今天給大家介紹一個(gè)非常好用的edge AI插件

鏈接：https://sider.ai/invited?c=8a13e4018fac50e99224ecf94ff48f80

每天30次的免費(fèi)額度真的很人性化了，支持對話、AI輔助搜索、閱讀PDF、圖文轉(zhuǎn)換

以下是她提供的一些回答：

當(dāng)然可以！AI（人工智能）是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以讓計(jì)算機(jī)程序自主地學(xué)習(xí)、推理、理解和決策。AI 已經(jīng)應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自動駕駛汽車、語音識別、機(jī)器翻譯、智能家居等。

以下是一些關(guān)于 AI 的鏈接：

1. 維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD

2. 人工智能的歷史：https://www.zhihu.com/question/50503384

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)：https://www.zhihu.com/topic/19552832/hot

4. 深度學(xué)習(xí)：https://www.zhihu.com/topic/20789129/hot

如果您需要關(guān)于 AI 的代碼，以下是一個(gè)簡單的 Python 代碼示例，用于訓(xùn)練一個(gè)簡單的線性回歸模型：

```python

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些隨機(jī)數(shù)據(jù)

X = np.random.rand(100, 1)

y = 2 * X + 1 + np.random.randn(100, 1)

# 創(chuàng)建一個(gè)線性回歸模型

model = LinearRegression()

# 訓(xùn)練模型

model.fit(X, y)

# 預(yù)測新的數(shù)據(jù)

new_X = np.array([[0.5]])

new_y = model.predict(new_X)

print(new_y)

```

這段代碼使用了 NumPy 和 scikit-learn 庫，首先生成了一些隨機(jī)數(shù)據(jù)，然后使用 LinearRegression 類創(chuàng)建了一個(gè)線性回歸模型，并使用 fit() 方法訓(xùn)練了模型。最后，使用 predict() 方法預(yù)測了一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)。