深度学习中模型训练的过拟合与欠拟合问题
在机器学习和深度学习中，过拟合和欠拟合是影响模型泛化能力的两大常见问题。过拟合指模型在训练数据上表现优异但在新数据上表现差，通常由模型复杂度过高、数据不足或质量差引起；欠拟合则指模型未能充分学习数据中的模式，导致训练和测试数据上的表现都不佳。解决这些问题需要通过调整模型结构、优化算法及数据处理方法来找到平衡点，如使用正则化、Dropout、早停法、数据增强等技术防止过拟合，增加模型复杂度和特征选择以避免欠拟合，从而提升模型的泛化性能。
《AI赋能工业制造：开启智能生产新时代》
在新一轮科技革命中，人工智能（AI）与工业制造深度融合，推动制造业迈向智能化、数字化新时代。AI通过智能生产调度、设备故障预测、质量检测和供应链优化等应用，显著提升效率和创新能力。特斯拉和富士康的智能工厂展示了AI在实际生产中的巨大潜力。然而，数据质量、技术集成和人才短缺等问题仍需解决。未来，AI将与5G、物联网等技术融合，进一步推动工业制造全面升级。
不同用户使用代理 IP，有效率千差万别的原因剖析
在信息化时代，网络成为生活不可或缺的一部分，代理IP的应用日益广泛。不同用户使用代理IP的有效率差异主要源于三个方面：代理服务器的性能与稳定性、IP资源质量；目标网站的防护策略和负载响应速度；以及用户的并发请求控制和网络环境。为提高效率，建议选择高质量代理、使用就近服务器、定期轮换IP并监控代理池。
Pandas高级数据处理：自定义函数
Pandas是Python中强大的数据分析库，支持复杂的数据转换、计算与聚合。自定义函数在处理特殊需求时尤为重要，如数据清洗、特征工程和格式转换。使用自定义函数时需注意作用域、效率等问题，并解决常见报错如KeyError和ValueError。通过向量化操作和算法优化可提升性能。代码案例展示了如何用自定义函数计算排名和成绩等级，满足业务需求。
DataWorks Copilot：让你的数据质量覆盖率一键飞升！
在数据加工链路中，如何确保高质量的数据产出是一个一直需要重点解决的问题。阿里云DataWorks的数据质量规则模板可以帮助用户建设数据质量，在离线表上定义相关的规则。为优化手动配置规则的工作量，DataWorks的智能助手 DataWorks Copilot 推出了数据质量规则推荐功能，您可以使用这一功能，一键提升数据质量覆盖度。
中小企业数改方案
本方案旨在推动中小企业数字化转型，落实国家四部门发布的《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》。通过政策引导、技术支持和应用实践，帮助中小企业降低转型成本，提升核心竞争力，实现从营销管理、生产管控、质量管理到设备管理等多场景的全面数字化升级。
私有化部署在数据治理中的关键作用
本文探讨了数据治理的必要性和核心要素，强调通过数据标准化、质量控制、安全保护及生命周期管理等手段提升企业决策效率和数据安全性。私有化部署在数据治理中具有增强安全性、符合合规要求、提供定制化方案和高效数据管理的优势。利用如板栗看板等工具，企业可以实现信息可视化、多角色权限管理和资源优化，从而建立完善的治理体系，支持业务创新与发展。
《构建人工智能新质生产力创新生态：路径与策略》
在科技飞速发展的时代，人工智能成为提升国家竞争力和推动经济高质量发展的关键力量。构建其创新生态需从五方面入手：强化技术研发创新，加大科研投入、建设创新平台、鼓励自主创新；完善数据要素体系，提升数据质量、打破数据孤岛、保障数据安全；加强人才队伍建设，优化高校培养体系、开展职业培训、引进高端人才；推动产业协同发展，培育龙头企业、促进产业集群发展、加强产业联盟建设；优化政策法规环境，完善政策支持体系、加快立法进程、加强伦理监管。这是一项系统工程，需要各方共同努力，为经济社会发展注入新动力。