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MIT施瓦茨曼计算学院启动试点项目，助力跨学科教育者教授AI
MIT施瓦茨曼计算学院举办首届AI教育者试点工作坊，邀请全美高校教师学习如何将机器学习课程材料改编至各自课堂，强调跨学科教学，帮助教师超越“黑箱”理解AI...
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什么是机器学习模型以及如何构建一个
本文介绍机器学习基础概念，通过Python和scikit-learn构建决策树模型，预测学生是否通过考试。文章涵盖数据集、特征、标签、训练与测试数据划分、...
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AI让安全团队疲于应对海量漏洞——业务上下文决定优先级
安全扫描告警量大，仅靠CVSS评分无法判断真实业务风险，例如曾有高危暴露数据库实为招聘测试库。有效优先级应结合可达性、业务影响和实际利用情况，将数千告警缩...
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可信中心仓是什么？为什么传统制品库不够用——Gitee 视角下的唯一可信源构建
可信中心仓是企业唯一合规的制品入口和唯一可信源，覆盖jar、镜像、SBOM等。AI、鸿蒙、Rust等新制品使传统制品库难以应对。Gitee Repo定位为...
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Kubernetes 灾难恢复：来自三个可复现故障场景的指导
备份不等于灾难恢复。三个可复现实验表明：备份完成不代表数据可用，需验证卷数据已迁移；GitOps仅恢复声明状态，存储数据须靠备份还原；多卷应用单独快照会产...
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从“算力规模”到“产能效率”：Token工厂与模力方舟的AI产能落地逻辑
AI产业竞争正从算力规模转向产能效率，Token工厂将算力转化为可计量的Token产出。四川雅安“天绛·白泽Token工厂”已上线，目标月产能10万亿词元...
