🧠:"个，十，百，千"这四个字在中文里代表的是计数单位，它们结合起来可以表示从一到数千的数字，是中文数字系统的基础。在古代，这四个字以及它们的组合被广泛用于日常计数和记录。在现代，虽然大数字的表达方式更加多样化，但这四个字依然在日常生活中频繁使用，特别是在口头表达和一些传统文献中。这四个字的使用，体现了中文数字系统的特点，即十进制系统。"个"代表一，"十"代表十，"百"代表一百，"千"代表一千。通过这四个基本单位的组合，可以表达出更大的数字。例如，"一百"表示100，"一千"表示1000，而"一千零一"则表示1001。此外，这四个字的组合还常用于文学、诗歌和成语中，以表达数量众多或强调数量的概念，如"千千万万"、"千百"等，用来形容数量极大或种类繁多。在文化上，它们也象征着丰富、繁荣和多样性。

🧠:首先，我们需要导入所需的库和数据集。我们将使用`sklearn`的`datasets`模块加载`Breast Cancer`数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们将使用`LogisticRegression`模型和`GridSearchCV`进行超参数调优。最后，我们将使用`roc_auc_score`评估模型性能，并使用`matplotlib`进行可视化。```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import roc_auc_score# Load the Breast Cancer datasetdata = load_breast_cancer()X = data.datay = data.target# Split the dataset into training and testing setsX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# Create a Logistic Regression modellog_reg = LogisticRegression(solver='liblinear')# Set up the grid search for hyperparameter tuningparam_grid = {'C': np.logspace(-4, 4, 20)}grid_search = GridSearchCV(log_reg, param_grid, cv=5, scoring='roc_auc')# Fit the model and find the best hyperparametersgrid_search.fit(X_train, y_train)best_C = grid_search.best_params_['C']print("Best C parameter:", best_C)# Train the model with the best C parameterlog_reg_best = LogisticRegression(C=best_C, solver='liblinear')log_reg_best.fit(X_train, y_train)# Make predictions on the test sety_pred = log_reg_best.predict_proba(X_test)[:, 1]# Calculate the ROC AUC scoreroc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)print("ROC AUC score:", roc_auc)# Plot the ROC AUC scores for different C valuesroc_auc_scores = [result.mean_validation_score for result in grid_search.cv_results_['mean_test_score']]plt.plot(param_grid['C'], roc_auc_scores)plt.xscale('log')plt.xlabel('C parameter')plt.ylabel('ROC AUC score')plt.title('C parameter vs ROC AUC score')plt.show()```在上面的代码中，我们首先加载了`Breast Cancer`数据集并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用`GridSearchCV`进行超参数调优。我们选择了C参数的范围（从1e-4到1e4），并使用5折交叉验证和ROC AUC评分来评估模型性能。找到最佳C参数后，我们使用该参数训练模型，并在测试集上进行预测。最后，我们计算了ROC AUC评分并绘制了C参数与ROC AUC评分之间的关系图。C参数是逻辑回归模型中的正则化参数，它控制了模型复杂度。较小的C值意味着更强的正则化，这可能导致模型欠拟合；而较大的C值意味着较弱的正则化，这可能导致模型过拟合。从上面的图表中，我们可以看到随着C值的增加，ROC AUC评分先增加后降低。这意味着存在一个最优的C值，使得模型在测试集上的性能最佳。在本例中，我们找到了这个最优C值，并使用它训练了模型，得到了较高的ROC AUC评分。

🧠:创建一个浪漫晚餐的购物清单，既包括食材也包括必要的厨房用品和厨具，可以确保你为两个人准备一顿完美的晚餐。以下是一个详细的清单，旨在涵盖所有方面： 食材# 开胃菜- 鲜虾或生蚝（根据个人喜好）- 新鲜的蔬菜（如小番茄、黄瓜、胡萝卜条）- 芝士拼盘（选择几种不同口味的奶酪）- 面包或脆饼# 主菜- 牛排或羊排（每人一份）- 新鲜的三文鱼或鲈鱼（每人一份）- 蔬菜（如芦笋、西兰花、胡萝卜）- 土豆或米饭# 甜点- 巧克力慕斯或提拉米苏- 新鲜水果（如草莓、蓝莓、覆盆子）# 饮料- 红酒或白葡萄酒- 气泡水或果汁- 矿泉水 厨房用品# 基本厨具- 炒锅- 煎锅- 烤盘- 蒸锅- 砧板- 刀具（菜刀、水果刀）- 厨房剪刀- 搅拌碗- 搅拌器- 量杯和量勺- 筷子或餐叉- 餐盘和碗- 高脚杯（用于红酒或白葡萄酒）# 调料- 盐和黑胡椒- 橄榄油- 黄油- 大蒜和洋葱（切片或粉）- 香草（如迷迭香、百里香、罗勒）- 芝士（如帕尔马干酪）- 酱油或醋- 蜂蜜或糖 其他- 餐巾纸或餐巾- 蜡烛（营造浪漫氛围）- 音乐播放器（准备一些轻松的背景音乐）确保在准备食材时考虑到你和伴侣的饮食偏好和任何食物过敏情况。这个清单应该能帮助你准备一顿既美味又浪漫的晚餐。享受烹饪和用餐的过程！

