ChatGPT的横空出世引发了新一轮生成式大模型热潮，作为最新技术的"试验场"，医疗也成为众多大模型的热门首选。 通过大规模的数据和模型训练，实现对医疗领域中各种问题的预测、诊断和治疗的应用的医疗大模型，正迎来全新的变局，为了让大家更好的抢占先机，我们整理了2022-2023年大模型及医疗领域的研究文献，供大家学习。 我整理了215篇医疗和大模型的论文，供大家学习和参考。资源获取方式： 第1步： 打开v搜索：1号程序员，并关注。 第2步： 在对话框中输入：E011，即可获取资源地址。

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我整理了《BAT常见机器学习算法面试题1000题》，供大家学习和参考。资源获取方式： 第1步： 打开v搜索：医学大数据与人工智能，并关注。 第2步： 在对话框中输入：E001，即可获取资源地址。 支持向量机的数学推导 考虑一个二元分类问题，有两个类别，标记为+1和-1。我们有一个包含输入特征向量X和它们对应的类别标签Y的训练数据集。线性超平面的方程可以写成： 向量w代表超平面的法向量，即垂直于超平面的方向。方程中的参数b代表超平面沿法向量w从原点的偏移或距离。数据点x_i与决策边界之间的距离可以计算为： 其中，||w||代表权重向量w的欧几里得范数，即法向量w的欧几里得范数。 对于线性支...

来源：轩辕重出武圣人@大模型与小场景 恶意行为者或高级持续性威胁（APT）对LLM（语言模型）进行未经授权的访问和泄露。 当具有高价值知识产权的LLM模型被泄露、物理盗窃、复制或提取权重和参数以创建功能等效的模型时，就会发生这种情况。 LLM模型盗窃的影响可能包括经济和品牌声誉损失、竞争优势受到侵蚀，以及未经授权使用模型或未经授权访问模型中包含的敏感信息。 随着语言模型变得越来越强大和普及，LLM模型盗窃成为一个重大的安全问题。组织和研究人员必须优先考虑强有力的安全措施来保护其LLM模型，确保其知识产权的机密性和完整性。 为减轻与LLM模型盗窃相关的风险并保护依赖LLM的个人和组织的利益，采用...

我整理了《BAT常见机器学习算法面试题1000题》，供大家学习和参考。资源获取方式： （1）打开v搜索：医学大数据与人工智能，并关注。 （2）在对话框中输入：E001，即可获取资源地址。 决策树是监督学习算法中最强大的工具之一，用于分类和回归任务。它构建了一个类似流程图的树状结构，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示测试的结果，每个叶节点（终端节点）包含一个类别标签。它通过递归地根据属性值将训练数据分割成子集来构建，直到满足停止标准，例如树的最大深度或分割节点所需的最小样本数。 在训练过程中，决策树算法根据诸如熵或基尼不纯度等度量标准选择最佳属性来分割数据，这些标准用于衡量子集中的不...