VSCode“摸鱼”插件大搜罗：工作之余的小确幸

已于 2025-05-31 10:18:58 修改
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分类专栏： SoftwareTechnology 文章标签： vscode c++
于 2021-09-05 14:22:02 首次发布
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本文介绍了10款VSCode插件，包括小霸王游戏插件、韭菜盒子股票工具、Rainbow Fart语音助手、超越鼓励师休息提醒、cloudmusic音乐播放器、Zhihu On VSCode知乎客户端、daily-anime追番工具、epub reader小说阅读器、LeetCode刷题插件以及NBA real-time score体育插件，旨在帮助开发者在紧张的工作中找到乐趣和放松。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在编程的高强度工作中，偶尔也需要一些小插件来放松紧绷的神经。VSCode凭借其免费、开源、轻量且跨平台的优势，早已成为开发者们的得力助手。而它强大的扩展性，更是让无数有趣的小工具得以融入其中。除了开发插件，VSCode里其实还藏着不少能让你在工作间隙“偷得浮生半日闲”的好玩插件。下面为你奉上一份“摸鱼插件指南”，汇总了10个能为你的工作时光增添乐趣的小插件。如果你有更多好玩的发现，也欢迎随时分享哦！

小霸王：在VSCode里重温童年游戏

在编程的世界里，偶尔也需要一点乐趣来打破单调。今天，我要给大家安利一款堪称“摸鱼神器”的VSCode插件——小霸王！有了它，你的VSCode不仅能写代码，还能瞬间变身游戏机，让你在紧张的工作之余，轻松一下，提升效率。

为什么说它是“摸鱼神器”？想象一下，当你写代码写得头昏眼花，老板一时半会儿又不在工位上，你偷偷打开VSCode，点几下，就能进入一个充满乐趣的小世界。这就是小霸王的魅力所在。它不仅能让你在VSCode里玩游戏，还能让你在劳逸结合中找回工作的热情。

它到底有多好玩？小霸王可不是普通的插件，它是一个游戏库！你可以从本地添加自己喜欢的NES游戏ROM，也可以从远程仓库下载经典游戏，比如《坦克大战》《超级玛丽》等等。这些游戏都是我们童年的回忆，现在在VSCode里

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均方误差根（Root Mean Squared Error，RMSE）是机器学习和统计学中常用的误差度量指标，用于评估预测值与真实值之间的差异。它通常用于回归模型的评价，以衡量模型的预测精度。
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下面是对 MAE、MSE、RMSE 和 R² 四个指标的详细解释、计算公式、特点以及应用场景的说明：1. MAE(平均绝对误差)定义： MAE(Mean Absolute Error)表示预测值与真实值之间绝对误差的平均值。公式：其中， 为真实值， 为预测值， 为样本数。特点：直观性： MAE 直接反映了预测误差的平均水平...
方差、标准差、均方误差的总结
TiRan_Yang
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方差 　　百度百科中关于方差的解释为：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 　　方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 　　假设有一组离散的数据xn=[x1
机器学习小组知识点1：均方误差(MSE)
Eric2016_Lv的博客
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均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination
【机器学习】均方误差（MSE：Mean Squared Error）
IT古董
11-05 5059
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
MSE-均方误差
Major_S的博客
09-06 1511
MSE−均方误差MSE-均方误差MSE−均方误差
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均方误差 一、均方误差的含义及公式 均方误差是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。从类别来看属于预测评价与预测组合；从字面上看来，“均”指的是平均，即求其平均值，“方差”即是在概率论中用来衡量随机变量和其估计值（其平均值）之间的偏离程度的度量值，“误”可以理解为测定值与真实值之间的误差。 均方误差的公式：MSE =。 二、均方误差的推导 均方误差可以通过平均误差来推导： 平...
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**均方误差（Mean Squared Error, MSE）在神经网络中的应用** 均方误差是机器学习，特别是神经网络领域中广泛使用的一种损失函数（Loss Function），用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。它在评估模型性能时起着...
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方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
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一、百度百科上方差是这样定义的： 方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望...
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均方误差（mean-sqare error) 对估计量θ^\hat{\theta}θ^而言，其均方误差MSE(θ^\hat{\theta}θ^)衡量了估计量θ^\hat{\theta}θ^与参数真值θ\thetaθ间的距离，是评价一个估计好坏的最常用标准。MSE(θ^)=E{(θ^−θ)2}=var(θ^)+b2(θ^)MSE(\hat{\theta})=E\{(\hat{\theta}-\the...
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MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
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均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
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