少镜头和零镜头学习在机器学习中很重要，因为它们允许模型使用最少的训练数据执行任务，或者在没有任何特定训练示例的情况下推广到新任务。此功能在实际应用中至关重要，在实际应用中，获取大型数据集可能是昂贵，耗时或根本不可行的。例如，在医学成像中，获

开源项目通过社区参与、全面文档和定期更新的结合来确保其长期存续。吸引一个贡献者社区对项目的持续增长至关重要。当来自不同背景的开发者为代码库作出贡献时，他们带来了新鲜的想法、专业知识和不同的视角，帮助项目随着时间的推移不断发展和适应。像Lin

特征空间增强是指通过修改或添加描述数据点的特征，来增强机器学习模型中数据的表示的过程。这项技术重点在于转换现有特征或生成新特征，以提高模型在分类、回归或聚类等任务上的表现。通过扩展特征空间，开发者旨在为模型提供更全面的信息，从而增加其学习数