答案锦集（一）｜思考题答案汇总
柳博文
你好，我是柳博文。
课程更新告一段落，感谢你的一路相伴。这次加餐我为你准备了课程的思考题参考答案。
建议你一定要先自己独立思考、动手编码以后，再对照参考答案，这样学习效果会更好。
因为课程里很多题目都涉及代码，只听音频的话不太容易跟上，所以我建议你直接看文稿。我把每节课的题目和答案放在了一起，每节课的超链接也放在了文稿里，方便你跳转复习。
第一章
第一节课
Q：MD5 算法在今天这节课里的作用是什么，你还知道它的哪些应用呢？
A：MD5 算法在这节课里主要用于对比文件内容的变化，通过 MD5 进行 hash 计算后的定长字符串的对比会更加高效。
其他作用：
完整性校验：通过比较文件或数据的哈希值，可以验证其内容是否未被篡改。如果两个文件的哈希值相同，那么这两个文件在内容上是相同的。
数据去重：在存储大量数据时，可以使用哈希值来快速判断数据是否已经存在，避免重复存储。
密码存储：虽然 MD5 等哈希算法不应用于现代密码存储（因为它们容易受到暴力破解和彩虹表攻击），但在过去，哈希算法被用来存储密码的哈希值，以保护原始密码不被泄露。
数字签名：在数字签名中，哈希算法用于生成数据的摘要，然后对该摘要进行加密，生成签名。签名可以证明数据的完整性和来源的可靠性。
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AI
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1. MD5算法的应用范围包括文件内容对比、完整性校验、数据去重、密码存储和数字签名等多个方面。 2. 在AI模型训练中，GPU相比CPU具有并行计算能力、大规模矩阵运算的优势和更高的计算性能，因此在模型训练中更高效。 3. 预训练模型直接用于检测自定义图像的效果可能不理想的原因包括数据分布不匹配、类别不匹配、过拟合、图像预处理不一致和模型复杂度等因素。 4. 设定模型的训练超参数是根据过往经验来设定的原因包括经验法则、实验结果和领域知识等。 5. 图像数据增广对像素的影响以及对AI识别任务的影响包括改变像素值、提高模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性和扩大训练数据。 6. AI在产研流程中的帮助包括分析用户行为数据、市场趋势，生成需求建议或优化现有产品策略，提供产品策略的优化建议，自动生成产品原型和设计稿，辅助设计师生成高保真的设计稿，自动生成测试用例并验证页面功能、响应式设计和性能，以及通过AI模型预测上线后用户的使用行为和体验，提前发现潜在问题。
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