何为zero-shot与few-shot

Zero-shot learning（零样本学习）是指在没有任何训练样本的情况下，通过模型的泛化能力进行识别和分类。也就是说，模型在遇到从未见过的类别时，仍然能够正确地进行分类。

Few-shot learning（小样本学习）是指在只有少量训练样本的情况下，通过模型的学习能力进行识别和分类。也就是说，模型能够在仅有几个样本的情况下，学习到新的类别并进行分类。

相关问题

-1>>2 为什么等于-1

引用\[1\]中的内容解释了链表中指针的移动操作。当执行语句p = p->next时，实际上是将p指向的结点的下一个结点的地址赋值给p。这样就相当于将p节点往后移动了一位。同理，当执行语句p->next = p时，将p指针的地址赋值给p的下一个结点，相当于将p的下一个结点往前移动了一位。

引用\[2\]中的例子进一步说明了结构体指针的使用。当执行语句x = p->a时，取出p所指向的结构体中的数据项a的值赋值给x。因为p指向的是结构体A，所以p->a的值就是A中的a，即1。

根据以上解释，对于问题中的表达式-1>>2，它的结果等于-1。这是因为在C语言中，右移操作符（>>）将操作数的二进制表示向右移动指定的位数，移动过程中最左边的位用符号位填充。对于负数，符号位为1，所以右移操作会保持符号位不变，即负数右移仍然是负数。因此，-1右移2位仍然是-1。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [9、用指针处理链表问题(何为p=p-＞next；何为p-＞next=p？）](https://blog.csdn.net/qq_41113008/article/details/88677639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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何为线性模型何为非线性模型

线性模型是机器学习中应用最广泛的模型之一，它通过样本特征的线性组合来进行预测。换句话说，线性模型试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数[^1]。线性模型在理想的连续世界中可以拟合绝大多数现象。

非线性模型则是指不能通过线性组合来进行预测的模型。与线性模型不同，非线性模型可以拟合更加复杂的数据关系，包括曲线、曲面等非线性关系。非线性模型通常使用非线性函数来建模，以更好地适应数据的特征。

举个例子，假设我们有一个二维数据集，其中的数据点无法通过一条直线来完美拟合。这种情况下，线性模型就无法准确预测数据点的值。而非线性模型可以通过引入曲线或其他非线性函数来更好地拟合数据点。

总结来说，线性模型通过线性组合进行预测，适用于简单的数据关系；而非线性模型可以拟合更加复杂的数据关系，适用于更加复杂的问题。