fsdcats

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1.0.6发布于 2026/11/04ISCCommonJS零依赖

机器学习实践的超短和干净的考试代码生成器（ANN, Sigmoid， SOM, Q-Learning， SARSA， DQN， RBF， GA， CNN， PSO， ACO, CSV Loader）

文档目录5 节

先决条件
CLI使用
实用快速参考和访问名称
例子
Node.js模块使用情况

fsdcats

机器学习实践-超短和干净的考试代码。零终端输出，直接复制剪贴板，自动创建Python文件(prac1.py等) 、跨平台 (Windows和macOS)。

先决条件

启动前在终端中运行一次:

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn minisom gymnasium tensorflow

CLI使用

npx fsdcats <practical-number-or-name>

每次自动运行:

将实用指南和设置直接复制到剪贴板上。
直接在您的文件夹中创建Python代码文件(prac1.py， csv_loader.py等)。
生成 practical-X.txt 文件。
输出0个终端日志（完全静默）。
不打开弹出窗口。

实用快速参考和访问名称

实用的	主题	逻辑文件	访问名称
0	CSV加载器（自动分隔，缩放，分割）	`csv_loader.py`	`0`， `csv`， `csv_loader`
1	线性回归的ANN	`prac1.py`	`1`， `ann`， `linear-regression`
2	Sigmoid激活函数图	`prac2.py`	`2`， `sigmoid`， `activation`
3	自组织映射 (SOM U矩阵)	`prac3.py`	`3`， `som`， `minisom`
4	强化学习 (q-learning)	`prac4.py`	`4`， `qlearning`， `ql`
5	SARSA的强化学习	`prac5.py`	`5`， `sarsa`
六	深度Q网络 (带Keras的DQN)	`prac6.py`	`6`， `dqn`
七	径向基函数 (RBF for XOR)	`prac7.py`	`7`， `rbf`， `xor`
8	遗传算法I (目标字符串)	`prac8.py`	`8`， `ga1`， `ga`
9	遗传算法II (锦标赛选择)	`prac9.py`	`9`， `ga2`， `tournament`
十	卷积神经网络（CNN）	`prac10.py`	`10`， `cnn`
十一	粒子群优化算法 (PSO)	`prac11.py`	`11`， `pso`
十二	蚁群优化 (ACO)	`prac12.py`	`12`， `aco`
全部	所有13个实践	`all-practicals.txt`	`all`

例子

npx fsdcats 1           # Practical 1: ANN
npx fsdcats qlearning   # Practical 4: Q-Learning
npx fsdcats dqn         # Practical 6: DQN
npx fsdcats all         # All practicals

Node.js模块使用情况

const ml = require('fsdcats');

// Access by logical name
console.log(ml.ann.components[0].code);
console.log(ml.qlearning.components[0].code);

// Generate files programmatically
ml.generatePracticalFile('ann');
ml.generateAllFiles();

版本与发布记录

fsdcats 共发布 8 个版本，首次发布于 2026/10/30；过去 12 个月发布了 8 个版本。

版本	发布日期	距今
`1.0.6`latest	2026/11/04	今天
`1.0.5`	2026/10/31	3 天前
`1.0.4`	2026/10/31	3 天前
`1.0.3`	2026/10/30	4 天前
`1.0.2`	2026/10/30	4 天前
`1.0.1`	2026/10/30	4 天前

关于 fsdcats 的常见问题

fsdcats 是什么？

机器学习实践的超短和干净的考试代码生成器（ANN, Sigmoid， SOM, Q-Learning， SARSA， DQN， RBF， GA， CNN， PSO， ACO, CSV Loader）

如何安装 fsdcats？

在项目目录运行 npm install fsdcats，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还提供命令行工具 fsdcats，可以用 npx fsdcats 直接运行。

fsdcats 支持 TypeScript 吗？

该包的 package.json 没有声明类型入口。需要类型提示时，可以在 npm 上查找社区维护的 @types/fsdcats 是否存在。

fsdcats 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 CommonJS 形式发布，可以直接 require()；在 ES Module 项目中也可以用 import 引入（Node.js 会把 module.exports 作为默认导出）。

fsdcats 可以商用吗？

fsdcats 使用 ISC 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

fsdcats 还在维护吗？

最新版本 1.0.6 发布于 2026/11/04（今天）；至今共发布 8 个版本，其中过去 12 个月发布了 8 个；首次发布于 2026/10/30。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。