🧠:SQL Server中的分区函数主要用于窗口函数中，用于定义窗口函数的范围。以下是SQL Server中常用的分区函数：1. PARTITION BY：这是最常用的分区函数，它将结果集分割成多个分区，每个分区都是独立的，窗口函数在每个分区内独立计算。例如，如果你有一个销售数据表，你可以使用PARTITION BY函数按产品或地区对数据进行分区，然后在每个分区内计算总销售额。2. OVER()：这个函数通常与窗口函数（如RANK(), ROW_NUMBER(), LEAD(), LAG()等）一起使用，用于定义窗口函数的行为，包括分区、排序和窗口框架。OVER()函数可以包含PARTITION BY, ORDER BY和ROWS/BETWEEN子句。3. DISTRIBUTED BY：这个函数在SQL Server中并不常见，它主要在并行处理或分布式数据库系统中使用，用于定义数据如何在不同的节点或分区中分布。4. REPARTITION()：这个函数在SQL Server中也并不常见，它主要用于改变数据的分区方式，例如，你可能需要将数据从基于日期的分区重新分区为基于地区的分区。以下是一个使用PARTITION BY和OVER()函数的例子：```sqlSELECT SalesPersonID, OrderDate, SalesAmount, RANK() OVER (PARTITION BY SalesPersonID ORDER BY SalesAmount DESC) as SalesRankFROM Sales```在这个例子中，我们首先按SalesPersonID对数据进行分区，然后在每个分区内按SalesAmount降序计算每个销售员的销售额排名。

🧠:这片被圈起来的区域草长得更高、更密，可能有以下几个原因：1. 肥料或营养物质的差异：如果这片区域曾经被用作堆肥或有动物在此排泄，那么土壤中的营养物质会比周围区域更丰富，从而促进草的生长。营养丰富的土壤可以提供植物生长所需的氮、磷、钾等元素，使草长得更茂盛。2. 水分管理：如果这片区域的水分管理得当，比如有自然的水源或人为的灌溉，那么草会因为得到充足的水分而生长得更好。水分是植物生长的必需品，充足的水分可以促进植物的光合作用和营养吸收。3. 遮荫和光照：如果这片区域周围的树木或建筑物较少，那么它可能接收到更多的阳光，光照是植物进行光合作用的必要条件，充足的光照可以促进草的生长。相反，如果周围有遮挡，那么草可能因为光照不足而生长缓慢。4. 土壤类型和pH值：土壤的类型和pH值也会影响植物的生长。如果这片区域的土壤更适合草的生长，比如土壤排水性好、pH值适中，那么草会生长得更好。5. 人为因素：这片区域可能被人为地保护，比如定期除虫、除草，或者使用了促进草生长的化学物质，这些都可能导致草长得更茂盛。6. 动物活动：动物的活动，如兔子和田鼠的挖掘，可以松动土壤，增加土壤的透气性和排水性，从而有利于草的生长。同时，动物的排泄物也是天然的肥料，可以提供草生长所需的营养。综上所述，这片区域草长得更高、更密，可能是由于上述一个或多个因素的综合作用。

🧠:在新买的小册子上写字，可以是一种仪式感的开始，象征着你对这本小册子的正式启用。你可以选择写一些对你有特殊意义的字句，比如：1. 励志名言：比如“天道酬勤”，“知行合一”，“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海”等，这些名言可以激励你不断前进。2. 个人座右铭：如果你有自己特别喜欢的座右铭，比如“静水流深”，“厚德载物”，“自强不息”等，写在小册子的首页，每次翻开都能提醒自己。3. 目标或梦想：写下你近期或长期的目标，比如“成为一名优秀的程序员”，“环游世界”，“出版自己的书”等，让这些目标成为你前进的动力。4. 感恩的话语：比如“感谢生命中的每一次遇见”，“感恩每一份经历”，表达你对生活的感激之情。5. 简单的问候或祝福：比如“愿你每天都有好心情”，“愿你所愿，终能实现”，给自己的每一天都带来正能量。选择什么内容，完全取决于你个人的喜好和当下的心情。这本小册子将成为你个人的宝藏，记录你的思考、梦想和成长。