深度学习中的离群值可能来源于输入特征或标签的异常分布，对模型训练和预测精度产生负面影响。因此，可以通过数据预处理、鲁棒损失函数、正则化、数据增强和异常检测模型等方法降低其影响。同时，对于更复杂的问题如对抗样本，需要额外设计防御机制来保护模型安全性。此外目前也有专门用于处理数据集标注错误的深度学习模型，有兴趣的朋友可以去自行了解一下。深度学习中存在异常值，并且会产生负面影响。可以直接使用 Z-Sco

Python中进行HDFS编程共有两种方法，库pyhdfs与hdfs，两个库都是直接pip安装即可。同时两个库的实现原理也是一样的，hdfs的web api接口。

人工智能 (AI) 模型的数据泄露问题指的是模型训练过程中，训练数据的信息被泄露到模型输出中，导致模型对未见过的数据产生偏差或错误预测。

大模型正深刻变革科研范式与社会生活：在化学领域，上海交大团队开发的化学大语言模型首次实现有机合成全流程加速，人机协作框架仅用15次实验完成新型交叉偶联反应；在医学领域，1760亿参数医疗模型实现跨专科诊断推理，但面临数据投毒攻击风险（0.001%污染即可传播错误）。未来需突破算力瓶颈、统一评估标准，并构建伦理治理框架以平衡创新与风险。

深度学习中的离群值可能来源于输入特征或标签的异常分布，对模型训练和预测精度产生负面影响。因此，可以通过数据预处理、鲁棒损失函数、正则化、数据增强和异常检测模型等方法降低其影响。同时，对于更复杂的问题如对抗样本，需要额外设计防御机制来保护模型安全性。此外目前也有专门用于处理数据集标注错误的深度学习模型，有兴趣的朋友可以去自行了解一下。深度学习中存在异常值，并且会产生负面影响。可以直接使用 Z-Sco

自动化机器学习就是能够自动建立机器学习模型的方法，其主要包含三个方面：方面一，超参数优化；方面二，自动特征工程与机器学习算法自动选择；方面三，神经网络结构搜索。本文侧重于方面三，神级网络结构搜索。自动化机器学习的前两个部分，都有一个特点——只对现在已有的算法进行搜索，而不创造新的算法。一般而言机器学习专家在开发机器学习应用或者构建机器学习模型时，都不太可能从头造轮子，直接创造一个新的算法。但是到了

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是指智能体通过物理身体与环境的实时交互，实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”，而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。具身智能强调智能体在物理世界中的主动性和适应性，通过多模态感知和动态交互，完成复杂任务。

人工智能 (AI) 模型的数据泄露问题指的是模型训练过程中，训练数据的信息被泄露到模型输出中，导致模型对未见过的数据产生偏差或错误预测。

在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多，本文分成了五篇文章（1）数据处理（2）预训练模型（3）TensorBoard（4）Visdom（5）CUDA与小结。1 数据处理2 预训练模型3 可视化工具3.2 Visdom4 使用GPU加速：CUDA5 小结

前言-lightgbm是什么？LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势:速度和内存使用的优化减少分割增益的计算量通过直方图的相减来进行进一步的加速减少内存的使用 减少并行学习的通信代价稀疏优化准确率的优化Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略类别特征值的...