在选择家具时，神奇注意封边是否平整。

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在数据库中，片酬曝光根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。利用k-均值聚类算法，部合部仅根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

然后，神奇采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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