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RSS订阅原创 【效率提升篇】Linux一个窗口里实现多终端操作
Terminal Multiplexer (tmux)支持在单个窗口中有效地管理多个终端，从而支持同时处理多个 Shell session。tmux 是一款功能强大的终端Multiplexer，功能很多。让我们来看看如何使用 tmux 在一个窗口中显示多个终端。- Ctrl + b，然后按箭头键（左、右、上、下）分割后，我们可以在同一个窗口中任意分割出多个终端窗格。垂直分割：先按住Ctrl + b，松掉。水平分割：先按住Ctrl + b，松掉。- Ctrl + b，然后按 o。
2025-09-05 17:43:24
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原创 主流LLM多维评估模型与实际适用场景
文章评估了2025年主流大型语言模型（LLM）基于行业标准及深度分析，涵盖幻觉率、推理能力、代码能力、上下文窗口等核心指标，并结合实际场景，对比了各模型优劣势。
2025-07-13 22:01:56
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原创 红杉资本分享AI产业有感
红杉资本指出AI产业的商业价值集中在应用层，当前应用开发仍显不足。在互联网等技术基础上，AI已具备腾飞条件。衡量AI应用需关注用户活跃度、参与度和留存率等指标。商业化关键在于提供垂直领域的端到端解决方案，而非单纯工具。使用AI需转变思维：一是应对结果的不确定性，二是培养管理AI agent的能力。这些观点为AI产业发展提供了重要思考方向。
2025-06-16 23:39:48
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原创 通俗解释人工智能领域的Scaling Laws 是什么意思？
人工智能领域的Scaling Law是什么？尺度定律（Scaling Law）是被业界认为是大模型预训练第一性原理。在机器学习领域，特别是对于大型语言模型而言，与其、以及用于训练的之间存在的一种可预测的关系。这种关系通常表现为随着这些变量的增长，模型会按照一定的幂律函数进行提高性能，即函数loss减小。
2025-03-31 20:05:30
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转载 Python标准模块--logging打印日志
转自老顽童2007非常直观简洁的文章，讲解logging库的使用1. logging模块简介logging模块是Python内置的标准模块，无需pip安装。主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：1.可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；2.print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么
2020-05-15 22:40:46
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原创 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合
零基础摸索中，参考零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测本小白在初期可能更想掌握整个流程，理清楚流程脉络。知识结构图也是今后的知识点延伸扩展方向。模型融合分类模型融合：对于分类，同样的可以使用融合方法，比如简单投票，Stacking导入模块from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn import datasetsfr...
2020-04-04 18:30:08
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原创 机器学习模型的建模与调参学习心得
零基础摸索中，参考零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测调整数据类型 减小内存占用空间# reduce_mem_usage 函数通过调整数据类型，帮助我们减少数据在内存中占用的空间def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data ty...
2020-04-01 21:55:20
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原创 特征工程学习心得
特征工程学习心得零基础摸索中，参考零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测本小白在初期可能更想掌握整个流程，理清楚流程脉络。知识结构图也是今后的知识点延伸扩展方向。特征工程过程梳理结构图代码知识点整理1. 数据清洗利用箱线图去除异常值博文：《统计基础：【27】剔除箱线图所提升的异常值》讲解简单易通在上边缘Q1-1.5IQR之外的数据就是极大异常值，在下边缘Q3+1.5IQR之...
2020-03-28 21:07:00
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原创 探索性数据分析学习心得
探索性数据分析学习心得（EDA，Exploratory Data Analysis）零基础摸索中，参考零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测EDA目的首先是对数据的前期处理：熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系。最后进行数据处理以及特征工程的步骤,使...
2020-03-24 21:55:47
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空空如也
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