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（更多…）标签： 机器学习
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Prompt工程师压箱底绝活——Prompt的基本组成部分、格式化输出与应用构建
本文由飞桨星河社区开发者张洪申贡献。张洪申，本科毕业于浙江大学竺可桢学院求是数学班，现在浙江大学操控科学与工程学院博士在读，研究方向为数据科学、电力体系。科研工作曾被 Nature 官方大众号 Nature portfolio 专题报道。
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特征融合与特征交互的区别
三者联系
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洞悉客户心声：Pandas标签帮你透视客户，标签化营销如虎添翼
在构建高效的数据剖析体系时，咱们经常会遇到两个中心概念：目标（Metrics） 和 标签（Tags） 。目标是对事务功用的量化衡量，它们协助咱们追寻关键事务方针的达到状况。例如，咱们可能会重视用户增长率、产品销售额或客户的增续投等目标。这些数字方针为咱们供给了事务运转的直观快照，并允许咱们对成功与否进行量化评估。
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模型被投毒攻击，如今有了新的安全手段，还被AI顶刊接收
在深度学习年代，联邦学习（FL）供给了一种分布式的协作学习的办法，允许多安排数据所有者或客户在不走漏数据隐私的情况下协作练习机器学习模型。但是，大多数现有的 FL 办法依赖于会集式服务器进行大局模型聚合，然后导致单点故障。这使得系统在与不诚笃的客户打交道时容易遭到歹意进犯。本文中，FLock 系统选用了点对点投票机制和奖赏与削减机制，这些机制由链上智能合约供给支持，以检测和阻挠歹意行为。FLock 理论和实证剖析都证明了所提出办法的有用性，表明该结构对于歹意客户端行为具有鲁棒性。
