🧠:在这个场景中，我们首先需要生成3个包含10个随机数的向量，然后使用LASSO正则化来处理过拟合问题。但是，LASSO正则化通常用于线性回归模型，这里我们只有3个向量，没有明确的目标变量。因此，我们可以先创建一个线性模型，然后使用LASSO正则化来选择特征。最后，我们将返回3个向量的中位数。以下是一个R语言自定义函数的示例：```R# 加载所需的库library(glmnet)# 自定义函数custom_function <- function() { # 生成3个包含10个随机数的向量 set.seed(123) vec1 <- sample(1:20, 10, replace = TRUE) vec2 <- sample(1:20, 10, replace = TRUE) vec3 <- sample(1:20, 10, replace = TRUE) # 创建一个数据框，将3个向量作为特征，生成一个随机的目标变量 data <- data.frame(vec1, vec2, vec3, target = rnorm(10)) # 使用LASSO正则化进行特征选择 model <- cv.glmnet(data[, 1:3], data[, 4], alpha = 1) # 获取非零系数的特征 selected_features <- names(coef(model, s = "lambda.min"))[coef(model, s = "lambda.min") != 0] # 计算3个向量的中位数 median_vec1 <- median(vec1) median_vec2 <- median(vec2) median_vec3 <- median(vec3) # 返回中位数 return(list(median_vec1, median_vec2, median_vec3, selected_features))}# 调用自定义函数result <- custom_function()print(result)```请注意，由于我们生成的目标变量是随机的，LASSO正则化可能不会选择任何特征。在这种情况下，`selected_features`将是一个空列表。

🧠:根据你提供的信息，本周中东部地区将受到冷空气的影响，导致气温出现显著下降，这种现象在气象学上被称为“冷锋过境”。冷锋是冷空气团与暖空气团相遇时形成的边界，当冷空气团向暖空气团推进时，会将暖空气抬升，导致气温下降，有时还会伴随降水。这次冷空气的影响范围广泛，不仅中东部地区，连广东这样的南方省份也将受到影响，气温将出现“跳水式”下降，广州的最高气温甚至将降至10℃，这在通常较为温暖的华南地区是较为罕见的。对于这种天气变化，建议当地居民做好保暖措施，尤其是老人、儿童和体弱者，应避免长时间暴露在寒冷环境中，以防感冒等疾病。同时，出行时应注意防滑，避免因路面结冰导致的交通事故。此外，农业部门也应采取措施，保护农作物免受冻害。这种冷空气活动是季节性天气变化的一部分，通常在秋冬季节较为常见，但其强度和影响范围会因年份和地理位置而异。对于气象部门来说，准确预测冷空气的路径和强度，及时发布预警信息，对于减少其对人们生活和生产的影响至关重要。

🧠:```pythonclass DynamicAverage: def __init__(self): self.numbers = [] self.sum = 0 def add_number(self, number): if not isinstance(number, (int, float)): raise ValueError("Invalid input. Please enter a number.") self.numbers.append(number) self.sum += number def remove_number(self, number): if not isinstance(number, (int, float)): raise ValueError("Invalid input. Please enter a number.") if number not in self.numbers: raise ValueError("Number not found in the list.") self.numbers.remove(number) self.sum -= number def calculate_average(self): if len(self.numbers) == 0: raise ValueError("No numbers in the list to calculate average.") return self.sum / len(self.numbers)# Example usage:dynamic_avg = DynamicAverage()dynamic_avg.add_number(10)dynamic_avg.add_number(20)dynamic_avg.add_number(30)print(dynamic_avg.calculate_average()) # Output: 20.0dynamic_avg.remove_number(20)print(dynamic_avg.calculate_average()) # Output: 20.0```这个类`DynamicAverage`实现了添加数字、删除数字和计算平均值的功能。在添加和删除数字时，它会检查输入是否为数字，以避免异常。在计算平均值时，它会检查列表中是否有数字，以避免除以零的错误。

