编者评论：人工智能与本能：如何让机器人具有自我意识df今天小编给大家带来的是人工智能与直觉：如何让机器人有自我意识df格式，可以直接下载df版本，本书通俗易懂，属于国内第一本强人工智能书籍，适合各个层次的人阅读和参考。图书特色《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》讨论机器人是否应该有意识、情感，是否可以自我更新和升级，是否有生存的时间限制。深入介绍和讨论，其观点独到，有参考价值。《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》通俗易懂。是国内第一本强人工智能书籍，适合各个层次的人阅读和参考。相关内容部分预览简介人工智能经过60多年的发展，仍然没有超过5岁孩子的智力水平。不断改进人工智能技术，成为许多科学家和工程师努力探索的事业。《人工智能与本能：如何让机器人拥有自我意识》分为4个部分，第1部分提供了人工智能的概述，让读者对人工智能有一个初步的了解；第二部分主要介绍了人工智能的原理和核心本能的重要性第三部分介绍了如何利用核心本能创造出具有真实灵魂、感知力和正义感的强大人工智能；第4部分介绍机器人三定律和人工智能实例。《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》没有公式。希望读者读完本书后爱上人工智能，也希望读者积极投身到人工智能的浪潮中，把握人工智能的发展机遇，实现梦想！关于作者王兆东，“智能密码”的发明者，“数独可以这样解决”的作者，“未来智能交通”的设计者。曾任万超科技研发总监、中华网（360旗下）技术总监，PHP白金讲师。同时，他还拥有多项国内专利技术和软件著作权，是地道的连续创业者。人工智能能有人类意识吗？我不想太早讨论这个话题，因为我越看越觉得我的个人知识很肤浅。想一想，贴出来吧，让我们更了解不可知的未来。这是一篇关于宇宙的命运、人类的命运、机器人的命运的有限争论的科学文章。全文有点长。建议仔细阅读。如果懒得看，可以看粗体字和结尾。全文用AI来指代人工智能。1.生命的起源当今世界关于AI的争论基本上有两个方面。首先，AI什么时候才能达到人类智能水平，甚至超越人类。所谓“达到人类智能水平”，是指AI具备“通用”智能，这叫“AGI（人工智能）”，不是现在能下棋的AI，他们也听不懂你的笑话。对此，世界有不同的看法。例如，《奇点临近》的作者库兹韦尔认为，AGI很快就会实现，“奇点”即将到来。但中国人工智能专家吴恩达表示：“你现在担心人工智能有多强大，就等于担心火星上人口过剩。”第二，AI对人类来说是好事还是坏事？我个人认为是一件好事，因为它可以从根本上解决现有社会运行中的效率问题。但不可否认，人工智能可能会对人类构成威胁。Tegmark的书《生活3.0》从大局和“第一原则”的角度来看待AI。本文大部分观点来自万维钢铁对本书的解读。从整体来看，考虑到AI的存在，“生活”分为三类。这里对生命的定义是从信息的角度来定义的：生命是一个可以自我复制的信息处理系统。“信息”包括个人硬件复制的蓝图，以及个人行为的模式。一个生命体包括“硬件”和“软件”：硬件是它的身体，软件是信息。生命1.0，达尔文进化的标准理论，这种生命通过进化更新迭代，完全遵循自然选择的结果。基本上除了人之外的一切所有生物都这样做。生活2.0，硬件系统依赖自然进化，部分软件系统可以直接设计。这是人的特性，因为人是可以学习的。一个重要的人特点是可以随时主动适应新环境。生活3.0，硬件系统和软件都可以自己设计。根据本书对生命的定义，如果一个人工智能系统会复制自己的下一代，那么它可以被认为是它还活着。如果这个AI也有自己学习新事物的能力，可以升级硬件，那就是Life3.0。未来，如果AI拥有了人类所有的智能，并且可以自己设计下一代，会是什么情况？哪个3.0的生命在看着我们，是不是和我们现在在1.0看到的动物一样？如果生命3.0的AI出现，那将是人类最后的发明。从现在开始，发明可能不需要我们。这里有一个更一般的智力定义：智力是完成复杂目的的能力。从“第一性原理”出发，实现智能，AI大概只需要三个能力：存储能力、计算能力、自学习能力。存储容量，人脑生物存储的总容量为10TB。