算法
决策树算法介绍：原理与案例实现 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件（如所有样本属于同一类，
算法
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） 至于3D打印的相机外壳，作者已经开源了所需的STL文件，可以直接上手打印。 材料齐全后，就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图，是这个样子的： 具体引脚如下： 搭建好后，整体电路长这样： 再加上3D外壳（喷了银色的漆）和镜头，一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分，
大前端
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。
大模型
我们假设你已经熟悉基本的 React 和 Node.js 开发，并且正在使用 LibreChat 的默认技术栈（React 前端、Node.js 后端、Vite 构建工具，可能还有 Electron 桌面应用）。教程会特别考虑 Electron 环境下的适配问题（例如 macOS 中文路径或路由错误）。“奶妈级”带你从零开始实现支付功能（包括一次性支付和添加高级会员订阅） 教程目标 * 在 LibreChat 中添加支付页面，支持用户通过信用卡付款。 * 实现 Stripe 的一次性支付功能。 * （可选）扩展到订阅功能，管理高级会员状态。 * 解决 Electron 环境下的常见问题（如路由和路径解析）。 * 生成可公开推送的 Markdown 教程，方便社区参考。 前提条件 在开始之前，请确保你已准备好以下内容：
MVP 是你为证实或推翻你的假设所能做的最少的工作。
大前端
Why Hono Is the Web Framework You Should Try in 2025 If you’re a developer looking for a fast, flexible, and modern web framework, let me introduce you to Hono. I’ve been building web apps for years, and Hono has quickly become one of my go-to tools for
雅思真题材料地址： https://github.com/zeeklog/IETLS 感谢所有人。材料来自：@shah0150 & @kbtxwer * 超棒的雅思资源 * 雅思简介 * 听力 * 阅读 * 写作 * 口语 * 词汇 * 其他 * YouTube 频道 * [播客] (#podcasts) 雅思简介 * 什么是雅思 - 了解什么是雅思 听力 * 高级听力 * 雅思官方网站 * 考试英语 * 英国广播公司节目 * 乔治梅森大学口音学习网站 - 学习不同的口音 * 英国广播公司播客 * 英国文化协会听力练习 阅读 * 雅思提升阅读 写作 * 雅思提升写作 * 雅思从 6 分到 9 分 * 迷你雅思 口语 * Verbling 提供在线英语家教服务
In the rapidly evolving world of artificial intelligence, developers and businesses seek seamless ways to integrate multiple AI models into their applications. Platforms like OpenRouter have popularized the concept of unified APIs, allowing access to diverse large language models (LLMs) through a single endpoint. However, several other platforms offer similar
之前搭建了一个CentOS(7.0, x64)的VM，一直没留意它的硬盘空间。昨天，系统突然弹出警示，说 根目录 空间不足了。 这样的话，就只能给它增加空间呗。 我自己其实已经增加过硬盘空间了，但是为了写这篇博客，我再一次添加了10GB的硬盘 在虚拟机关机的前提下，先通过VMware给虚拟机增加一些硬盘空间，如下图： 点击“扩展”之后，稍等一会，等待VMware处理完。 处理完了之后，VMware会提示你，虽然扩展了硬盘空间，但须你进系统之后，进行分区等操作之后才能使用。 看到这个提示，我是崩溃的。因为我自己根本不会在Linux下进行分区啊，它不像Windows分区或者扩展那么简单。这可咋整呢？没办法，只有两条路可以走：要么将新增加的硬盘添加至系统中，要么重新创建一个新的虚拟机。 很明显第二条路比第一条路更难走。所以，只能含着泪选择第一条路。 但是，在这条路上，我不是一个人在奋斗，我在网上找到了很好的指南，有： 1. 其中，第1个链接，里面介绍了
不要再手动从apple PKI导入签名，证书不匹配或缺失会导致签名失败， 证书不受信任。折腾了超过24小时， 才发现新版本的Xcode已经支持自动管理证书。
算法
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(A|B)=P(AB)/P(B)表示在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 3、一些性质
算法
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.