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人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的进步获得了广泛关注，据尼尔森诺曼集团（NielsenNormanGroup）估计，人工智能工具可能会将员工的生产力提高66%，这使得各地公司都想利用这些工具来提高工作效率。但相关专家警告称，人工智能的使用可能会产生一些负面后果，包括产生不准确的结果、数据泄露和盗窃。那么，企业如何在不影响安全性的情况下使用这些强大的AI/ML工具呢？下面，我们将讨论人工智能工具可能带来的风险，并提供8个安全利用AI工具的技巧，以帮助企业尽可能安全地利用这些工具。人工智能工具的风险：本质上来说，AI/ML只是大规模的统计数据。所有人工智能模型都依赖于数据来统计地生成其关注领域的结果。因此，大多数风险都围绕着上述数据，尤其是机密或敏感数据，使用外部AI/ML工具

目录一、虚拟环境1.1、概念理解1.2、作用 二、虚拟环境操作教程2.1、利用pycharm搭建，切换，删除虚拟环境2.1.1、搭建虚拟环境2.1.2、切换虚拟环境​编辑2.1.3、删除虚拟环境2.2、命令行方式搭建(mac/linux/unix)2.2.1、搭建虚拟环境2.2.2、切换虚拟环境2.2.3、删除虚拟环境2.4、虚拟环境迁移打包2.4.1打包2.4.2迁移一、虚拟环境1.1、概念理解    Venv：虚拟环境，是Python用来创建和管理虚拟环境的模块，该模块供你用来存放你的Python脚本以及安装各种Python第三方模块，模块里的环境和本机是完全分开的，也就是说你在venv下通过pip安装的Python第三方模块是不会存在于

每日C++知识 system("colorxx);是改变字体及背景颜色，前一个x代表一个数字，可以改变背景颜色，后一个x代表一个数字，可以改变字体颜色 ，但都是根据颜色表来的。记住：要加头文件：#include<windows.h>颜色对照表: 0=黑色1=蓝色2=绿色3=湖蓝色4=红色5=紫色6=黄色7=白色8=灰色9=亮蓝色A=亮绿色B=亮湖蓝色C=亮红色D=亮紫色E=亮黄色F=亮白色 例子：#include<bits/stdc++.h>#include<windows.h>usingnamespacestd;intmain(){s

已解决java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException异常的正确解决方法，亲测有效！！！目录报错问题解决思路解决方法总结Q1-报错问题java.long.ArrayIndexOutOfBoundsException 是Java中的一个运行时异常​，表示数组索引超出范围。出现此异常通常是因为代码尝试访问一个不存在的数组元素或者使用了一个不合法的数组索引。Q2 -解决思路ArrayIndexOutOfBoundsException 属于 RuntimeException 的子类，在日常开发中经常碰到。当程序试图访问数组的非法索引时，就会抛出这个异常。try{int[]array={1,2,3};intvalu

已解决java.sql.SQLRecoverableException异常的正确解决方法，亲测有效！！！文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法1.检查网络连接2.检查数据库服务器3.配置数据库连接4.更新或更换数据库驱动执行步骤总结问题分析在使用Java连接数据库时，我们经常会使用JDBC（JavaDatabaseConnectivity）作为连接和操作数据库的标准工具。在进行数据库操作期间，可能会遇到一个名为SQLRecoverableException的异常。这是JDBCAPI中的一个异常类，属于java.sql包。当数据库连接长时间未使用或数据库服务器不可达时，这个异常通常会被抛出。报错原因SQLRecoverab

前端Vue日常工作中–动态css类文章目录前端Vue日常工作中--动态css类1.普通应用1.1动态CSS类1.2动态内联样式2.组件中应用(父子组件)2.1动态绑定CSS类名在父组件中：在子组件中：2.2动态绑定内联样式在父组件中：在子组件中：1.普通应用Vue.js允许你在动态地设置CSS类、样式等方面非常灵活。假设你有一个Vue组件，其中有一个数据属性isStyled，你想根据这个属性动态地改变元素的样式。1.1动态CSS类<template><div:class="{'styled':isStyled}"><p>这是一个动态样式的例子</p&

Q1:算法运行用JAVA还是python更快？（来自chatGPT回答）1、编译与解释：Java是一种编译型语言，代码在运行之前首先需要被编译成字节码，然后在Java虚拟机（JVM）上运行。这通常可以提高执行速度。Python是一种解释型语言，代码在运行时由解释器逐行解释执行。这使得Python的启动速度相对较慢。2、运行时优化：Java虚拟机（JVM）可以执行即时编译（Just-In-TimeCompilation，JIT），在运行时将字节码编译成本地机器码，提高了执行效率。Python一些Python解释器也使用了一些优化技术，如基于PyPy的JIT编译器。但通常情况下，Java的JIT编译器对代码的优化更为强大。3、语言特性：Java是一种静态类型语言，强调

文章目录LLM大模型Agent剖析和应用案例实战1从LLM大模型到智能体演进技术语言模型是什么？大语音模型是什么？大语言模型日新月异LLM大模型存在局限性LLMAgent来势凶凶LLMAgent增长迅猛LLMAgent是什么？2LLMAgent架构深度剖析规划能力是什么？记忆能力是什么？工具使用能力是什么？3LLMAgent应用案例实战Auto-GPT基于LangChain实现一个CodeInterpreterLLM大模型Agent剖析和应用案例实战1从LLM大模型到智能体演进技术语言模型是什么？语言模型：给定一些字或者词(称为token)，预测下一个字或者词的模型。大语音模型是什么？大

文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的哪个区，假如你来到了北京南站。分别问朋友在哪个区，距离多远。根据最近朋友所在区比如丰台区，来判断自己是不是也在丰台区。这就是K近邻算法的思想，根据最近距离来判断你属于哪个类别。根据你的“邻居”来推断出你的类别2.K-近邻算法(KNN)概念KN

目录一、损失函数在图像压缩中的应用二、损失函数的常见指标2.1感知指标2.2经典失真指标本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。一、损失函数在图像压缩中的应用损失函数用于指导图像压缩算法的优化过程。在设计图像压缩系统时，常用的损失函数包括重构损失（reconstructionloss）和感知损失（perceptualloss）。重构损失：衡量压缩后图像与原始图像之间的差异，通常使用像素级的均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。这些损失函数关注像素级别的准确性，但在保持纹理和细节方面可能表现不佳。感知损失：旨在捕捉图像在感知层面上的相似性，而不仅仅是像素级别的差异。感知损失通常利用预训练的深度神经网络（如VGG网络）来提取图像的高级特征，并比较这些