工具列表：根据上文插件与工具的关系，我们可以知道，一个插件可以包含多个工具，这个位置就是我们这个插件包含的工具组成的列表依赖包：管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。

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本质(通俗理解)：workflow本质上是。

并查集的python实现这一阵子在做leecode题的时候出现了太多的并查集，所以趁此机会想系统性的总结一下相关的知识，以便帮助大家更好的理解。如果有错误希望大家指正本文的结构并查集的python实现并查集的介绍并查集的理解并查集的相关功能的python实现并查集的介绍并查集是在多集合问题中，刚开始时将每个元素构成一个单元素的集合，然后按照一定的顺序将属于同一组的元素进行合并。在此期间要反复查找一

误差和梯度下降1. 误差的来源1.1 error (误差)1.2bias（偏差）1.3 variance （方差）1.4 举例说明1.5 偏差方差困境2 估测2.1 估测X的偏差2.1.1 估测平均值2.1.2 估测方差2.2 为什么会有多个模型3 判断分析3.1 欠拟合-偏差大3.2 过拟合4 比较检验4.1 交叉验证4.2 N折交叉验证5. 梯度下降5.1 学习率的调整（η\etaη）5.1.

回归任务详解1. 回归任务的定义2. 回归任务的举例3. 模型建立的步骤3.1 模型假设，选择模型框架（以线性模型为例）3.1.1 线性模型的定义3.1.2 一元线性模型（单特征）3.1.3 多元线性模型（多特征）3.2 模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数的确定）3.2.1 收集和查看训练数据3.2.2 如何判断众多模型的好坏（Loss Function）3.2.3 公式推导3.3 模型优

回归任务详解1. 回归任务的定义2. 回归任务的举例3. 模型建立的步骤3.1 模型假设，选择模型框架（以线性模型为例）3.1.1 线性模型的定义3.1.2 一元线性模型（单特征）3.1.3 多元线性模型（多特征）3.2 模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数的确定）3.2.1 收集和查看训练数据3.2.2 如何判断众多模型的好坏（Loss Function）3.2.3 公式推导3.3 模型优

python三种保留两位小数方法汇总#’%.2f’%f#format函数#round函数1.’%.2f’%f该方法会进行四舍五入下面展示一些 内联代码片。f = 2.3456789print('%.2f'%f)print('%.3f'%f)print('%.4f'%f)结果如下所示2.352.3462.34572.format函数该方法也会进行四舍五入下面展示一些 内联代码片。f = 2.3456

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1. 人工智能、机器学习、深度学习之间的区别和联系人工智能是我们最终要达到的目的，为机器赋予人的智能机器学习是我们达成目的的一种手段深度学习是机器学习中的一种方法，它指的是涉及到深度神经网络的机器学习算法三者的关系：人工智能 > 机器学习 > 深度学习2. 机器学习的定义机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。本质上就是通