minmax hub中文版怎么用
mini max 发布了一款桌面应用产品，叫 mini max hub， 其实也就是把各种 scale 以及智能体然后集成到一个桌面端了。但让人惊喜的是，这个桌面端它可以整理你本地的文件，虽然还不能完全接管你本地的电脑，但是它可以 进行文件的一些整理，就是用它来整理我本地的文件，因为我本地的文件非常多，有时候也很乱，我们下面就来演示一下怎么用 mini max hub 来整理一下你本地的文件。 mini max hub 是 需要下载安装的，它是一个单独的客户端，我们这儿 直接就预设了一个文件管理，我们把这个路径直接复制给他，否则他会找半天，然后白白浪费 talking， 直接点击发送就行了。他已经找到这个文件路径了啊，然后并且已经完成文件的这个识别，经过他分析理解之后啊，然后给了我们一些建议啊， 他会把所有的文件分析出来，里边共有多少个文件，分布在三十八个子文件夹里边，在动手之前需要给我确认几个方向，文件整理方式，按内容分布，重新整组。然后第二步是无法辨别的内容， ai 识别后重命名，输出报告，生成清单列表，然后确认之后直接点击提交。但是他在做的过程中，我们就可以干其他事了， 可以多任务并行，人机携同，我们现在就可以等待他的完成了。好了，他的文件整理已经结束了，然后就会生成一个这样的一个文件报告，就是一个新旧文件的一个名称对比， 包括在什么地方，这样方便你找到这个文件。呃，这种建议一定要生成一个这样的一个文件目录啊。当你再重新整理这个原件素材之后，再剪辑工程文件里面就找不到这些了。我们可以通过这样的一个对比来进行替换查找。我们看一下消耗了多少？ tokyo 消耗了大概有 三四块钱吧，不到五块钱的样子啊。其实用这种方式可以来试一试，它还是挺快的。
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01:55查看AI文稿AI文稿你能相信 cloud bot 已经落伍了？估计各位最近都被 cloud bot 疯狂刷屏了吧。作为一个 ai 智能体，它可以帮助用户完成很多自动化的工作，彻底解放双手，提高生产力。但是由于其过于强大的功能，出于安全考量，可能有很多朋友像我一样掏出了吃亏很久的 mac mini， 或是在虚拟机上搭建一个安全的隔离环境。当然，还有更简变的体验方法，就是使用腾讯云港推出的三十八元包月的 cloud bot 清亮服务器，不过你仍然需要再配置后端的大模型 a p i 接口才能让它工作。 而今天要给大家介绍的是 mimax 在 数小时前刚推出的智能体软件，号称是 cloud co work 加 cloud bot 的 合体，是更强的新一代的 ai 智能体，它可以同时在本地电脑和云端运行，通过代理功能来批量运行工作流。它还自带了强大的 skills 技能库，可以控制你的浏览器完成各种任务，并可以轻松定制各种你想要实现的功能。 仅需下载一键安装包，就可以在 mac os 和 windows 系统上顺利运行。我在下载安装后，在易用性和功能性上进行了初步测试。正如 mi max 的 官网介绍所述，这个桌面代理除了可以轻松管理你的本地资源库外，还附带了一些有趣的功能， 比如它可以是管理十八位顶级投资人的 ai 对 冲基金专家，还可以是能帮你生成修仙武侠故事的太虚阁 ai 掌门真人。 这些功能都是开箱即用，无需额外设置。此外，像是需要定期完成的脚本任务，也只需要简单的提示词即可完成。比如在专家模块里，让它每天九点半自动抓取 x 和 ready 的 新闻，并给我推送报告。只需要在对话框输入一句提示词，就能自动创建。 最关键的是 api 配置，你再也不需要额外手动设置了，可以直接调用 min max m 二点一的大模型，或是随时切换到 gemini 三 pro。 通过以上介绍，你觉得 min max 的 这款智能体可以替代 cloud bot 成为你更好的选择吗？欢迎在评论区分享你的观点。