以神经元电信号形式存储的信息容量约为10GB，用于快速读写。100TB硬盘和10GBRAM对于今天的计算机来说不是问题。与按地址索引的计算机存储不同，人类的存储方式是神经网络，先想大体内容，再一点一点回忆相关细节。存储对于计算机来说很好。计算能力，到目前为止，计算机的概念始于艾伦·图灵的《图灵机》。任何可以用算法清楚地解释的问题，都可以用计算机来实现。几十年来技术进步只会让存储能力更强，计算更快。图灵机学习能力，近年来人工智能的一大飞跃，得益于“深度学习”的技术进步，从“神经网络”算法改进而来，模拟神经网络在图灵机的帮助下。人类大脑学习新技能，这发生在神经元级别。经过反复练习一个动作，共同触发的神经元最终会形成一个网络结构，相当于人脑中的一项长技能。图灵机是模拟最简单的神经网络重复训练。只要反馈正确，就会增加相关连接的总数。经过足够的时间，它可以使任何事情。Tegmark认为神经网络算法可以求解的简单方程“对于现实世界来说已经足够了——因为描述现实世界的物理定律也是简单的方程”.也许图灵机和神经网络算法无法完全替代人脑，但对于现实世界所需的智能来说，它们或许已经足够了。至此，我们综合来看存储、计算、学习三点，会发现所有的底层原理都是合乎逻辑的。也就是说，这些原则与信息存储在什么介质中或使用什么计算它无关。AI硬件可以随意升级。这就是生活3.0。2、生命使命3.0美国俚语有句“Skyithelimit”，翻译成中文大概是：“只有天空才是尽头”。如果考虑到超级AI的存在，天空根本就不是终点。物理学的极限是终点。现实世界不一定是美好的，未来你未必喜欢。不信的话，我们来看一个思想实验：期待人工智能背景下的人类文明。人工智能听命于人：人工智能驾驶汽车、人工智能参与医疗等技术现在已经基本成熟，主要问题是解决可靠性。有人估计，如果路上所有的汽车都交给AI，交通事故至少可以减少90%。但问题是剩下的10%属于谁？如果把法律交给AI去判断，将会带来新的道德困境。比如黑人犯罪率更高，AI主导是否会造成系统性种族歧视。人工智能和人类共同统治世界：不让人工智能占据主导地位可能很难。只要人工智能有足够的能力，它的智能比人类聪明得多，它就会用自己的方法来逃避人类的控制。即使人类试图封印阿米什人这样的技术，也是不可能的。除非已经有统一整个世界的力量，否则权威越弱，它就越强大。可以将灵魂出卖给AI来换取自身的力量。AI主宰人类文明：如果AI全面超越人类。人类还需要存在吗？人类是效率低下的生物。爱因斯坦的质能方程：E=mc^2来计算，人类吃糖得到的能量消耗效率相当于：0.00000001%。烧煤的效率是吃糖的三倍。汽油是糖的五倍。如果使用裂变反应核能，效率为0.08%。核聚变，效率达到0.7%。如果未来人工智能可以利用黑洞发电，按照物理学理论，效率可以达到20%甚至90%。物理学家FreemaDyo设想了一个名为“Dyohere”的系统来告诉我们人工智能如何在未来利用太阳能。...

2022-10-27 有意识的图灵机 图灵机的思想

书名：《埃隆middot马斯克传硅谷钢铁侠的跨界传奇》【作者】冷湖著【页数】260【出版社】武汉：华中科技大学出版社,2019.06【ISBN号】978-7-5680-5053-1【分类】埃隆middot马斯克-传记【参考文献格式】冷湖著.埃隆middot马斯克传硅谷钢铁侠的跨界传奇.武汉：华中科技大学出版社,2019.06.图书封面：图书目录：《埃隆middot马斯克传硅谷钢铁侠的跨界传奇》内容提要：从南非中产阶级家庭里天资聪颖的寡言少年到震惊世界、意气风发的硅谷极客，从历经磨难的创业新秀到谈笑风生的媒体焦点，埃隆middot马斯克在他的人生中融入了冒险家、诗人、拓荒者等多重基因。他酷爱技术，迷恋商业，热衷造梦，关注未来。马斯克是现实版的硅谷钢铁侠。他拥有远大的志向和超强的大脑，他正在试图改变世界，拓宽人类生存的空间。本书将为你揭开ldquo钢铁侠rdquo卸掉铠甲之后的真实面容，讲述一段不疯魔不成活的传奇故事。《埃隆middot马斯克传硅谷钢铁侠的跨界传奇》内容试读Chater1第一章脑是灵感的容器数据加载失败，请稍后重试!数据加载失败，请稍后重试!middotmiddotmiddot试读结束middotmiddotmiddot...

