AI辅助编程中的审查疏漏：灾难性后果深度解析

不要依赖AI的逻辑和代码，要指导AI思考和给出代码并进行严格的审查和测试，否则其灾难性后果将是你我不可承受之重！随着生成式人工智能（AI）技术的飞速发展，AI辅助编程已成为软件开发领域不可逆转的趋势。然而，这一技术变革在带来效率提升的同时，也伴随着前所未有的风险。当人类开发者对AI生成代码的输出缺乏严格、审慎的审查时，一系列灾难性的后果便可能发生。这些后果不仅限于代码级别的缺陷，更可能演变为严重的

十月学术盛宴启幕 | 2025年10月国际学术会议重磅来袭

人工智能与机器学习 (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)

以下是关于人工智能（AI）与机器学习（ML）的详细介绍，重点关注您提到的三个流行框架：TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。我将以结构化的方式逐步解释，帮助您理解核心概念、框架特点和使用场景。所有内容基于真实可靠的知识，数学表达式使用标准LaTeX格式（行内公式用$...$，独立公式用$$...$$），并提供简单的Python代码示例来辅助学习。