作者在ODSC的AI+培训中分享了一个使用Bass模型预测Python在Stack Overflow增长趋势的案例。该模型通过贝叶斯推断方法拟合历史数据，预测了Python的未来增长，并展现了模型如何随着新数据的加入而调整预测结果。尽管并非完美拟合，但该案例展示了Bass模型在预测技术趋势方面的应用价值，以及如何识别增长趋势的潜在拐点。
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本文介绍了一个名为“下一张牌赌注”的纸牌游戏，在这个游戏中，凯利策略并非高风险高回报，而是惊人的零方差策略。通过计数剩余的红黑牌数量，玩家可以计算出最佳赌注比例，最大化预期收益的对数。文章通过Python代码模拟了该策略，结果表明，在10000次模拟中，最终收益都稳定在起始资金的9.08倍左右，没有出现任何波动。文章还解释了该策略零方差的原因，在于其与一个特殊的投资组合策略等价，该策略将所有可能的红黑牌排列组合作为子策略，最终收益仅由概率决定，与具体牌的顺序无关。
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本文探讨了如何用纸笔尺度计算Dudeney余数问题。该问题涉及找到一个数，使三个给定的数除以它时具有相同的余数。文章首先用表格演示了扩展欧几里得算法的解法，然后逐步介绍了使用HP15c计算器和Curta机械计算器的解法，强调了即使在早期计算工具的条件下，该问题也是可以解决的。文章还提供了一个HP15c计算器程序，用于计算最大公约数，并最终给出了问题的答案：79。
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文章作者认为当前人工智能领域对检索增强生成（RAG）的过度热情存在问题。作者认为大型语言模型（LLM）的价值更多体现在其灵活的自然语言查询界面，而不是其生成能力。作者以寻找西西里食谱为例，说明了灵活的查询界面比LLM的生成结果更有用。作者认为，与其依赖LLM生成大量可能相关的信息，不如专注于提高查询和检索的效率，才能更有效地找到所需信息。
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