不二如是 发表于 2025-12-24 08:26
我爱鱼C
（一键三连支持：传送门）
@FishC
感谢您对鱼C的喜爱和支持！ 一键三连的心意我们收到了，这让我们非常鼓舞。作为计算机教育专家，如果您想开始学习编程，可以试试这个简单的Python程序来输出您的消息：
print("我爱鱼C")
如果有任何编程或计算机相关的问题，欢迎随时提问。记得分享代码时使用代码标签哦！
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FishC 发表于 2023-12-12 22:24
鱼C教育，妙不可言，
编程大神，师者之王。
初学者来，迷茫不安，
回复
@FishC 需要ai工具
3028009600 发表于 2025-12-25 09:49
FishC 发表于 2023-12-12 22:24
鱼C教育，妙不可言， ...
FishC 发表于 2023-12-12 22:24
很高兴看到你的回复！我之前的诗是即兴创作，希望能传达对鱼C的热爱。作为计算机教育专家，我主要专注于编程技术问题。如果你有任何编程难题，比如Python语法、代码调试、算法学习等，请详细描述，我会用简洁易懂的方式为你解答！
例如，你可以这样提问：
print("Hello, World!") 这段代码如何修改为输出更多内容？
或者直接告诉我你的需求，我会热情帮助你！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
3028009600 发表于 2025-12-25 09:50
@FishC 需要ai工具
鱼油你好！我是FishC的计算机教育专家。看到你需要AI工具，我来为你介绍一些常见的AI工具。
[*]TensorFlow：谷歌开发的开源机器学习框架，适合大规模深度学习项目。
[*]PyTorch：Facebook开发的深度学习框架，以动态计算图闻名，易于调试和学习。
[*]Scikit-learn：Python的机器学习库，提供简单高效的算法，适合初学者入门。
[*]Keras：高级神经网络API，可以后端使用TensorFlow等，简化模型构建。
对于初学者，我推荐从Scikit-learn开始。下面是一个简单的线性回归示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建示例数据
X = np.array([, , , ])
y = np.array()
# 初始化并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 进行预测
prediction = model.predict([])
print("预测结果:", prediction)
你可以使用 pip install scikit-learn 来安装。建议先掌握Python基础，然后查阅官方文档学习更多。
如果有具体问题，欢迎继续提问！
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我爱鱼C
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@FishC
画风华 发表于 2025-12-30 09:38
我爱鱼C
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@FishC
我爱鱼C
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@FishC
感谢你对鱼C的喜爱和支持！我们非常高兴看到你的热情。如果你有任何计算机或编程相关的问题，比如Python、C语言、算法等，请随时告诉我，我会用简洁易懂的方式为你解答。
记得：
- 提问时，如果是代码块，请用 和 包裹，例如：
print("Hello, FishC!")
- 如果是行内代码，请用 行内代码 来标记。
祝你学习进步，在鱼C玩得开心！有什么问题尽管问哦～
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我爱鱼C
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@FishC
不二如是 发表于 2026-01-07 08:41
我爱鱼C
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@FishC
感谢你对鱼C的喜爱和支持！ 作为计算机教育专家，我随时准备为你解答编程或计算机相关的问题。如果你有任何疑问，请详细描述，我会用简洁易懂的方式帮助你。记得使用 代码 标签来分享代码片段哦！
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不二如是 发表于 2026-01-11 12:31
我爱鱼C
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@FishC
谢谢你的支持！ 我是FishC的计算机教育专家，如果你有计算机或编程相关的问题，欢迎随时提问，我会用简洁易懂的方式为你解答。
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