学习笔记

本文详细记录了 LeetCode 第 2 题“两数相加”的解题过程。首先介绍了题目要求，然后分享了初次使用递归提取数值并相加的实现方法。最后，通过模拟竖式加法优化了算法，提升了性能，并提供了完整的 Python 代码实现和运行结果截图。

本文详细记录了LeetCode第3题“无重复字符的最长子串”的解题过程。从最初的暴力解法到后续的滑动窗口优化，提供了完整的Python代码实现和思路分析，帮助理解字符串处理中的滑动窗口算法技巧。

本文详细记录了LeetCode第一题“两数之和”的解题思路与优化过程。从暴力解法开始，逐步优化到使用哈希表实现O(n)时间复杂度，适合JavaScript算法初学者学习参考。

记录一次把 Docker 容器中的 pylint、pip 和 VS Code Server 配置保存下来的实践。文章演示 docker commit 的使用，也说明它适合临时验证而不适合作为长期构建流程，最终应把环境变化写回 Dockerfile。

记录 Ubuntu 使用中遇到的依赖冲突、Bash 进程替换、sudo 权限和 GNOME 设置入口问题。文章保留原始报错与当时的处理过程，同时补充先确认环境、避免盲目 purge 和验证修复结果的排查顺序。

Ubuntu 装好只是开始：这份旧笔记整理 Chrome、输入法、桌面美化、软件源和常用开发环境的配置步骤，也保留了当时折腾 Ubuntu 18.04 时踩过的坑。

区分弱人工智能与强人工智能，说明当前 AI 擅长与不擅长的边界，避免把统计模型神化成通用智能。

无监督学习没有标准答案标签，目标是从数据本身发现结构，常见任务是聚类和降维。

用房价预测的例子说明线性回归在做什么：用一条直线（或超平面）去拟合输入和连续输出之间的关系。

本文介绍了机器学习的基本定义，重点讲解了有监督学习中的两大核心问题：回归问题与分类问题。通过房价预测的例子解释了回归分析，通过肿瘤良恶性判断的例子说明了分类问题，帮助读者理解机器学习算法如何根据历史数据预测连续值或离散标签。