2020-05-26 10:21发布
1.只能根据寄有的数据来学习；不会判断数据正确性。
深度学习可以在不理解数据的情况下模仿数据中的内容：它不会否定任何数据，不会发现社会上的偏见，而只是“学习数据”。
深度学习只相信它在数据中频繁看到的事物、底层模式和趋势，因此它会放大人类社会的偏见和问题。
如果数据显示被逮捕的黑人比白人多，那么一旦有人犯罪，深度学习将首先怀疑黑人。数据显示公司董事会董事中
男性比例高于女性，深度学习将在招聘中更倾向于男性应聘者。
这个缺点会导致雇佣一个人类员工，专门创建来自理想社会的假的、公正的数据，在这里白人与黑人被逮捕的频率相同，董事会中50%的董事都是女性，等等。
2.无法修正学习结果，除非重新训练。
你无法通过在训练之后添加补丁，来修复一个带有偏见、种族和性别歧视的深度学习模型。深度学习是一个神经网络，与其他人工智能方法不同，你无法通过局部补救来修改某个答案，而是必须使用不同的、完全平衡以及公正的、稀有的真实世界数据对该网络进行重新训练。
3.无法解释做出的决策。
深度学习给出的是非自然(合法)语言解释的结果。深度学习的代码容易获得，却很难为人类所理解接受，因为
即使最好的数学家或其他算法也无法搞明白它。
比如一个银行 审批贷款的深度学习 系统，在拒绝了客户的贷款申请之后，而无法给出合理的解释，那么
被自动拒绝了贷款的用户集体起诉银行的自动决策单元，将会变成常态，所以无法解释便意味着“无以辩护”、
被罚款以及一场品牌公关灾难。
4.应用市场较狭窄。
在那些决策结果会造成财政、健康的影响，或者存在歧视的领域，因为深度学习无法帮助人们理解决策是否公正以及为什么
公正的时候，这些领域都可能遭到法院的处罚。自动驾驶领域或许也是有风险的。似乎在艺术、游戏或高级幽默以外
的领域使用深度学习都有法律风险。目前只有图像识别、或如何赢得很多游戏方面做的还不错。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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1.只能根据寄有的数据来学习；不会判断数据正确性。
深度学习可以在不理解数据的情况下模仿数据中的内容：它不会否定任何数据，不会发现社会上的偏见，而只是“学习数据”。
深度学习只相信它在数据中频繁看到的事物、底层模式和趋势，因此它会放大人类社会的偏见和问题。
如果数据显示被逮捕的黑人比白人多，那么一旦有人犯罪，深度学习将首先怀疑黑人。数据显示公司董事会董事中
男性比例高于女性，深度学习将在招聘中更倾向于男性应聘者。
这个缺点会导致雇佣一个人类员工，专门创建来自理想社会的假的、公正的数据，在这里白人与黑人被逮捕的频率相同，董事会中50%的董事都是女性，等等。
2.无法修正学习结果，除非重新训练。
你无法通过在训练之后添加补丁，来修复一个带有偏见、种族和性别歧视的深度学习模型。深度学习是一个神经网络，与其他人工智能方法不同，你无法通过局部补救来修改某个答案，而是必须使用不同的、完全平衡以及公正的、稀有的真实世界数据对该网络进行重新训练。
3.无法解释做出的决策。
深度学习给出的是非自然(合法)语言解释的结果。深度学习的代码容易获得，却很难为人类所理解接受，因为
即使最好的数学家或其他算法也无法搞明白它。
比如一个银行 审批贷款的深度学习 系统，在拒绝了客户的贷款申请之后，而无法给出合理的解释，那么
被自动拒绝了贷款的用户集体起诉银行的自动决策单元，将会变成常态，所以无法解释便意味着“无以辩护”、
被罚款以及一场品牌公关灾难。
4.应用市场较狭窄。
在那些决策结果会造成财政、健康的影响，或者存在歧视的领域，因为深度学习无法帮助人们理解决策是否公正以及为什么
公正的时候，这些领域都可能遭到法院的处罚。自动驾驶领域或许也是有风险的。似乎在艺术、游戏或高级幽默以外
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相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
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单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下