鲁棒性，英文为Robustness（承受故障和干扰的能力），是许多复杂系统（包括复杂网络）的关键属性。复杂网络的鲁棒性研究对许多领域都非常重要。本文着重介绍了鲁棒性的基本定义、命名起源、分类区别、提升方法和具体应用，供大家学习参考。

经验证，从ABM系统中获取的优质数据在因果推断中的因果效应估计、因果发现、评价指标等领域都具有很好的适用性，突破因果推断研究领域无反事实样本的限制。近日，由DataFun主办的第三届数据科学在线峰会盛大举办。结合九章云极DataCanvas公司近年来在因果推断领域的理论创新成果和YLearn因果学习软件这一开源重器的研发经验，何刚提出，拓延AIGC产生结构化数据能力，利用AIGC生成因果学习模型报

本文以特征工程的基本概念为引，着重介绍了特征工程的主要工作流程和实现方法，供大家学习参考。

其次，多模态将实现数据的统一，是向量化时代来临的标志。传统的软件是一个流程自动化正向操作的工具，但是在多模态大模型的影响下，未来软件会反向地、跟着人的思路灵活组装成各种各样的形式来服务用户，这正是九章云极DataCanvas公司提出的AI软件从帮助各行各业的“software”到“thought-ware”的变革方向。方磊指出，当前迎来“大+小”的新纪元，不仅仅是大模型和小模型的融合使用，大模型的

本文从算法的基本定义出发，详细解读了算法的发展历程、主要特征、衡量指标和算法设计的基本方法，供大家学习参考。

大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。引申到模型层面，涌现能力指的是当模型的训练数据突破一定规模，模型突然涌现出之前小模型所没有的、意料之外的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成

不仅仅是机器学习近年来机器学习与深度学习快速发展，极大地吸引了人们的眼球，甚至有将人工智能（AI）等价于深度学习的趋势。然而人工智能的范畴相较于机器学习与深度学习要大得多，吴恩达在其深度学习课程中指出，除了人们熟知的机器学习Machine Learning和深度学习Deep Learning，人工智能还包含了概率图模型Probabilistic Graphical Models、运筹学Operat

理清楚机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别每个概念的含义和它们之间的关系

本文根据2022年GitHub Octoverse年度报告列出的十大编程语言名单，详细介绍了十大编程语言的基本定义、优缺点对照和主要适用场景，希望可以给予开发者一定的参考方向。

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