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机器学习指的是什么？

从词根词缀和单词起源的角度来介绍一下，denounce

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2. 2024QS世界大学学科排名发布！

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机器学习指的是什么？

机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习和改进，而无需进行明确的编程。在机器学习中，算法通过分析大量数据来学习识别模式和规律，然后使用这些学习到的信息来对新数据做出预测或决策。

机器学习主要包括以下几种类型：

监督学习：在这种模式下，算法通过训练数据集来学习，这些数据集已经包含了输入数据及其对应的正确输出。目标是让算法能够学习如何将输入映射到正确的输出，从而对新的输入数据做出准确的预测。
无监督学习：与监督学习不同，无监督学习的训练数据不带有标签，算法需要自己识别数据中的模式和结构。这种类型的学习常用于聚类和关联规则学习等任务。
半监督学习和弱监督学习：这些方法介于监督学习和无监督学习之间，使用部分标记的数据或者不完全标记的数据进行学习。
强化学习：在这种模式下，算法通过与环境的交互来学习。它不断尝试不同的策略，并根据策略带来的结果（奖励或惩罚）来优化其决策过程。

机器学习已经被广泛应用于许多领域，如语音识别、推荐系统、医疗诊断、股票交易分析、自动驾驶车辆等。通过机器学习，计算机系统能够不断改进其性能，适应新环境，解决复杂和动态的问题。

从词根词缀和单词起源的角度来介绍一下，denounce

单词 "denounce" 源自中古英语 "denouncen"，该词进一步追溯到古法语 "denoncier"，最终源于拉丁语 "denuntiare" 或 "denunciare"。这个词由前缀 "de-"（表示“向下”或在这里可能表示强化）和 "nuntiare"（意为“宣布”）组合而成，拉丁词根 "nuntiare" 来自 "nuntius"，意为“信使”。

前缀 "de-": 在 "denounce" 中，这个前缀起到了强化的作用，表示彻底地或公开地宣布。
词根 "nuntiare/nuntius": 直接关联到“传递消息”或“宣告”的意义。"Nuntius" 作为信使的角色，在多种语言中保留了与消息传递、通告相关的词汇的基础。

在历史的演变中，"denounce" 的意义从简单的“宣布”或“通告”转变为通常带有负面含义的“公开指责”或“谴责”。在现代英语中，"denounce" 通常用于形容某人公开、正式地指责或谴责他人的行为或政策，尤其是在公共场合或通过媒体。

例如：

"The politician denounced the new policy as unjust and harmful to the public welfare."
"Activists around the world denounce the violation of human rights in various countries."

总结来说，"denounce" 这个词的发展和演变体现了从中性的“宣告”转向“强烈公开指责”的过程。这一变化不仅反映了词汇用法的扩展，也显示了语言如何适应社会交流的需求，特别是在表达批评和反对意见时的语言工具。

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单词 "lucrative" 源自拉丁语 "lucrativus"，意为“有利可图的”，这又来自 "lucrum"，意为“利润、财富”。这里的词根 "lucr-" 指的是财富或利益，而 "-ative" 是一个形容词后缀，表示某物具有某种特征或倾向。因此，"lucrative" 字面意思是指能产生利润或财富的，或者有益于增加财富的。

词根 "lucr-": 关联于财富和利润，表达了增加经济价值或盈利的概念。
后缀 "-ative": 用来形成形容词，表示具有某种性质或能力，因此 "lucrative" 指的是具有产生利润能力的属性。

随着时间的发展，"lucrative" 一词的使用扩展到各种场合，用以描述任何能够带来显著经济收益的活动、事业、投资等。例如，一个 "lucrative business" 指的是一个盈利丰厚的商业企业，而 "lucrative opportunity" 指的是一个有高度盈利潜力的机会。

"lucrative" 的用法通常带有积极的含义，强调了盈利能力或经济效益的高度，而不仅仅是基本的盈亏平衡。它体现了社会和个人对于经济成功和财富积累的重视，同时也反映了在评价某些活动或机会时，盈利潜力是一个重要的考量因素。

