鉴于前段时间出的第一篇记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一），有小伙伴问到关于微信开发工具的使用，特出本文带大家简单了解一下，开始“扫盲”！主要的工作区：文件必需作用app.js是小程序逻辑app.json是小程序公共配置app.wxss否小程序公共样式表文件类型必需作用js是页面逻辑wxml是页面结构json否页面配置wxss否页面样式表。

奇异值分解（）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意m×nm \times nm×n的矩阵AAAVTV^TVT其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵VTV^TVT是V 的转置。这个公式表示将 A 分解为三个矩阵的乘积，其中 U 和VTV^TVT。

支持向量机（）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin），即支持向量到超平面的距离。具体地，对于给定的训练集，SVM会找到一个最优的分离超平面，使得距离该超平面最近的样本点（即支持向量）到该超平面的距离最大化。SVM是一种二分类算法，但可以通过多次调用SVM实现多分类问

核密度估计（，简称KDE）是用于估计连续随机变量概率密度函数的非参数方法。它的工作原理是在每个数据点周围放置一个“核”（通常是某种平滑的、对称的函数），然后将这些核加起来，形成一个整体的估计。这可以被视为对直方图的平滑，使得得到的密度函数更连续、更平滑。KDE的主要组件是核函数和带宽。核函数确定了每个数据点对估计的贡献的形状，而带宽决定了核的宽度，影响估计的平滑程度。正确选择这两个组件对于获得有意

迄今为止，Github已经7.7万stars了，项目真的顶这里提前下载好了，如果登不上Github或者下载失败的可以在后台回复autogpt领取v0.2.1的源码压缩包十分重磅！GPT3.5都还没玩明白，傍着GPT4的AutoGPT就又要乱杀了，特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy也提到**“AutoGPT”将成为提示工程的下一个前沿**，网上很多人只提

孟德尔随机化(，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。它基于这样的原理：基因变异是在出生前就随机分配给个体的，类似于在随机对照试验中随机分配治疗，因此可以帮助区分因果关系和简单相关性。孟德尔随机化通常用于观察性数据，以确定一个特定的生物标志物、行为或其他暴露是否真正地影响了健康结果，而不是仅仅与之相关。通过这种方法，研究者可以减少混杂因素的影响，避免了传统观察

柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形，以下使用的是R的基础包。

孟德尔随机化(，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。它基于这样的原理：基因变异是在出生前就随机分配给个体的，类似于在随机对照试验中随机分配治疗，因此可以帮助区分因果关系和简单相关性。孟德尔随机化通常用于观察性数据，以确定一个特定的生物标志物、行为或其他暴露是否真正地影响了健康结果，而不是仅仅与之相关。通过这种方法，研究者可以减少混杂因素的影响，避免了传统观察

Logistic回归计算量小，训练速度快。输出结果易于理解。Logistic回归的输出结果是概率，易于解释。容易扩展。可用于多分类问题和不平衡数据集。只适用于线性可分的问题。