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VSCode安装步骤 - Windows版

Published at 2025-03-21 18:53:47Viewed 66 times
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首先，打开官网 https://code.visualstudio.com/download 或者国内镜像站 https://vscode.js.cn/Download 。然后根据自己的需要下载相应的安装包，这里我们选Windows的。

下载完后，打开安装包，勾选同意，然后点击下一步

在这里根据自己的需要选择，比如说勾选“创建桌面快捷方式”，然后点击下一步

然后点击安装

等待安装完成

安装完成后，点击完成

这时候，VSCode就安装完成了。

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2025-03-25 10:11:21 Reply

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在下22岁打算毕生献身于攻克黎曼猜想，可以给我一句忠告吗？

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弦圈在各大搜索引擎处于隐身状态，基本搜不到

小众网站弦圈，在各大搜索引擎基本上就是处于隐身状态，可以看看我分享的几张图片。其中图四、图五为谷歌搜索的后台数据，可以看到弦圈在谷歌也基本上是消失了，那个绿色的收录逐渐清零。因此，弦圈搜是搜不到的，之前有粉丝问我找不到网站，怎么搜不到，这就是原因[哭惹R]。如今这个时代，像这种小众小平台，在搜索引擎基本上不会有任何曝光，就相当于不存在。弦圈的网址不会变：manitori.xyz，因此不用担心找不到网站，有任何变化我都会在社媒账号上说明。既然搜索引擎不给我流量，我计划以后也会ban掉所有的搜索引擎，因为现在大家训练AI都在爬别人的数据，网站暴露在搜索引擎其实也相当于给别人免费提供数据。我也不希望用户辛苦写的东西变成烂大街的东西。最后感谢大家的支持以及你们对弦圈的认可，虽然如今弦圈仍有这样那样的问题，但我相信在大家的共同努力下，弦圈会变得更好[派对R]！

频率派和贝叶斯派到底在争论什么？

看了几本教材上对概率的定义，发现都一样啊，难道用相同的定义可以建立不同的概率理论吗?

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学基础数学可以相信“勤能补拙”吗？

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弦圈更新日志之提问新功能：标记疑惑、提出子问题

今天我熬夜肝出了提问的新功能，分别是标记疑惑和提出子问题。示例可见测试问题：center h1 in the middle of screen和Vertically aligning CSS :before and :after content。我就长话短说简单介绍一下。所谓的子问题，意思是你可以根据原有的一个问题，提出一个更加具体、更加细致的子问题。因为有时候一些问题和回答往往比较宽泛，不是很具体，这时子问题就发挥作用了！而标记疑惑则是你可以标记回答中某个不懂的地方。你可以通过选定回答中的某个语句，然后向答主提出你的疑惑点，答主看到后可以回复你的疑惑。目前标记疑惑还有进一步优化的空间，并且之后计划应用在文章和书上，不仅仅是回答。对了，我还顺带美化了一下提问页面的布局和样式，让它看起来更加舒服顺眼一些。晚安😇

喜欢数学但是不擅长数学竞赛怎么办？非数学竞赛生如何在数学专业生存？

知乎提问：初中根本没有学习，中考以极差的分数去了某末流重点高中（中考分数还没jumping高），高中连数学竞赛名额都没有，高三自学过物理竞赛，因为实验和学习时间短没拿省一，高中基本上没有学过数学竞赛，高考620+考上某985数院，发现周围数学竞赛生非常多，说的东西我根本没有听过，大学数学能学会，别人甚至做了竞赛数论几千道题，我甚至一点都不懂。我的回答：我就从未参加过任何所谓的数学竞赛，我自己也对应试和竞赛本身深恶痛绝，反正是一丁点提不起兴趣。我本身也不是那种应试能力强的人，但这也没影响我的数学水平、科研能力。在纯粹的数学面前，所有学生无论擅长竞赛与非，都一视同仁。会就是会，不会就是不会，有些人参加竞赛比你学得好，可能是别人天赋比较就好，或者就是别人学得比你多，付出的努力比你多，那凭啥不能比你懂。所以答案也显而易见了，题主的这种情况，只能勤能补拙。天赋不如别人好，或者自己比别人学得少、学得慢，但是还是好想学数学，怎么办？其实这都是初学者常常遇见的问题。在我看来，最好的办法就是要学会调整自己的心态，明悟心性，把注意力放回到自己身上，放回到数学本身身上，不要老跟别人比较。说实话像什么别人比我 ...

图灵奖得主写的深度学习入门教材：Deep Learning

这本书是两位图灵奖得主Ian Goodfellow和Yoshua Bengio，以及深度学习专家Aaron Courville写的入门教材。相比于更基础的Aurélien Géron人工智能入门教材：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow，这本书所需要的基础要多一些，包括数分、线代、概率论，还有一些机器学习基础。由于我并非人工智能领域的专家，这本书也并没有怎么读，所以直接引用这本书的官方介绍。《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便 ...