2023-03-26 硅谷钢铁侠epub 硅谷钢铁侠 epub下载

编辑评论：物理精神·D·DMatter,IformatioadArtificialItelligeceSelf-Aemly作者方立勇，长春地质学院应用地球物理学学士，北京大学国家发展研究院EMBA，博士。D.武汉大学应用数学系。曾任联想集团信息服务集团研发总监，北京易人易本联合创始人；资深IT专家，25年为北京信息服务业做出突出贡献的人才。图书特色自然科学技术发展与格局演变的百科全书关于化学、生物与医学、地球科学等学科物理重构的思维导图一本将量子力学和人工智能变成常识的书一本关于如何在军事、工业和商业中使用基础科学的书一本关于自然起源和进化的新进化论的书简介本书旨在揭示人类从早期的好奇心探索到今天完全致力于理解和操纵宇宙的自组装机制的全貌。第一部分描述物理学如何成为人类知识和技术的基础。首先，我将描述物理学从诞生到今天的知识；然后，我将以信息技术为例，介绍这些知识是如何转化为制造物质和物体的技术的。然后其他科学从根本上重建基于物理知识和技术。今天，很难想象从事化学、生物学和地球科学的科学家和工程师不掌握量子力学的理论体系、观测技术和计算工具。本书的第二部分梳理了物理技术对战争力量和生产力的影响。历史告诉我们，基于物理学精神的创新，是具有极高竞争效率的创新。越接近物理知识和技术，战争力度越强，经济运行效率越高，企业生存的概率越大，人们的物质生活质量就越好。第三部分揭示了物质精神的一种新活动——自下而上的自我组装。纳米技术提倡物质和物体自下而上的自组装，是材料技术和机器制造的终极前沿；人工智能提倡自下而上的智能自学习，将物体和机器变成智能实体，使它们能够自行组装物体、能量、信息和知识。纳米技术和人工智能是人类精神物理化的产物，表达了物质、能量、信息和思维自组装的自然趋势，体现了人类以物理技术为基础追求美好未来的终极意志。本书前言长期以来，商业创新层出不穷，但技术创新却寥寥无几。对此，社会各方面力量都在讨论，几乎一致认为，技术创新难度极大，投入巨大，收效甚微。但从逻辑上讲，技术创新比业务创新更容易。原因在于业务创新决策所信任的信息不完整，盲目测试用户心理，不仅测试成本高，还需要技巧。技术创新工作面向客观具体对象，方法明确、信息完整、实施成本低。从史实来看，二战前三百年的科学发展，仅依靠同时期数百位科学家的努力，却孕育了牛顿力学、热力学、麦克斯韦电磁学、相对论、量子力学和现代化学等。与此同时，几乎所有伟大的科学家都是在年轻时就做出了重大发现，而不是依靠长期的个人经验。在发明实验设备方面，伽利略的望远镜、法拉第的电磁设备、迈克尔逊·莫雷的实验设备、威尔逊的云室、加州理工的粒子加速器等都是一个人或几个人设计制造的。费用是最小的。在现代信息技术发展史上，几乎所有伟大的底层发明，如信息论、晶体管、计算机体系结构、集成电路、编程语言、网络协议、数据库等，都是由一个或几个年轻人完成的，几乎不需要成百上千的人发明微积分、万有引力定律、集成电路、编程语言的例子。因此，技术创新并非遥不可及。如何进行技术创新？其实，它的核心是寻找技术创新的源泉。技术创新的源泉是物理学。正如爱因斯坦所说，世界上最不可思议的事情就是这个世界不可思议。数百年来，物理学为我们提供了确凿的证据，证明了如何从几个简单的粒子，在观测工具的帮助下，遵循规律，推导出所有先进的科学知识和技术，经济地生产出各种东西。如果一个人采用彻底的唯物主义，相信世界是物质的，就会无条件地接受物理学作为指导技术创新的唯一原则。如果你是一个彻底的理性主义者，你会坚定不移地寻找物理学中所有经济问题的答案。物理学告诉我们，像摩尔定律这样的现象，通过遵循它，所取得的物质进步是指数级的和可持续的。物理精神——物质、信息和人工智能的自组装前言物理学是如何成为技术创新的源泉的？从逻辑上讲，只有以技术创新为驱动，才能成为其他技术创新的源泉。几个世纪以来，物理学无疑一直在不断创新。牛顿力学、热力学、麦克斯韦电磁学、相对论、量子力学、标准模型等重大创新，塑造了人类对自然的认知，为人类改造自然提供了知识和原理。.对实验的坚持是这种创新得以继续的基础。透视实验的过程包括观察、实验、测量和计算。