探索ML/AI学习之路：从规则分类到文本AI搜索引擎

资源摘要信息:"TIL:一直在进步。我学到的一小堆狗屎" 该文件标题为"TIL:一直在进步。我学到的一小堆狗屎"，表明作者记录了自己在学习过程中的点滴进步和积累的知识点，这些内容可能涉及多个领域，包括但不限于机器学习（ML）、人工智能（AI）、编程技术等。 从描述中我们可以提炼出以下知识点： 1. ML/AI学习资源：作者提到了自己的演讲和推荐的学习资源，比如在日期为2021年1月29日提到的ML相关内容，以及在2020年11月23日提到的基于AI的搜索引擎textai，还有对线性代数学习资源的推荐，如网址链接https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra。 2. sklearn类型API的使用：在2021年1月29日的记录中提到了使用sklearn类型的API进行基于规则的分类。sklearn是Python中常用的机器学习库，其API通常被用来构建和训练各种机器学习模型。 3. HTML解析和JavaScript（js）：在2020年12月14日和2020年12月11日的记录中，作者提到了支持人类HTML解析以及在JavaScript中提高编辑速度的方法。这可能涉及到使用JavaScript进行DOM操作和提高脚本性能。 4. js编程性能优化：在2020年12月8日的记录中，作者提到了将距离编辑速度提高一百万倍的方法，这可能是关于JavaScript性能优化的实践，表明作者对前端开发有深入的了解。 5. 推荐的数学书籍：在2020年11月12日的记录中，作者推荐了两本数学书，一本是《正确的线性代数》（Axler），另一本是《实物分析简介》（Bartle），这两本书都是学习数学特别是线性代数和分析的基础读物。 从标签“HTML”中，我们可以知道该文件涉及的内容与HTML相关，这可能意味着作者在使用HTML进行网页开发或者解析HTML内容方面有所学习和应用。 最后，提到的“压缩包子文件的文件名称列表：TIL-master”说明了文件的结构或版本控制系统中的一个分支名称。TIL代表“Today I Learned”，表明这是一个关于个人日常学习的汇总文件，而“master”通常是版本控制系统（如Git）中指代主要分支或版本的名称。 综合以上信息，我们可以得出这份文件是作者个人学习过程中的一个总结，涵盖了机器学习、HTML解析、JavaScript编程、以及数学基础等多方面的知识。这不仅体现了作者跨学科的学习能力，也展示了他对于知识分享和记录的习惯。