机器学习是人工智能的核心子领域，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习通过带标签数据训练模型进行预测（回归和分类），无监督学习则从无标签数据中发现隐藏模式（聚类和异常检测）。线性回归作为监督学习的基础方法，使用均方误差成本函数评估模型性能，并通过梯度下降算法优化参数。梯度下降通过迭代调整参数使成本函数最小化，学习率的选择对收敛至关重要。本文系统介绍了机器学习的基本概念、分类方法以及

由于众所周知的原因，Claude官方已经禁止国内使用了，所以Claude Code CLI也就无法直接使用了。所以我们需要使用中转服务调用Claude API，或者换成咱们国产的LLM API，比如Deepseek V3.1, Qwen-Coder, Kimi K2等等。有点标题党了，勉强算是“最佳实践”吧。

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对于有符号整形变量int来说，第一个bit位为符号位，0表示整数，1表示负数，后面的31位，正数用原码表示，最大值为。负数用补码表示，特别的，为了避免同时出现正0和负0的情况，如果是0x80000000，规定为。对于unsigned无符号整型变量来说，最小值即为0，最大值即为0xffffffff，即。int和long类型变量占用字节数与编译器有关，一般默认占用4个字节，即32个bit。也就是说，负