1. 纽约大学官网更新2024Fall申请数据

纽约大学2028届申请人数为118000人，比去年申请人数下降了1.67%。总申请量自2007年以来首次下降。与此同时，录取率也是与去年一样仅8%，创下历史新低。其中，更是有三所本科专业学院的录取率跌至了5%以下。纽约大学还表示，该校收到了历史上最多的ED申请，超过2.2万份，ED申请激增56%。

纽大录取率从2017年的34%，下降到2024年的8%，应该是TOP30美国大学录取率下滑比较严重的学校之一了。

2. 2024QS世界大学学科排名发布！

与2023年相同，2024QS世界大学学科排名仍然涵盖5大学术领域，采用各类研究指标，以及QS全球学术调查和雇主调查的结果进行评估，最终以5个关键指标来进行排名，包括学术声誉、雇主声誉、篇均论文引用、H指数、国际研究网络。

其中哈佛大学表现最强，在19个学科中排名第一，比去年多了5个。紧随其后的是MIT，在11个学科中领先。澳大利亚的墨尔本大学和悉尼大学拥有全球最多排名前100的学科，分别有53个和52个学科入围Top100。英国大学在16个学科中排名第一。其中牛津大学在4个学科中位居榜首，其次是剑桥大学、UCL、皇家艺术学院和皇家音乐学院，分别在2个学科中夺冠。

如何在pycharm将项目上传到github上

在 PyCharm 中将项目上传到 GitHub 是一个相对直接的过程。以下是您可以遵循的步骤：

创建 GitHub 账户并设置仓库：
- 如果您还没有 GitHub 账户，请先注册一个。
- 登录后，创建一个新的仓库。记下您的仓库名称和 GitHub 用户名。
在 PyCharm 中配置 GitHub 账户：
- 打开 PyCharm，然后打开您要上传的项目。
- 进入 File > Settings（Windows）或 PyCharm > Preferences（macOS）。
- 在设置菜单中，选择 Version Control > GitHub。点击 “+” 添加您的 GitHub 账户。您可以通过用户名和密码或通过生成的访问令牌来认证。
初始化 Git 仓库：
- 如果您的项目还没有初始化为 Git 仓库，您需要先初始化。右键点击项目根目录，选择 Git > Repository > Create Git Repository。然后选择您的项目根目录来初始化。
添加文件到 Git：
- 通常，项目中的所有文件会自动包括在内。您可以通过右键点击项目中的文件或文件夹，选择 Git > Add 将未跟踪的文件添加到 Git 仓库。
提交更改：
- 提交您的更改以准备上传。右键点击项目，选择 Git > Commit Directory。输入提交信息，然后点击 “Commit” 按钮。
添加远程仓库：
- 打开 Git > Remotes，点击 “+” 添加一个新的远程仓库。在 URL 栏中输入您的 GitHub 仓库地址，例如 https://github.com/username/repository.git。
推送项目到 GitHub：
- 点击 VCS > Git > Push，或在项目右键菜单中选择相应的推送选项。选择您要推送的分支和远程仓库，然后点击 “Push”。

这些步骤应该可以帮助您将项目从 PyCharm 上传到 GitHub。如果您在任何步骤中遇到问题，请确保所有配置（如 Git 配置和网络设置）都正确无误。

在本地仓库中检查当前分支：
- 打开终端（或命令提示符）。
- 切换到您的项目目录。
- 运行 git branch 查看所有分支。当前分支将以星号 (*) 标记。
- 如果不在 main 分支上，请使用 git checkout main 切换到 main 分支。
将文件添加到 main 分支并提交：
- 将您的文件复制到项目目录。
- 使用 git add . 添加所有新文件或使用 git add [file] 添加特定文件。
- 运行 git commit -m "Your commit message" 提交这些更改。
将 main 分支的更改推送到 GitHub：
- 使用 git push origin main 将更改推送到 GitHub 的 main 分支。