新媒体量子位（ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处 萧箫 发自 凹非寺 手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用）