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一周热榜
大家好，
我在职业生涯中使用过太多富文本编辑器，深知它们在添加和管理时是多么繁琐。因此，我开发了一个工具，既可以供我自己使用，也可以让其他人使用。
TextEditors 是一个可以让你轻松将富文本编辑器添加到你的网站的工具。你可以通过点击工具栏上的元素来进行配置，我们会提供如何将其添加到你网站的说明。
现在还处于早期阶段，但我对目前的进展感到满意。
期待你们的反馈。
[https://www.texteditors.dev](https://www.texteditors.dev)
PS - 是的，它是免费的 :)
你发现哪些包含章节末尾习题的书籍对于真正掌握某个学科最有价值？我欢迎任何领域的推荐——计算机科学、数学、物理、经济学等。
我最好的学习经历之一来自那些迫使我应用概念的教科书——直接攻克问题，并根据需要参考文本来填补知识空白。
我最喜欢的书籍有：
1. 《一般物理学问题》 by I. E. Irodov
2. 《物理学概念》 by H.C. Verma 第一卷和第二卷
3. 《如何解决问题》 by George Pólya
介绍 DeepShot：NBA比赛预测模型
大家好，开发者、体育爱好者和数据迷们！
经过几周的努力，我很高兴地向大家介绍 DeepShot——一个基于历史数据、机器学习和清晰的 NiceGUI 驱动的网页界面的先进 NBA 比赛预测工具。
它的功能：
DeepShot 使用团队级的滚动平均（包括指数加权移动平均）和 Elo 评级系统，准确预测 NBA 比赛结果。所有预测都通过一个时尚、响应迅速的用户界面实时可视化。
主要特点：
- 基于数据的预测，利用过去的表现和滚动趋势
- 基于 EWMA 的加权统计引擎
- Elo 评级用于评估团队实力的背景
- 使用 NiceGUI 构建的跨平台界面
- 关键统计数据高亮显示，以便一目了然地可视化对阵优势
技术栈：
- Python
- Pandas、Scikit-learn、XGBoost
- BeautifulSoup、Requests
- 前端使用 NiceGUI
- 本地托管，支持 Windows/macOS/Linux
在这里克隆 → github.com/saccofrancesco/deepshot
想看看预测建模和体育分析是如何结合在一起的吗？这就是为你准备的。
欢迎反馈、星标、分叉和 PR！
告诉我你的想法，或者提出改进建议——我始终乐于接受建议！
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