主要利用Python包，如Numpy、Pandas和Scipy等常用分析工具并结合常用的统计量来进行数据的描述，把数据的特征和内在结构展现出来。熟悉在Python开发环境中支持数据分析的可用模块以及其中的方法，基于一定的样例数据，编写数据分析过程的示例代码。

若没有维护指向链表最后一个节点的指针，每次插入操作的时间复杂度为O(n)，因为需要找到当前最后一个节点。此外，链表的操作也体现了算法设计中的权衡，比如时间复杂度和空间复杂度的考虑，以及特定场景下算法选择的重要性。每次插入操作的时间复杂度为O(1)，但建立整个链表的平均时间复杂度为O(n)，因为要插入n个元素。最后，掌握链表的操作也是理解更复杂数据结构如树和图的基础，因为这些结构中都包含了链表的概念

阶段时间核心突破代表模型范式理论基础~2017注意力机制，Transformer架构新架构诞生预训练范式2018-2020预训练-微调，规模效应显现对齐与对话2021-2022指令微调，人类反馈强化学习ChatGPT多模态与生态2023至今多模态能力，AI智能体，开源爆发大模型的演变远未结束，未来将朝着更高效、更可靠、更具理解力和推理能力的方向发展，并更深地融入人类社会的各个方面。开启新对话。

决策式AI是分析过去，做出最佳判断。它是我们至今在工业界应用最广泛、最成熟的人工智能形式，专注于解决特定的、定义明确的任务。生成式AI是学习过去创造新的未来。它是当前AI浪潮的焦点，展现了AI的“创造性”，极大地拓展了AI的应用边界，但其可靠性和可控性仍然是挑战。简单来说，决策式AI告诉你世界是什么样，而生成式AI能够模拟甚至创造一个可能的世界。两者都是人工智能庞大图景中不可或缺的重要组成部分。

4. 复杂度的理解：虽然链表允许O(1)时间复杂度的元素插入和删除（在某些条件下），但按位序操作通常需要O(n)的时间复杂度，因为可能需要遍历整个链表以找到正确的位置。8. 算法优化：有时候，通过一些巧妙的方法可以优化链表的操作，比如前插操作可以通过交换数据来避免复杂的节点断开和连接，这样可以减少一些不必要的指针操作。2. 头结点的便捷性：使用头结点可以简化插入和删除操作，因为无论在链表的任何位置

对齐技术是确保AI成为有益工具而非失控力量的基石。它不仅是技术问题，更涉及哲学、伦理学和社会科学。目前最成功的实践是RLHF，但它可能不足以应对未来的超人类AI，因此该领域仍然是全球AI研究中最紧迫和活跃的领域之一。

1.AES（高级加密标准）算法是目前全球使用最广泛的对称加密算法，全称为高级加密标准（Advanced Encryption Standard），是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。此标准用来替代原先的DES，已经被广泛使用在全球范围内。2.AES是一种对称加密算法，也就是说加密和解密使用的是同一套密钥。AES支持128、192和256位密钥长度，且支持的数据块长度为128位。

以案例分析的形式，实践大数据分析与处理的生命周期过程。完成从数据的获取、数据预处理、数据分析到数据可视化几个阶段的工作，运用聚类分析的方法对航空客户进行分类，注意其分析模型的建立和分析的步骤，并对数据分析结果给出解释。

数据回滚就像“后悔药”或“时光机”，把数据恢复到之前的正确状态，常用于修复误操作、系统崩溃或程序bug导致的数据错误。

1. array1类是这个程序中的基础类，它表示一个一维数组。类中通过new操作符动态创建了一个一维数组，数组的大小是静态成员size。同时，类中重载了运算符，以便可以通过下标访问和修改数组中的元素。还重载了<<运算符，使得可以直接通过cout打印出数组中的所有元素。2. array2类是一个更高层次的类，它表示一个二维数组。类中通过new操作符动态创建了一个array1对象的数组，数组的大小是静