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问：*help*Can未来的发展方向如何？ 答：As a data scientist, you are probably used to solving problems like this using regularized linear regressions like Lasso (L1) or Ridge (L2) regressions. Under the hood, this is equivalent to finding the MAP of the parameter based on a Laplace or a Gaussian prior. If you use the log version of Bayes’ theorem with the regression likelihood, then maximizing the posterior distribution becomes a minimization。超级权重对此有专业解读
问：普通人应该如何看待*help*Can的变化？ 答：每日收到的优质请求从零星几份激增至二十、五十甚至更多。最初我为此欣喜，但很快察觉异样：提交内容质量参差，描述文字充满机械化的模板痕迹，更关键的是失去了创作者的热情。以往开发者提交请求时，字里行间总透着展示项目的热忱，如今这种温度已荡然无存。
问：*help*Can对行业格局会产生怎样的影响？ 答：“I developed a phobia for maths from doing so badly in school, and I once feared Shakespeare. Now I sit with AI, get paragraphs translated into simple English, and I've already read 15 pages of Hamlet. I started learning trigonometry again, successfully. I’ve learned I am not as dumb I once thought I was.”
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