通过将新节点逐个插入到链表的尾部来创建链表。

欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。

本文系统梳理了自然语言处理(NLP)技术的发展历程与行业影响。内容分为三个核心部分：首先阐述了NLP作为实现人工智能认知智能的关键路径，包括图灵测试、智能层次划分等理论基础；其次重点分析了2011年至今NLP的三阶段发展，特别是Transformer架构和大模型时代的技术突破；最后探讨了以GPT为代表的大模型带来的行业变革，指出从业者面临的机遇与挑战。

本文系统介绍了机器学习与人工智能的核心概念。主要内容包括：1）AI、机器学习和深度学习的定义与关系；2）AI的发展历程、应用领域和计算基础（CPU/GPU/TPU）；3）机器学习术语（样本/特征/标签等）和算法分类（监督/无监督/半监督/强化学习）；4）建模流程（数据获取、特征工程、模型训练与评估）；5）特征工程的关键环节（提取、预处理、降维等）；6）模型拟合问题（欠拟合/过拟合）及解决原则。文章

是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

仅接受一个参数，返回一个参数注意上下游的输出和输入# 通过继承类，实现多参数传入 # class YourTransform(object): # def __init__(self, ...): # ... # def __call__(self, img): # ... # return img概念：椒盐噪声，又称脉冲噪声，是一种随机出现的白点或者黑点，白点称为盐噪声，黑点称为椒噪声。产生原因

功能：对多个二维信号进行二维卷积：输入通道数：输出通道数，等价于卷积核个数：卷积核尺寸stride：步长padding：填充个数dilation：空洞卷积大小groups：分组卷积设置，默认为1，即不分组bias：是否使用偏置Hout⌊Hin2×padding0−dilation0×kernelsize0−1−1stride01⌋Hout​⌊stride0。

在机器学习的训练流程中，模型构建是核心环节之一。从传统机器学习的线性模型到深度学习的神经网络，模型的复杂度呈指数级增长。PyTorch 作为主流深度学习框架，通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口，使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。

处理无标签数据，发现数据模式。无监督学习不依赖于带标签的数据，而是直接对无标签的数据进行分析，挖掘数据中的隐藏结构和模式。这种方式在数据标注成本高、数据量大且难以获取标签的情况下非常有用。结合少量标签数据和大量无标签数据。半监督学习介于有监督学习和无监督学习之间，它同时利用了少量的带标签数据和大量的无标签数据来进行模型训练。这种方式在实际应用中非常实用，因为在许多情况下获取大量带标签数据的成本较高

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为当今科技领域的热门话题，其目标是让机器具备人类智能，从而在各个领域为人类提供帮助。