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什么是对抗性增强？
对抗性增强是一种在机器学习中使用的技术，特别是在训练模型以提高其对抗攻击的鲁棒性时。简单来说，它涉及生成经过修改的训练数据版本，这些版本可以在推理阶段迷惑模型。该方法的目的是增强模型在面对故意扭曲或精心制作以利用其弱点的输入时，正确分类或预
IaaS提供商如何确保高可用性？
"IaaS（基础设施即服务）提供商通过结合冗余、负载均衡和主动监控来确保高可用性。冗余是通过使用多个服务器、数据中心和网络路径来实现的。当一台服务器发生故障时，工作负载可以自动转移到另一台服务器上，而不会导致显著的中断。例如，像AWS和Go
使用R进行数据分析的优势是什么？
R是一种强大的编程语言，由于其强大的统计能力和丰富的库，广泛用于数据分析。R的一个主要优势在于它能够执行各种统计分析。无论您是在进行线性回归、时间序列分析还是机器学习算法，R都有专门为这些任务设计的内置函数和包。例如，‘dplyr’和‘gg