摘要：本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。从20世纪40年代的神经网络起源，到80年代反向传播算法的提出，再到21世纪初因数据爆炸和计算能力提升而复兴，深度学习经历了多个重要阶段。如今，各种深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及自动驾驶等领域广泛应用。

介绍了国产AI大模型在日常生活中的应用，重点推荐了常用App的隐藏AI功能和主流国产大模型工具。在常用App部分，详细说明了微信、支付宝、抖音的AI功能，如语音转文字、智能客服、AI特效生成等。在国产大模型工具部分，推荐了DeepSeek、腾讯元宝、通义千问、文心一言、豆包、讯飞星火等工具，分别适用于编程辅助、会议纪要、旅行规划、文案创作、短视频脚本、语音转写等场景。文章还提供了操作注意事项，如隐

下载的通义灵码插件的压缩包文件（类似tongyi-jetbrains-latest.zip），解压缩到上一步拷贝的PyCharm的插件安装目录（类似C:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2022.2.3\plugins）中。（2）在打开的“PyCharm属性”窗口，点选“快捷方式”卡片后，再点击下方左角的“打开文件位置”。（1）右

您可以根据自己的需求，在 `File` > `Settings` > `Tools` > `通义灵码` 中调整插件的设置，例如代码生成风格、语言偏好等。- 如果您在编码过程中遇到问题，可以使用快捷键 `Ctrl+Shift+L` 或 `Ctrl+Shift+I` 打开智能问答窗口，向通义灵码提问。- 生成代码片段：输入自然语言描述的需求，例如“计算两个数的和”，然后按 `Alt+P`，插件会生成相

摘要：本文介绍了如何使用scikit-learn库实现K-Means聚类算法。文章首先概述了K-Means聚类的基本概念，随后详细讲解了其关键点，包括聚类数K的选择方法（如肘部法则、轮廓系数法）、初始质心选择（默认为k-means++算法）、距离度量方式（默认为欧几里得距离）以及收敛条件。同时，文章强调了数据预处理（标准化或归一化）、局部最优解的规避（多次运行算法）和异常值处理等注意事项。

摘要：K-Means聚类是一种无监督学习算法，旨在将数据集划分为K个不同的簇，通过迭代方式不断调整簇质心，使每个数据点到所属簇质心的距离之和最小。算法步骤包括随机选择初始簇质心、根据距离分配数据点到最近簇、重新计算并更新簇质心，重复这些步骤直至质心稳定或达到最大迭代次数。关键点在于K值的选择、初始质心的选取以及距离度量方法。数据预处理如标准化或归一化是必要步骤，以避免特征尺度差异影响聚类结果。

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摘要：Python机器学习流程包含数据预处理、模型选择、训练、评估和预测等关键步骤。数据预处理涉及清洗、转换和特征提取，以提高模型性能。模型选择需根据问题类型和数据特点，选择合适的机器学习模型。模型训练使用预处理后的数据对模型进行训练，需注意数据集划分、损失函数和优化算法。模型评估通过评估指标衡量模型性能，常用准确率、混淆矩阵等，需考虑评估指标的局限性和数据分布。最后，模型预测使用训练好的模型对新

本文介绍了Python中变量的定义与赋值机制。变量无需声明类型，赋值即定义，支持多种数据类型（如整数、浮点数、字符串、布尔值等）。Python是动态类型语言，变量类型由赋值决定，且可随时改变。变量存储的是对值的引用，而非实际值本身；当将一个变量赋值给另一个变量时，两者指向同一对象。对于可变对象（如列表、字典），修改其中一个变量会影响其他引用该对象的变量。文章还强调了变量命名规则、避免命名冲突及内存

摘要：本文介绍了主成分分析（PCA）作为一种无监督的线性降维技术，其核心思想是通过线性变换将原始数据转换为一组各维度线性无关的主成分，按方差从大到小排列，以保留数据的主要信息。文中强调了PCA的关键点包括方差最大化、正交性和降维功能，并指出了在实际应用中需要注意的数据标准化、主成分解释难度以及维度选择问题。同时，文章提供了一个基于Python和scikit-learn库的示例，演示了如何对鸢尾花数