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01:24查看AI文稿AI文稿每一个都是纯自用，无广告分享。一、这款软件常年霸榜 mac 用户的榜单，我们日常在油管、小破站、小某处看到的视频，都可以通过它下载到本地，直接复制网页链接就可以自动识别并下载，还能指定下载视频的不同格式，大家可以试一下。二、 这是 mac 用户格式转换最方便软件平常提交作业或者是文件上传都有格式要求，我们可以把需要转换的图片、视频、音频拖到这里，点击转换按钮就能够转换成想要的格式，是一个办公档离不开的软件。三、 这个软件我已经抢推过无数次了，而且是无可替代。这是一款免费的无损传输软件，无论你是安卓、 windows 还是 mac 或是 iphone， 只需要同时打开这个软件，并且在同一个网络下就能够实现跨平台传输，传输速度也很快，多设备传件真的很方便。四、 这是一个非常实用的截图翻译软件，到我们遇到网页上面的外语，就可以直接框选内容，它就会自动识别并翻译，速度和准确率都很高。除了帮我翻译外语，它还能够快速识别图片中的大段文字，这样就能够一键复制，省去了敲字的时间。 五、相比于 mac 自带的截图录屏功能，它的功能更加强大，不仅支持普通的桌面截图，它还可以滚动长截图截图，截图之后可以标注文字序号、 马赛克、高亮，甚至是更换背景。需录屏的时候还能够调用 mac 镜头或者是 iphone 的 镜头，特别适合平时线上的 ppt 汇报演讲，赶紧码出去试试吧！
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410咖啡狗whacky![KNN · 归一化 Min-Max + 异常值副作用 解决量纲独裁第一招：归一化（Min-Max）。把每个特征压到 [0, 1] 区间，让 KNN 各特征公平贡献。讲透公式两步——先平移再缩放，sklearn MinMaxScaler 三步用法，还有它对异常值（outlier）敏感的副作用。健康预测 demo 现场切换看翻转。如有不对欢迎指正。
#机器学习 #KNN #归一化 #sklearn #AI老师讲ML](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/tos-cn-p-0015/oAoUzAfbDfIA0t9DAbgrIZii50wHwp4DBuAFBP~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2098774800&x-signature=DUIencoxsmmxDX54UvqwXwUeRU0%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=202607071724231DD858659A3CAAB2A961)
07:32查看AI文稿AI文稿上一期我们讲清楚了为什么必须缩放 k n n 距离，把维度差直接相加，量纲不齐就会被数值大的特征读猜。这一期我们看第一种主流缩放方法，皈依化。英文 mean max normalization， 一 句话概括它的目的，把每一个特征都压到零到一这个固定区间，让每个特征在距离公式里贡献相等。 这一期我们走完三件事，公式两步怎么算， s、 k、 l 三步怎么用，以及一个常被忽略的副作用。它对异常值很敏感，归一化的公式很短， x 撇等于 x， 减去最小值，除以最大值减最小值。 语言版，每一个原始值减去这一列的最小值，再除以这一列的跨度，每一列各自算自己的 m 和 max。 身高列用身高的最小最大体重列用体重的最小最大视力列用视力的最小最大算。完美一列的最小值变成零， 最大值变成一，中间所有值限性差到零到一之间。我们用上一期的八个健康样本试一下体重列，从六十五公斤到一百一公斤， min 六十五， max 一 百一，跨度四十五。第一个体重七十公斤，缩放后是七十减六十五等于五， 除以四十五等于零点一一最小那个体重六十五，缩放后是零，最大那个一百一，缩放后是一。 同样规则，掏到身高视力三列各自被压到零到一。公式一行写完，但里面包含两个动作，第一个动作叫平移，每个值减去最小值。这一步等于把整个分布的起点拉到零值，曲线形状一点没变，整体往左挪。 体重列原本起点是六十五公斤，平移后起点变成零，跨度还是四十五。第二个动作叫缩放，除以跨度四十五。这一步把跨度从四十五压到一，相邻样本之间的距离也按比例缩， 体重列变成从零到一，曲线形状还是没变。两步配合下来，起点对齐到零， 跨度压到一，每一列都进了同一把零到一的尺子。