本项目是一个面向 Python 开发者、安全研究员和系统管理员的开源工具，旨在解决 Python 软件供应链构建、依赖关系可视化及漏洞识别的核心需求。通过优化 pip 依赖解析算法，实现了不实际安装软件包即可构建精准供应链的功能，并结合 CVE 漏洞检索与前后端 ...

大模型以其编造事物的能力而闻名，事实上这也正是它们最擅长的。但它们无法区分事实和虚构，这让许多企业怀疑使用它们是否值得冒险。 由麻省理工学院量子计算实验室分拆出来的人工智能初创公司 Cleanlab 创建的一个新工具，旨在让高风险用户更清楚地 ...

微软今日发布消息称在Excel Labs 中引入 Python Editor 功能，允许用户使用专用代码编辑器在 Excel 中编写和编辑 Python 公式。 根据微软消息，该功能目前已邀请部分用户进行测试，希望收集用户的反馈进一步进行更新完善。微软表示通过引入 Python Editor 功能，可以 ...

IT之家9 月 19 日消息，微软在今天发布的新闻稿中，宣布在 Excel Labs 中引入 Python Editor 功能，允许用户使用专用代码编辑器在 Excel 中编写和编辑 Python 公式。 微软表示目前这是一项实验性功能，已经邀请部分用户参与测试，希望收集用户的反馈进一步改进完善。

只需要几行代码，Cleanlab 就能帮你纠正数据集中的错误。 从事 AI 研究工作的人都知道，数据准备几乎占据了数据科学和机器学习研究工作的 80%。它被认为是最耗时和最不愉快的数据科学任务。 你以为的研究工作是「花时间从数据、训练模型、高级建模技术中 ...

最近一直在研究python自动化运维，一个国外的《Python自动化运维实战》开拓了我的眼界，作者是（美） 巴塞姆· 阿利（Bassem Aly），原来使用Python可以管理网络设备。由此打开了我进入新世界的大门——网络工程师的修行之旅。 面对市面上众多的网络模拟器 ...

使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？ 然而，你可能不知道：ImageNet数据集中至少有十万个标签是存在问题的。 尽管大量的研究都在使用ImageNet，但却没有发现数据集存在如此多的标签错误。

雷锋网AI开发者按，如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法 ...

导语：本文讨论了一个新兴的、原则性的框架，用于识别标签错误、描述标签噪声，并使用被称为置信学习（CL）的噪声标签进行学习。 雷锋网AI开发者按，如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。