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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。

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

自动化机器学习（一）超参数自动优化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。本文侧重于方面二，我们将使用TPOT完成自动特征工程与机器学习算法自动选择。在机器学习中，模型本身的参数是可以通过训练数据来获取的，这些参数属于算法的普通参数，通过数据训练获得算法合适的参数，构建强大的模型

关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍CV%matplotlib inlineimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import datasetsfrom sklearn import s...

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。

人类与 AI 的关系，正在从“我命令你”转向“我们一起完成任务”。当机器开始具备目标、记忆与协作能力，它就不再只是执行者，而成为合作者。Agent 时代，不是工具升级，而是智能范式的转变。它让机器第一次接近“自主”，也让我们第一次面对“数字生命”的概念。未来的程序员，可能不再是写代码的人，而是训练 Agent 团队去写代码的人。未来的社会，也许会是一场“人类与 AI 共同演化的协作实验”。

在安装好openstack之后,使用上传镜像命令进行镜像的上传,但是这时候报了"You must provide a username via either --os-username or env[OS_USERNAME]"的错误.解决办法 在root用户下执行如下命令sourcekeystonerc_admin此命令表示以admin用户登录查看，如果要以其他用户查看就执行sour...