进击的小白

监督学习和无监督学习是机器学习的两种基本范式。监督学习使用带标签的数据训练模型，目标是建立输入到输出的映射关系，适用于分类（如垃圾邮件识别）和回归（如房价预测）任务。无监督学习则处理无标签数据，旨在发现数据内在结构，常用于聚类（如客户分群）、降维（如数据可视化）和异常检测（如欺诈识别）。前者有明确的评估指标，后者更依赖业务解释。两者在数据要求、目标任务和应用场景上存在显著差异。

本文介绍了Stable Diffusion WebUI的安装配置流程：1.安装Python3.10.6和Git客户端；2.克隆项目仓库并下载模型文件；3.首次运行会自动安装依赖；4.针对常见问题提供了解决方案，包括显卡驱动升级、CUDA版本匹配、torch安装等；5.详细说明了如何验证本地环境配置及处理依赖包冲突问题。重点解决了显卡兼容性和CUDA版本不匹配的问题，确保SD能够正常运行。

RTX 5070显卡与PyTorch版本不兼容问题解决方案：因显卡的sm_120架构不被当前PyTorch支持，需卸载原有版本后安装匹配CUDA 12.9的torch。操作包括：1)通过nvidia-smi确认显卡信息；2)重新安装指定版本PyTorch；3)验证安装版本及支持的算力架构；4)调整SD依赖包路径。最终需确保torch能识别5070显卡的算力架构。

是由多个智能体组成的协作系统，通过任务分工、信息共享和协调机制，共同解决单个智能体难以完成的复杂问题。：通过消息、事件或共享空间进行信息交换与任务协作。：智能体可以分布在不同的系统、进程甚至地理位置。：每个智能体有特定的技能、工具访问权限和目标。：智能体能独立感知环境、做出决策并采取行动。：可动态增加、替换或移除智能体。

是一种能够在一定程度上自主感知环境、处理信息、做出决策并执行动作的智能体。它是一个具备“感知 → 思考 → 行动”能力的AI系统，可以代替或辅助人类完成某项任务。

特征数据建模，需重点关注小样本下的稳定性、过拟合控制和模型可解释性。

公司了解员工使用AI编码的情况，又没有统一个管理工具，只能通过自证的方式了解，下面给出一种统计方式，仅供参考。

生成式AI（如ChatGPT）输出看似合理但实际错误或虚构的内容。​。

​模拟人类智能的机器系统，具备学习、推理、决策等能力。​让计算机通过数据自动学习规律，无需显式编程。例如：垃圾邮件分类、商品推荐。​基于神经网络的机器学习方法，擅长处理图像、语音等复杂数据。典型应用：人脸识别、自动驾驶。​模拟人脑神经元结构的计算模型，通过多层节点提取数据特征。