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RSS订阅原创 配置PicGO+Gitee
本文介绍了使用PicGo工具解决Markdown笔记图片上传问题的完整配置流程。主要内容包括：1)环境检查需安装Node.js和npm；2)下载PicGo和Typora软件；3)在Gitee创建仓库并生成私人令牌；4)配置PicGo的gitee-uploader插件及图床设置；5)Typora中设置PicGo自动上传；6)常见错误解决方案，如仓库地址错误、插件安装问题等。通过这套方案可实现本地图片自动上传至图床，提高写作效率。文章提供了详细操作步骤和各环节注意事项，并附上相关参考链接。
2025-07-13 20:54:12
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1原创 学习GitHub和Git（不定期更新）
但是，大多数人在本地（在自己的计算机上）处理文件，然后不断地将这些本地更改（以及所有相关的 Git 数据）与 GitHub 上的中央“远程”存储库进行同步。但是，大多数人在本地（在自己的计算机上）处理文件，然后不断地将这些本地更改（以及所有相关的 Git 数据）与 GitHub 上的中央“远程”存储库进行同步。将文件上传到 GitHub 时，会将其存储在“Git 存储库”中。通过个人帐户的 GitHub Free，可以在具有完整功能集的无限公共存储库和具有有限功能集的无限私有存储库上与无限的协作者合作。
2024-10-14 19:54:04
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原创 机器学习day04
机器学习是实现人工智能的一种途径。深度学习是机器学习的一个，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子，可解释性差的原因。
2024-06-21 09:26:48
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原创 机器学习day03
对估计器的指定参数值进行详尽的搜索estimator:估计对象param_grid：估计器参数(dict){"n_neighbors":[1,3,5]}cv:指定几折交叉验证fit：输入训练数据score：准确率结果分析：bestscore_：在交叉验证中的最好结果bestestimator：最好的参数模型cvresults：每次交叉验证后的验证集准确结果和训练集准确率结果。
2024-06-19 20:06:35
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原创 机器学习day2
KNN概念 K Nearest Neighbor • 一个样本最相似的 k 个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别KNN分类流程计算未知样本到每一个训练样本的距离将训练样本根据距离大小升序排列取出距离最近的 K 个训练样本进行多数表决，统计 K 个样本中哪个类别的样本个数最多将未知的样本归属到出现次数最多的类别KNN回归流程计算未知样本到每一个训练样本的距离将训练样本根据距离大小升序排列取出距离最近的 K 个训练样本。
2024-06-18 20:38:45
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空空如也
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