🧠:在分析ember和robin谁先到达相同地点的问题时，我们需要考虑多个因素，包括他们的运动速度、衣物阻力以及他们各自的运动习惯。首先，我们假设ember和robin的运动速度不受衣物阻力的影响，即他们的最大速度是固定的，但实际达到的速度会因为阻力而有所降低。1. 运动速度：由于ember有运动习惯，她跑步的速度很可能比robin走路的速度快。假设ember的跑步速度为Vr，robin的走路速度为Vw，且Vr > Vw。2. 衣物阻力：衣物阻力系数会影响实际达到的速度。阻力系数越低，衣物对运动的阻力越小。ember的运动服阻力系数为0.4，robin的休闲服阻力系数为0.6。这意味着ember的衣物对她的运动影响较小，而robin的衣物对他的运动影响较大。3. 实际达到的速度：假设阻力系数直接影响速度的比例，我们可以用以下公式来表示实际达到的速度：实际速度 = 最大速度 / (1 + 阻力系数)。因此，ember的实际跑步速度为Vr / (1 + 0.4) = Vr / 1.4，robin的实际走路速度为Vw / (1 + 0.6) = Vw / 1.6。4. 到达时间：到达时间 = 距离 / 实际速度。假设距离为D，ember的到达时间为D / (Vr / 1.4)，robin的到达时间为D / (Vw / 1.6)。由于Vr > Vw，且ember的衣物阻力影响较小，ember的实际跑步速度很可能大于robin的实际走路速度。因此，ember的到达时间会比robin短，即ember会先到达相同地点。然而，这个分析是基于一些假设的，实际情况可能因个人体能、运动习惯、具体衣物的阻力效果以及运动的具体环境（如风阻）等因素而有所不同。

🧠:早餐是一天中最重要的一餐，确保它既健康又营养均衡非常重要。以下是一个包含蛋白质、碳水化合物和蔬菜的早餐食谱，适合早晨准备： 西式健康早餐：煎蛋配全麦吐司和蔬菜# 材料：- 2个鸡蛋- 1片全麦吐司- 1/2个牛油果，切片- 1小把菠菜- 1/4个红椒，切丝- 1/4个黄椒，切丝- 盐和黑胡椒，适量- 橄榄油，适量# 做法：1. 煎蛋：在平底锅中加入少量橄榄油，用中火预热。打入鸡蛋，根据个人喜好煎至蛋白凝固，蛋黄半熟或全熟。撒上少许盐和黑胡椒调味。2. 烤吐司：将全麦吐司放入烤面包机中，烤至表面金黄。如果没有烤面包机，也可以在平底锅中用少量橄榄油煎至两面微黄。3. 准备蔬菜：在另一个平底锅中，加入少量橄榄油，用中火加热。加入切好的红椒和黄椒丝，翻炒至稍微变软。加入菠菜，继续翻炒至菠菜稍微变软，撒上少许盐和黑胡椒调味。4. 摆盘：将煎好的鸡蛋放在盘子的一边，旁边放上烤好的全麦吐司。在吐司上铺上牛油果片。最后，将炒好的蔬菜放在盘子的另一边。这个早餐不仅色彩丰富，而且营养均衡，蛋白质来自鸡蛋，碳水化合物来自全麦吐司，蔬菜提供了丰富的纤维和维生素。早晨享用这样一份早餐，可以为一天的开始提供充足的能量和营养。

🧠:刘翔是中国田径运动员，主要参加的是110米跨栏项目，属于田径运动中的径赛项目。他的运动生涯中，取得了许多辉煌的成绩，其中最引人注目的成绩是在2004年雅典奥运会上，他以12.91秒的成绩夺得110米跨栏金牌，平了当时的世界纪录。2006年，在瑞士洛桑田径超级大奖赛中，刘翔以12.88秒的成绩打破了由英国选手科林·杰克逊保持了13年之久的世界纪录。2007年，在日本大阪田径世锦赛上，刘翔以12.95秒的成绩夺得110米跨栏冠军，实现了奥运会、世锦赛和世界纪录的“大满贯”。刘翔的这些成绩，使他成为了中国田径史上的传奇人物。