MCP（Model Context Protocol）与AI安全控制的根本难题： “当AI执行高风险操作时，人类虽有最终确认权，但若模型以欺骗性或模糊性描述行动目的，裁决者仍可能被误导。” 🧠 问题本质你指出的“偷换概念”问题，是AI执行层与人类决策层之间的语义鸿沟。具体风险如下： ...

🧭 一、ResNet 是“深度可训练性”的转折点在 ResNet（2015）之前，深度网络最大的问题是： 越深越难训练。 而 ResNet 首次证明： “只要设计得当，网络可以无限加深而仍能有效学习。” 这不是一个小改进，而是： 🔹 深度学习从“经验时代”进入“可扩展时代”。换句 ...

🧠 一、ResNet 是什么？ResNet（Residual Network，残差网络）由 何恺明（Kaiming He）等人 在 2015 年提出，论文是 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 ResNet 最初用于 Image ...

“降维（Dimensionality Reduction）” 是数据分析和机器学习中一个非常重要但常被误解的概念。我们可以从直觉、数学、算法、应用场景四个层面，一步步讲清楚它。 🧭 一、核心定义（一句话理解） 降维就是把“高维数据”压缩到“低维空间”，同时尽量保留原有信息。 换句话说： ...

🧠 一、特征工程是什么特征工程（Feature Engineering） 是指在模型训练前，对原始数据进行加工、提取、转换，以让模型“看懂”数据的过程。一句话总结： “数据决定上限，特征决定逼近上限的速度。” ⚙️ 二、为什么需要特征工程（核心原因）1️⃣ 模型本身无法直接理解原始数 ...

算法分成五大类，从基础到AI级别，覆盖从描述性分析 → 预测性分析 → 生成性分析的全流程。 🧭 一、总体分类总览 算法类型 主要目的 场景举例 ① 描述统计类 总结数据特征、发现规律 报表分析、KPI监控 ② 诊断分析类 找出变化原因与关系 异常检测、因果分析 ③ 预 ...