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    Typora优化教程:如何使用回车键来实现「换行」而非「分段」(类似Obsidian)

    前言:首先在Typora中的默认设置中按一下 回车键 会实现「分段」操作(中间空一行)按一下 Shift+回车键会实现「换行」操作(中间不空行)效果如下图所示:分段分段分段换行换行换行我们的最终目标:按一下...回车键 会实现「换行」操作按一下 shift+回车键 会实现「分段」操作(更推荐按两下 回车键 来实现「分段」操作,非常好用)一些题外话,心急的话可以直接去看后面的教程:如果你只使用Typora来编写和上传文章...会实现「换行」操作按一下 shift+回车键 会实现「分段」操作(更推荐按两下 回车键 来实现「分段」操作,非常好用)五、设置开机自启动(可选)请参考下面的教程《Win10——如何设置开机自启动项》...将被渲染为一个「空格」,将无法实现「换行」操作,使用「软换行」隔开的两行文字将被渲染为同一行渲染前主流编辑器渲染后原生语法渲染后软换行1(shift+回车键)1111 1硬换行1 (空格+空格+回车键)...+空格+回车键「分段」是 回车+回车键也就是说只需要使用「空格」和「回车键」这两个按键就能实现所有操作「shift」是主流编辑器为了方便进行「换行」操作而引入的键位

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    使用CatBoost进行不确定度估算:模型为何不确定以及如何估计不确定性水平

    本教程涵盖以下主题: 什么是预测不确定性,为什么您要关心它? 不确定性的两个来源是什么? 如何使用CatBoost梯度提升库估算回归问题的不确定性 什么是不确定性?...预测不确定性估计可用于检测错误。理想情况下,该模型在可能会出错的情况下表明高度不确定性。这使我们能够发现错误并采取更安全的措施。至关重要的是,行动的选择取决于模型为何不确定。...不确定性的主要来源有两个:数据不确定性(也称为偶然不确定性)和知识不确定性(也称为认知不确定性)。如果我们的目标是发现错误,则不必将这两个不确定性分开。...与数据不确定性不同,可以通过从一个了解程度不高的区域收集更多的训练数据来减少知识不确定性。 本教程详细介绍了如何在CatBoost中量化数据和知识的不确定性。...CatBoost中的知识不确定性 我们知道如何估算数据中的噪声。但是,如何衡量由于特定地区缺乏培训数据而导致的知识不确定性?如果我们要检测异常值该怎么办?估计知识不确定性需要模型的整体。

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