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- 决策树（Decision Tree） - 菜鸟教程
决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。 决策树通过树状结构来表示决策过程，每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类别或值。
- Linux tree命令 - 菜鸟教程
执行tree指令，它会列出指定目录下的所有文件，包括子目录里的文件。 语法tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I ][-P ][目录 ] 参数说明： -a 显示所有文件和目录。
- Trae 教程 | 菜鸟教程
六、开始使用 打开已有项目或克隆 Git 仓库 ：登录成功后，你可以打开已有的项目或克隆 Git 仓库，开始使用 Trae 进行开发工作。 使用 AI 助手创建新项目 ： 如果你想从 0 到 1 创建一个新项目，可以使用 Trae 的 AI 助手，它会引导你完成项目的创建过程。
- 二分搜索树 - 菜鸟教程
二分搜索树（英语：Binary Search Tree），也称为 二叉查找树 、二叉搜索树 、有序二叉树或排序二叉树。满足以下几个条件： 若它的左子树不为空，左子树上所有节点的值都小于它的根节点。 若它的右子树不为空，右子树上所有的节点的值都大于它的根节点。
- Maven 常用命令 - 菜鸟教程
# 查看依赖树 mvn dependency:tree # 检查可用更新 mvn versions:display-dependency-updates
- pip 使用国内镜像源 - 菜鸟教程
默认情况下 pip 使用的是国外的镜像，在下载的时候速度非常慢，本文我们介绍使用国内清华大学的源，地址为： https: pypi tuna tsinghua edu cn simple 我们可以直接在 pip 命令中使用 -i 参数来指定镜像地址，例如： pip3 install numpy -i https: pypi tuna tsinghua edu cn simple 以上命令使用清华镜像源安装 numpy 包。
- Ollama 教程 - 菜鸟教程
Ollama 教程 Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。 Ollama 提供对模型量化的支持，可以显著降低显存要求，使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。
- Ollama 安装 - 菜鸟教程
Ollama 安装 Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。 Ollama 对硬件要求不高，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。 CPU：多核处理器（推荐 4 核或以上）。GPU：如果你计划运行大型模型或进行微调，推荐使用具有较高计算能力的 GPU
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