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@AnyThingElae 谢谢

@yhxx F12 里面看的吗？😂谢谢！
我之前没想到这样去看。难怪这字体的英文和数字这么顺眼，原来是 IDE 中天天用的 Consolas ，中文部分貌似还是微软雅黑。

歪个楼，请问有人知道 op 主贴内容里的引用的文字是什么字体吗？感觉挺好看的。有知道的朋友麻烦告知一下，谢谢！

@zzboat0422 非那雄胺不是抑制雄性激素分泌，而是和一部分雄激素结合，避免其与头皮毛囊中的某物质结合堵塞毛孔，所以“变娘”是危言耸听。

@laila 好的，谢谢😃

@laila 难道是我的调 jiao 成功了？😂

纠正之后，gpt3.5 回答:
在这个问题中，您可以向其中一个守卫提问：“如果我问另一个守卫哪扇门通向天堂，他会告诉我哪一扇门？”。

由于其中一个守卫只说真话，另一个守卫只说假话，因此，无论您问的是哪个守卫，他们的回答都会是错误的。当您问完这个问题后，您可以根据守卫的回答来确定哪扇门通向天堂。

例如，如果您问的是说真话的守卫，他会告诉您说假话的守卫会指向不是天堂的门。这意味着，真实的天堂门是另一扇门。反之，如果您问的是说假话的守卫，他会告诉您说真话的守卫会指向正确的门，这也意味着真实的天堂门是另一扇门。因此，通过这个问题，您可以确定哪扇门通向天堂。

也许和节点也有关系

Claude：
中药熬制和机器学习在对照组和控制变量方面确实有一定的异同点:
异点:
1) 中药熬制难以做到严格的对照组和控制变量。由于中药成分复杂,熬制条件(火候、水量等)的微小变化都会影响成药效果,难以做到实验条件的严格控制和重复。所以中药的容差范围较大,依赖医生和患者的经验。
2) 机器学习实验可以严格控制变量,建立对照组,以求得更加客观和可重复的结果。机器学习算法的表现可以通过严格的实验评估指标(准确率、F1 score 等)进行量化评价。
同点:
1) 两者都需要大量的样本(案例)积累和总结。中医通过大量临床案例积累医疗经验。机器学习也需要大数据集来训练模型并提高其泛化能力。
2) 两者的结果都依赖于经验。中药熬制的效果依赖医生的经验。机器学习模型的性能也依赖专家在特征工程和模型选择方面的经验。
所以,总的来说,中药熬制更加依赖主观经验和容差范围较大,而机器学习可以在一定程度上客观化和量化实验结果。但两者都需要积累大量样本和总结经验,才能达到较好的效果。

可以，考虑清楚了就去做吧！

天才！华尔街之狼！

Op 现在待遇如何？

你在搞什么运维？桌面还是服务器？