摘要：
在公司业务层面，使用人工智能手段并达到了比较优秀的程度，带来了显著价值。
阅读全文
posted @ 2025-11-05 18:21
偷懒的阿贤
阅读(6)
推荐(0)
摘要：
机器学习：往往伴随着一个软件出现，这个软件由一个优化算法为抽象输入，可以做到一个预期的输出事件。 数据科学：形成一件事情的结论，类似于用来汇结结果的东西。 深度学习（神经网络）：由很多神经单元，组成的庞大的算法，来将抽象输入经过运算过程得到输出事件。
阅读全文
posted @ 2025-11-05 15:16
偷懒的阿贤
阅读(6)
推荐(0)
摘要：
监督学习（Supervised Learning）是机器学习的一类范式，使用带有标签的训练数据来学习从特征 X到标签 y的映射，目标是在未知数据上做出准确的预测或分类。训练数据由若干样本组成，每个样本包含一个输入对象（通常为特征向量）和一个期望的输出（监督信号/标签）。算法通过学习得到一个推断函数
阅读全文
posted @ 2025-11-04 21:56
偷懒的阿贤
阅读(5)
推荐(0)
摘要：
ANI为弱人工智能（可以做到人类让做到的某一个事情） AGI为强人工智能（可以做人包括不限于人类做到的所有事情）
阅读全文
posted @ 2025-11-04 21:33
偷懒的阿贤
阅读(6)
推荐(0)
摘要：
def calculate_and_print(num, calculator, formatter): result = calculator(num) formatter(num, result)def print_with_vertical_bar(num, result): print(f"
阅读全文
posted @ 2025-10-31 21:33
偷懒的阿贤
阅读(1)
推荐(0)
摘要：
#导入测试内置模块import unittest#导入要测试的api，Student为类名from _oop import Studentfrom _oop import SmallStudent#需要继承unittest.TestCase，def函数必须用test_开头class MyTestCa
阅读全文
posted @ 2025-10-31 21:02
偷懒的阿贤
阅读(1)
推荐(0)
摘要：
#导入测试内置模块import unittest#导入要测试的apifrom _try_except import condition#需要继承unittest.TestCase，def函数必须用test_开头class MyTestCase(unittest.TestCase): def test
阅读全文
posted @ 2025-10-31 20:36
偷懒的阿贤
阅读(1)
推荐(0)
摘要：
try: user_weight = float(input("请输入您的体重(单位:kg):")) user_height = float(input("请输入您的身高(单位:m):")) user_BMI = user_weight / (user_height ** 2)except Valu
阅读全文
posted @ 2025-10-31 20:20
偷懒的阿贤
阅读(1)
推荐(0)
摘要：
#在一个新的名字为“poem.txt”的文件里，写入以下内容：#我欲乘风归去#又恐琼楼玉宇with open("./poem.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write("我欲乘风归去,\n又恐琼楼玉宇.\n")#任务2：在上面的poem.txt中文件结尾处
阅读全文
posted @ 2025-10-31 17:58
偷懒的阿贤
阅读(1)
推荐(0)
摘要：
#方法一：读取文件f = open("./_math.py", "r", encoding="utf-8")content = f.readlines()for line in content: print(line)f.close()#方法二：读取文件，不用close()with open("./
阅读全文
posted @ 2025-10-31 17:57
偷懒的阿贤
阅读(3)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号