前面说了修改了目录文件的写权限，就可以删除目录下的文件，那么这里就有个问题，就是我自己写的文件，给别的用户开了权限后，别的用户就可以删除这个文件了，但是这是不好的，所以这里Linux引入了粘滞位的概念。(文件拥有者也可以改，但是拥有者把拥有者改了，感觉很怪，结果还是要提高权限)5、编辑 /etc/profile 文件，使用快捷键到底文档的最末行[G]和最首行[gg],注意这些都是在正常模式下执行的

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德（John Holland）在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制（如选择、交叉、变异等）的模拟，对问题的潜在解进行进化，以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择，适者生存”其实很好理解，学过生物的都知道达尔文进化论的大概内容：变异：种群中单个样本的特征

原论文：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.pdf。

例如：城市交通的每个路口上的传感器所记录的数据；化学分子结构；人际关系网；推荐系统中每个人构成的图等。并不是说以上的神经网络处理不了图这种类型的数据，只是在处理图这种数据上存在欠缺，图数据有一个很明显的特征，相邻或相近的节点存在一定的空间依赖关系，这种关系传统神经网络很难捕获，为此，图神经网络应运而出。一次聚合更新操作代表GCN的一层。层数是节点特征可以行进的最远距离。例如，使用 1 层 GCN，

RAG嵌入（Retrieval-Augmented Generation with Embeddings）又叫做检索增强生成技术，是一种结合语义检索和生成的技术。通过将文档和查询转化为高维向量（嵌入）表示，RAG利用相似度计算从知识库中检索相关内容，再将检索结果作为上下文输入生成模型生成答案。它无需微调模型，能动态扩展知识库，适用于问答系统、文档生成和实时知识更新等场景，具有灵活、高效的特点。RA

游戏地址：https://flappybird.io/该游戏的规则是：点击屏幕则小鸟立即获得向上速度。不点击屏幕则小鸟受重力加速度影响逐渐掉落。小鸟碰到地面会死亡，碰到水管会死亡。（碰到天花板不会死亡）小鸟通过水管会得分。

LeNet是一种经典的卷积神经网络架构，于1998年由Yann LeCun等人提出，被广泛应用于手写数字识别任务。它是深度学习中的里程碑之一，为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。LeNet的设计灵感来自于人类视觉系统的结构。它由一系列的卷积层、池化层和全连接层组成，用于从输入图像中提取特征并进行分类。其中最为典型的就是。

LeNet是一种经典的卷积神经网络架构，于1998年由Yann LeCun等人提出，被广泛应用于手写数字识别任务。它是深度学习中的里程碑之一，为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。LeNet的设计灵感来自于人类视觉系统的结构。它由一系列的卷积层、池化层和全连接层组成，用于从输入图像中提取特征并进行分类。其中最为典型的就是。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务中都有显著的提升效果，是目前应用最广泛的模型之一。卷积

（Prime number），又称，指在大于的中，除了1和该数自身外，无法被其他自然数的数（也可定义为只有1与该数本身两个正因数的数）。大于1的自然数若不是素数，则称之为（也称为合成数）。例如，是个素数，因为其正约数只有1与5。7是个素数，因为其正约数只有1与7。而4则是个合数，因为除了1与4外，2也是其正约数。6也是个合数，因为除了1与6外，2与3也是其正约数。确立了素数于里的核心地位：任何大于