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2024-08-23 14:07

人体健康的神秘钥匙——自愈力

治愈你的,终究还是你自己

身体可以自我治愈70%的疾病

依靠的就是与生俱来的“药库

——自愈力

如果你想减少对药物的依赖

那就让身体发挥自己的力量吧

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原创文章被检测为AI创作,AI检测还靠谱吗?

自从GPT火了以后,网络上的AI内容就变得泛滥了,刚开始还能轻松辨别哪些是AI的(一眼AI),哪些是人写的。现在这一两年里,随着生成式AI不断深入人心,AI内容变得更加泛滥了,并且经过这段时间技术的发展,AI生成的内容越来越真假难辨😢😤,有些AI生成的内容需要仔细辨别才能看出端倪。更可怕的是,道高一尺魔高一丈😔🙁,所谓的AI检测技术发展远远比不上AI生成技术的发展。AI生成的内容跟人越来越像,甚至有时候比人写的还要好,而人写的内容呢,相对的也就越来越AI化了😅。因此目前的AI检测会出现把人写的认定为AI写的荒谬事情。这也就意味着潘多拉魔盒已经彻底打开,AI内容与人的内容的界限开始变得模糊,所有的内容都变得真假难辨,恐怕这样下去人会彻底活在虚幻的世界里😭。以下为AI检测的结果我们检测用的是为什么说外国教材好?国外教材与国内教材的区别与 Djano云服务器部署 uwsgi+nginx+https部署这两篇文章。使用GPTZero进行检测,其他检测工具就不列举说明了,感觉用哪个AI检测结果都不会有太大差别。其实是别的AI检测都太不靠谱了😄,Undetectable.ai感觉就无论给它什么结果 ...

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逻辑回归是一种用于二分类和多分类任务的机器学习算法。尽管名字中包含“回归”一词,但它主要用于分类,而不是预测连续值。逻辑回归通过构建一个线性模型,并通过非线性函数将其映射到一个概率空间,从而实现分类。以下是逻辑回归的主要特点和工作原理:线性模型:逻辑回归首先构建一个线性模型。设 (x_1, x_2, \ldots, x_n) 是输入特征,(w_1, w_2, \ldots, w_n) 是权重,(b) 是偏置,那么线性组合可以表示为: [ z = w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \ldots + w_n \cdot x_n + b. ]Sigmoid函数:为了将线性模型的输出转换为概率,逻辑回归使用sigmoid函数,也称为逻辑斯蒂函数。该函数可以将任意实数映射到0和1之间,定义如下: [ \sigma(z) = \frac{1}{1 + \exp(-z)}. ]输出概率:通过sigmoid函数,线性模型的输出被转化为概率。对于二分类任务,这个概率可以解释为样本属于某个类别的概率。例如,如果我们预测输出为1的概率是0.7,那么预测输出为0的概率就是0.3。 ...

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