大数据进行数据清洗的基本流程【详细讲解】
数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。
1.数据分析
数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。
2.定义数据清洗的策略和规则
根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择
人工智能
智能工单分类系统AI参与环节拆解与技术选型
文章目录
1. 系统环节全景图
2. AI可参与核心环节
2.1 工单文本预处理
2.2 多模态特征提取
2.3 分类模型预测
2.4 结果验证与反馈
3. 非AI核心但需AI辅助的环节
3.1 工单路由优化
3.2 知识库自动更新
4. 技术选型评估矩阵
5. 典型部署架构
6. 实施路线建议
7. 避坑指南
1. 系统环节全景图
Ai提示词不会写，看这一篇就够了！（附：套用模板）
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小智AI如何接入你搭建的MCP Server？
前面，用两篇文章，分享了 MCP 的基本概念，并动手搓了一个 MCPClient：
搞不懂 MCP？那就动手搓一个…
搞不懂 MCP？那就动手搓一个…（续）
基于 MCP 的核心优势，我们实现了小智AI控制IoT设备的 LLM+MCP 方案：小智AI如
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
==对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力==
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
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今天，我们来聊聊如何利用deepseek结合Photoshop（PS），实现自动抠图。以前我们想要自动化的抠图，要么是手动去细致处理，要么就是用一些半成品工具，效果一般。但是，借助AI工具和PS的强大脚本功能，自动化抠图变得越来越简单，甚至可以批量抠图。【
2022-10-30备课双曲线第一节
双曲线的定义，动态演示图形形成情况。新课本上作图软件改版，所以出现了一些字母的变动。
标准方程公式的推导过程需要独立完成，训练数学运算。
如何区分焦点在哪个坐标轴上。为何有这种操作，如何理解和讨论呢？
哪种情况下不讨论焦点的位置直接使用模糊的双曲线方程形式？
假设模糊形式的注意事项，后面呈现异号的表示形式。
第三定义的推导过程，探究形式给出来，课本已经提醒仿照3.1节例3，结果一些同学有方向，细
