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凯楽斯 kelesss の 聖教天堂¶
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机器学习
1. Intro Classification - Supervised learning - Unsupervised learning - Rainforced learning Formation of supervised learning given $x$, predict $y$ . We called $x$ as instance, $y$ as lable. We need to get a clasifier $f: x\to y$ ,and we have the null assumption: 1. collect training data $(x,y)^n$ 2. train a classifier $\hat$ based on $(x,y)^n$ 3. predict on $x\to \hat( n+1), \cdots $
A
Alder ene reaction 反应式 形式上烯烃亲核进攻缺电子烯烃后消除 反应机理 分子间： ene
B
Baeyer-Villiger Oxidation 反应式 即使是 14 不饱和酮也会在羰基上反应（ Reason ：不饱和键迁移时，羰基更富电子而烯烃更缺电子） 反应机理 立体电子效应符合下，越富电子越迁移（但如果是 H ，可以走最快速的六元环消除机理） 过氧酸 / 醇酸性强则活性高（连有吸电子基） 实际应用 加入 Se 试剂可以催化反应 分子氧也可以做氧化剂： Baker–Venkataraman Rearrangement
C
Cadiot–Chodkiewicz Coupling 反应式 没什么好说的 反应机理 实际应用 Caglioti Reductive Elimination 反应式 反应机理 实际应用 Cannizzaro Reaction
这是什么？¶
这是我（凯楽斯kelesss）在2025年9月25日想不开建立的一个个人网站，储存一些关于自己的笔记及想法，也欢迎大家查看或转载。你可以点击上方标签页（或移动端左上方选项）切换栏目：
如果你有兴趣，可以访问这个网站的Github仓库查看本网站的制作工具及代码。
kelesss是谁？¶
- 我就是凯楽斯（kelesss，ケレス），自我形象是紫色电视机📺里的小幽灵👻，主题色 #9966CC。
- 现实世界是神秘阴暗pku地雷(?)男大学生。化学系但什么领域都涉猎一点 ≡ω≡ 。伽马化学讲师。
- MBTI是INFP，荣格八维是 Fi > Ti ≈ Ne > Ni > Se > Te > Fe > Si ，算是INFP和INTP的混合型吧。
- 唯一的信仰是凯楽斯聖教，目前是凯楽斯聖教教主。
- PJSK主推 鳳（おおとり） えむ。
- 番只看纯爱番，本只看纯爱本。galgame什么类型都玩一点，喜欢柚子社（怎么你了）。
- 主要玩roguelike和卡牌和沙盒类游戏。Minecraft 10年老玩家。
- 狂热的社会达尔文主义者，认为一切社会资源优胜劣汰，最终人类文明发展的终点是抛弃人类进入格式塔意识。
- 还有神秘要素等待发现(?)
以下是我的一些联系方式：
- 我的Github主页（事实上我根本没发过什么）
- 我的Bilibili主页 & 直播间地址
- 我的个人q群（虽然很早创立，但几乎没什么人）
- 我的知乎首页
你也可以随时通过访问网站最下方的栏目获取这些信息。
我能做什么？¶
- 除额外说明外，本网站遵循CC BY_SA 4.0协议，这意味这你可以自由复制、分发、展示和演绎我的作品，只要你给予适当的署名，并在相同的许可证下分享衍生作品。
- 你可以使用Github账号对本网站的任何页面进行评论，评论区一般位于网站最下方。
- 通过我的联系方式，对本网站提出建设性意见。
- 查看“首页”分类下的投稿须知，联系我进行投稿。
- 赞助本网站的作者kelesss。喵呜♪(^∇^*)
谢谢！¶
感谢你看到这里，这或许只是这个网站的初始版本，有可能这个计划会一直坚持下去，有可能会半途而废，比较我的性格总是只有三分热度。那么无论如何，请探索这片区域吧！
国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。夜の底が白くなった。信号所に汽車が止まった。
穿过县界长长的隧道，便是雪国。夜空下一片白茫茫。火车在信号所前停了下来。
——川端康成《雪国》