大模型必然是未来很长一段时间我们工作生活的一部分，而对于这样一个与我们生活高度同频互动的“大家伙”，除了性能、效率、成本等问题外，大规模语言模型的安全问题几乎是大模型所面对的所有挑战之中的重中之重，机器幻觉是大模型目前还没有极佳解决方案的主要问题，大模型输出的有偏差或有害的幻觉将会对使用者造成严重后果。同时，随着 LLMs 的“公信度”越来越高，用户可能会过度依赖 LLMs 并相信它们能够提供准确

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OpenCV扩大图像数据库由于无论使用何种算法和框架对神经网络进行训练，图片的数据量始终是一个决定训练模型好坏的重要前提。数据扩展是训练模型的一个常用手段，对于模型的鲁棒性以及准确率都有非常重要的帮助。1 图像的随机裁剪图片的随机裁剪是一个常用的扩大图像数据库的手段，好处是对于大多数的图片数据，进行模型之前都需变成统一的大小。虽图片的大小相同，但不同的裁剪位置却能够提供更多的数据...

常用于度量两个或多个变量之间相关程度的有：如何把这些关联特征表达得更易于理解，那就需要借助将的方法了。在平时的论文阅读中我们经常看到有关相关性分析的内容，作者们根据自己的表达需求，也向我们展示了五花八门的绘图样式，比如：散点图、拟合线、相关矩阵（热力图）、相关性空间分布图等。接下来详细向大家介绍这些图表的特点。

针对不同的数据，采取不同的存储方式和进行不同的处理。随着处理对象的复杂化，数据类型也要变得更丰富。数据类型的丰富程度直接反映了程序设计语言处理数据的能力。C语言很重要的一个特点是它的数据类型十分丰富。因此，C语言程序数据处理功能很强。

主题标引”意指对文献内容进行分析, 然后对文献所表达的中心思想、所讨论的基本问题以及研究的对象等进行提取, 以形成主题概念, 然后在此基础上把可检索的主题词表示出来, 再将这些主题词按一定顺序 (如字顺) 排列, 对论述相同主题内容的文献加以集中, 从而提高文献的查全率与查准率。而在主题标引的过程中, 主题词的提取是非常关键的步骤之一, 但目前国内对主题词提取的相关实践, 一方面较偏重主题词的词义

多模态学习和注意力机制是当前深度学习研究的热点领域之一，而，具有很大的发展空间和创新机会。作为多模态融合的一个重要组成部分，交叉注意力融合通过注意力机制在不同模块之间建立联系，促进信息的交流和整合，从而提升了模型处理复杂任务的能力，展现出其在多模态学习和聚类分析等领域的强大优势。本文盘点交叉注意力融合相关的13个技术成果，包含2024年最新的研究，这些模块的来源文章以及代码我都整理了，希望能给各位

基于机器学习的舌苔检测

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法，簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点，因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。

是一个强大的开源Python库,它专为简化和美化神经网络图的绘制而设计。