人工智能与人类社会的复杂关系：挑战与应对
文章目录
摘要
引言
一、人工智能发展现状及其对人类社会的双重影响
二、人工智能对就业市场的影响
三、人口老龄化背景下的机遇与挑战
四、人工智能引发的社会不平等问题
五、人工智能的伦理与法律挑战
六、应对策略与未来展望
七、结论
摘要本文探讨了人工智能与人类社会的复杂关系，分析了人工智能发展带来的机遇与挑战。文章重点讨论了人工智能对就业市场的影响、人口老龄化
人工智能
PyTorch生成式人工智能实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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0. 前言
1. 传统机器学习与人工智能
2. 人工神经网络基础
2.1 人工神经网络组成
2.2 神经网络的训练
3. 前向传播
3.1 计算隐藏层值
3.2 执行非线性激活
3.3 计算输出层值
3.4 计算损失值
3.5 实现前向传播
4. 反向传播
网络拓扑图可以用AI绘制了吗？常用工具列举探索
绘制网络拓扑图，目前业内有多款工具可供选择，而在AIGC的大趋势下，如果能通过AI自动生成各类网络拓扑图就更香了；以此为目的，针对主要的几款工具进行了AI方面的探索，然而我们想的还是太美好了，AI的福音还没有吹到拓扑图绘制的领域，但从当下的几款工具，我们也可从功能上探知一二
什么是工作流？如何创建和编排AI智能体工作流
智能体工作流 是一种利用人工智能智能体（AI Agent）来自动化和优化业务流程的技术。AI智能体通过理解和分析数据，执行任务，并根据需要与人类协作提升工作效率、减少错误，帮助企业更快速地响应市场需求。2024年8月，知名AI专家吴恩达在演讲中探讨了AI智能体工作流的趋势。吴恩达认为，智能体工作流将在
Android IO 框架 Okio 的实现原理，到底哪里 OK？
前言
大家好，我是小彭。
今天，我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio，我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么，OkHttp 为什么要使用 Okio，它相比于 Java 原生 IO 有什么区别和优势？今天我们就围绕这些问题展开。
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思维导图
1. 说一下 Okio 的优
一文详解对抗训练方法
对抗训练方法
Adversarial learning主要是用于样本生成或者对抗攻击领域，主要方法是通过添加鉴别器或者根据梯度回传生成新样本，其主要是为了提升当前主干模型生成样本的能力或者鲁棒性
一. 对抗训练定义
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1.1 对抗训练特点
相对于原始输入，所添加的扰动是微小的
添加的噪声可以使得模型预测错
万物皆可AI，通达信也自带AI辅助功能了！
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知识分享之Golang——在Golang中管道(channel)的使用
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背景
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。
开发环境
系统：windows10
语言：Golang
golang版本：1.18
数据迁移工具DataX入门
一、DataX是什么
DataX是阿里巴巴开源的离线数据同步工具，实现了包括主流RDBMS数据库、NoSQL、大数据计算系统在内的多种异构数据源之间高效进行数据同步的功能。
二、为什么要使用DataX
DataX设计理念
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业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。
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