机器学习入门：6. 分类：基于规则的分类

介绍基于规则的分类思想、规则评估与冲突处理，以及规则生成与 FOIL 信息增益方法。

机器学习入门：5. 分类：贝叶斯方法

概述贝叶斯决策与 MAP，先验 / 似然 / 后验的更新规则，朴素贝叶斯的条件独立与平滑处理，以及贝叶斯网络在相关特征下的建模与局限。

机器学习入门：4. 对模型的评估

涵盖分类误差与泛化、训练误差对比，解析欠拟合 / 过拟合原因、复杂度惩罚与剪枝策略，以及模型评估与交叉验证要点。

机器学习入门：3. 基础的概念和处理方法

本文系统介绍了机器学习的五大框架：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习及其他类型，并详细讲解了决策树等具体训练方法及其评估指标。

机器学习入门：2. 数据挖掘基础

本文介绍了数据挖掘的基础概念, 包括数据质量、相似度与距离度量、数据预处理方法以及信息论度量。内容涵盖余弦相似度、Jaccard 系数、皮尔逊相关系数、欧氏距离、马氏距离等多种算法, 并解释了熵和互信息在数据挖掘中的应用。

机器学习入门：1. 数据属性与类型详解

本文详细介绍了数据科学中的基本概念，包括对象、属性、属性值的类型（名义型、有序型、区间型、比例型）、离散与连续属性值、属性值的对称性以及数据集的类型（记录型、图数据、有序数据）。

机器学习入门指南：0

介绍机器学习的基本概念

1panel 升级快速链接

1panel的从升级 v1升级到v2的完整教程很间接，提供一个直达 https://gitee.com/fit2cloud-feizhiyun/1panel-migrator/releases/ 然后按照这个安装

自建S3，Minio，并通过挂载网盘备份

最近又把底层换成了FNos，然后飞牛可以持续挂载网盘，这样我终于可以摆脱Alist或者Openlist用的第三方不稳定的挂载了。 这个时候又接触了思源笔记，需要稳定的同步服务器，加上手里的云服务器越来越多，我需要一个稳定的内容服务器来负责备份和同步节点。那么现在最好的就是S3存储了。 第一步：自建方

Searxng安装过程以及接入openwebui

Openwebui没有自带的联网搜索，所以我们可以接入第三方搜索服务，或者自建。 github地址 ：https://github.com/searxng/searxng 所有的步骤需要 一台装有docker的服务器 可以运行docker compose Embeding 模型 第一步：安装Sear

关于Netcup，本网站运行的机器

在欧洲市场里，Netcup 一直是以 性价比高 + 稳定可靠 出名的服务商。公司最早起源于 2000 年代初，2008 年注册为 GmbH，后来并入 Anexia 集团。总部在德国 Karlsruhe，如今已经服务了超过十万客户。它不仅提供虚拟主机和服务器，还提供域名注册，属于“一站式”服务。 历史

关于永久域名邮箱-Namecrane

最近给自己搞了个 NameCrane 的邮箱。之前一直在尝试自建邮箱，但是总容易被丢进垃圾箱。索性找家公司看看能不能解决下这个问题。 NameCrane 邮箱服务有几个比较突出的特点： 价格简单：年付方案里，100G 邮箱只要10刀/年；如果希望“一次买断”，有 lifetime 邮箱，比如 250

被动收入-流量卡推广-成为二级经销商

国内对于流量的需求越来越高，最开始是看到B站上有推广的19块钱185GB一个月的流量，所以办了两张给自己和家里人用。 后来看到有人评论说这个可以自己成为代理，所有搞了一个。 从2022年弄到现在了，平台还没跑路，也陆陆续续帮朋友办了几张卡，每张卡能返利150rmb左右，其实还是相当可观的。 （当然给

八项规定辅助背诵

https://baxiang.cn1.sehlani.com 帮助大家背诵八项注意

新手搭建paperless-ngx过程

起因 最近更换了服务器的底层，从Windows换成了Debian系统，所以上面的所有docker都需要迁移一遍。今天轮到了paperless-ngx. paperless-ngx 是一个文档电子化助手，有ocr和自动裁剪，而且最主要的是有多端设备可以无缝访问。 项目 项目地址：https://doc

搭建运势网站引流店铺

搭建了一个在北美运行的运势网站。 如以下嵌入的网站 https://fortune.amulete.me 第一次用cursor搭建的网站。 然后发现现在ai的能力大概是两层

开源模型对话窗口