这里有个关键性质， 相邻样本之间的相对距离比例，完全保留五公斤和七公斤之间的差距。缩放前占总跨度的多少，缩放后还是占多少，这就是宪性变换的核心，薄比例， 这也正是 k n n 在 缩放后还能保持邻居关系的根基。现在看 sk 怎么调三步， 第一步，导包 mean， max scaler。 第二步，实力化加 fit transform 把训练数据缩放这一行干两件事儿， fit 是 看一遍训练数据，记下每列的 mean 和 max。 transform 是 套公式， x 减 mean 除以跨度。 第三步，训练 k n n。 把缩放后的数据喂给 k neighbor's classifier。 这里有一个特别容易踩坑的地方，预测新数据时必须用同一个 scale 的 transform， 不 能再 fit 一 次，他会用刚才训练数据记下的 min 和 max 把新数据按同一把尺子缩。 如果新数据再 fit 一 次，缩出来的零和一跟训练那把尺子不是同一把， k n n 找邻居就乱了 这个动作。记住一句话，训练 fit 一 次。预测指 transform 代码讲完，打开 mario demo 看现场，翻转屏幕上是上一期八个健康样本三点图， y 轴是体重，四个健康在下半，四个不健康在上半，区别主要在体重和视力。 左边模型参数 k 滑块缩放下拉一成直开关。右边新人特征三滑块中间彩色考 out 显示当前预测。下面两张三点图，左若原始量缸，又是缩放后， 先把缩放下拉保持囊。新人调到身高幺七五，体重八十五，视力一点七，一个有点偏胖但视力很好的人，看预测不健康。 距离明细表，前三个邻具有两个不健康，因为体重八十五跟不健康组的九十二、九十五在体重轴上贴近，而视力一点七这个关键健康指标跨度太小被淹没，现在切缩放下，拉到 mi max scale， 其他不动。看预测翻成健康 前三个邻居全是健康。右边那张图变成零到一的方格，三个特征公平贡献 视力一点七这一位终于有了影响，它属于健康那组的特征。同样数据，同样 k， 唯一变化是开了皈依化预测就翻转皈依化看着很完美， 但有一个局限，他对上一期讲过的异常值很敏感，打开异常值开关，这个开关会往训练级塞一个体重二百五十公斤的离谱值模拟数据入错。看屏幕 缩放参数表里，体重列的命还是六十五，但 max 被拉到二百五，跨度从四十五暴涨到一百八十五，原本的一百一十公斤，现在只缩到零点二四三。 也就是说，原本占满零到一区间的八个正常样本被压扁到零到零点二四这个角落里，剩下百分之七十五的区间被一个异常值占据。直接后果，八个正常样本之间的体重差距被压缩了四倍多。 本来能区分健康和不健康两组的差距，现在距离上几乎贴在一起， k n n 区分度被严重削弱。 一句话总结，皈依化的尺子由 mean 和 max 决定。 mean 和 max 是 单点决定的，一个异常值就能撑开整个区间的尺度，这也是教材标注它适合传统精确小数据场景的原因。皈依化做一个总结， 优点，固定输出区间是严格的，零到一 k n n 各特征共线完全可比，几何上很直观。缺点，因为依赖 me 和 max， 单个异常值就能决定整列尺子的范围， k n n 在 缩放后区分度反而下降， 所以它的主场是数据本身比较干净，规模小。特征，上下界已知的场景，比如图像像素天然就是零到二百五十五， 或者评分系统已知是一到十。这些场景下没有异常值拉菲的风险，皈依化是首选。如果数据比较嘈杂或者经常会有异常值进来，就要换下一种工具。标准化，这一期到这，我们讲清楚了三件事， 皈依化的 mean max 公式，两步，先平移到起点零，再缩放到跨度一 s k l 的 mean max scale 三步走，以及那个训练 fit 一 次预测至 transform 的 关键纪律。皈依化的副作用， mean 和 max 由单点决定， 一个异常值就能让 k n n 区分度大幅下降。点到没展开的，把缩放放进 sklearn pipeline， 自动化的写法留给后面 l r 章节工程试战像图像归一化或者特定区间映射，这种特殊用法留给具体业务场景。 下一期我们讲第二种缩放方法。标准化，英文 z score， 它用统计分布均值和标准差代替 mean 和 max 对 异常值更稳，但讲它之前必须先讲清楚什么是高斯分布， 下一期会把这个数学背景一并铺好，如果讲的有不对的地方，欢迎在评论区指正，下期见。
