人工智能 (AI) 是机器能够执行通常需要人类智能的任务的更广泛的概念，例如推理，解决问题和决策。机器学习 (ML) 是AI的一个子集，专注于训练系统从数据中学习模式，而无需明确编程。人工智能涵盖了广泛的技术和应用，包括基于规则的系统、机器人和专家系统。例如，遵循预定义策略的下棋程序可以被视为AI，即使它不使用机器学习。相比之下，ML使用算法从数据中学习。例如，可以训练机器学习模型以基于历史数据将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。虽然所有的ML都是AI，但并非所有的AI都涉及ML; AI还可以包括从数据中学习之外的技术。
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关系数据库通过采用一些技术来处理并发，使多个用户能够同时访问和操作数据而不发生冲突。并发控制的核心是确保事务以一种维护数据库完整性的方式执行，同时允许高效的性能。管理并发的两种主要方法是锁机制和乐观并发控制。
锁机制通常用于防止多个事务尝
Tableau 和 Power BI 之间有哪些关键差异？
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自监督学习的未来潜力是什么？
自监督学习（SSL）具有重大的未来潜力，尤其是在其如何转变人工智能和机器学习各个领域方面。通过利用大量未标记的数据，SSL技术使模型能够在不需要大量人工标注的情况下学习有用的特征表示。这在标注数据稀缺或获取成本高昂的行业中尤为有利，例如医疗