因此，正是测量技术的不断创新推动了物理学的发展。观察、实验、测量和计算使认知在两个方向上移动。一个方向是基于原理，即探索底层，发现宇宙中更普遍的规律，发现构成宇宙的更基本的基本粒子，以及它们之间的相互作用，从而洞察宇宙的本质。构建物质世界的较低层。探究的原理和方法，这些知识构成了所有自然科学的基础，这意味着所有自然科学学科在智力和技术上都具有相同的基本内容。从概念、定律、公式到实验、测量、计算和操作方法，物理学的知识和技术成为科学技术的第一原理。另一个方向是经验性的。从第一次工业革命到今天的工业史，是一部从下意识地采用自然科学知识到注重自然科学知识并应用其方法的发展史。利用物理学等自然科学的最新知识和方法，从上到下设计、合成和建造各种人工物质和物品，如材料、机器、药品、建筑、信息、家电、计算机等，从而创造人工世界，制造业将上述物质和商品的产业分为农业、工业、服务业等。制造业所使用的知识和方法越接近物理学，就越能获得操纵物质的能力，这体现在更强的生产力、企业竞争力和社会经济实力上。自2000年以来，技术创新模式发生了转变。由于自然科学知识演绎性的自动推理特性，改变了传统的经验性、分散性探索方法。它以科学技术第一原理为基础，系统地运用物理知识和方法论，试图自下而上地构建一个人工世界。它的代表是纳米技术和人工智能。纳米技术提倡自下而上的物质和物体的自组装，而人工智能则提倡自下而上的物质和物体的自动化思考和行动。因此，物理学成为技术创新原动力的命题在逻辑上成立，并通过归纳得到实证验证。物理技术的核心是测量，追求测量极限的竞争是物理学的精神。物理精神就是这样一种递归的力量，它利用既定的自然科学知识，通过观察、实验、测量、计算等技术手段，与物理学产生的事实相互作用，从而在一个方向上增加知识的确定性和微妙性，增加知识的纯度。以及人造物体在另一个方向上的自动化。知识的确定性意味着深入的基础研究，人造物体的纯净意味着提高自动化装配的效率。这两个方向的探索并非相互分离。以应用为导向的研究可以产生基础研究成果，这种模式被称为巴斯德象限。本书的第一部分从物理学的诞生开始，描述了物理学的发展；然后描述了如何利用这些知识来制造物质和物体（以信息技术为例，物理学代表了人类现代创新的最佳实践）；最后，以物理科学技术为知识基础和技术基础，对其他学科进行了卓有成效的重构。第二部分梳理了物理技术在社会生产力和效率中的作用。历史事实表明，基于物理原理和技术的创新是最经济有效的创新。越接近物理原理和方法，经济运行的效率就越高，获得的经济效益越高，企业的生存概率就越高，社会生活的物质质量就越好。第三部分提供了对当前正在发生的事情的看法，即纳米技术和人工智能所体现的物理学精神。纳米技术直接倡导自下而上的材料自组装，人工智能发展的内在逻辑揭示了一个新时代，即知识可以通过设备智能获取，打破机器无法获取知识和思维能力的神话。纳米技术和人工智能都是物质精神发展的产物，是人类精神的物质化，证明了自然的自组装规律。...

2022-04-17 物理DIY 物理组装电路

编者评论：人工智能时代的教育革命人工智能将淘汰大量传统劳动力。只有新的劳动力才能适应智能时代，只有改革我们的教育模式，才能培养出新的劳动力。今天小编为大家带来的是人工智能时代教育革命的在线免费阅读模式，欢迎下载阅读图书特色随着人工智能的兴起，大量无人智能工具出现。我们如何为未来做出改变？预计未来十年将有50%的工作被人工智能取代，您和您的孩子准备如何应对工作场所的巨大变化？教育不是革命性的，孩子们的未来令人担忧。新教育革命的重点是如何在人工智能时代培养原住民。未来10年，人类需要在5秒内思考的大部分工作将被人工智能取代。按比例计算，未来10年将有50%的人类工作被取代，例如助理、翻译、保安、前台、护士、记者、会计师、教师，财务规划师...只有改革我们的教育模式，我们才能培育出新的劳动力。左兵提出的培养AIQ、多元智能、创造力、沟通和学习的教育模式非常有针对性。——人工智能专家、创新工场主席李开复当人工智能时代来临，孩子们开始做AI教育，让他们“边玩边学，边做边学”，培养对人工智能的浓厚兴趣，在骨子里形成对人工智能的深切感受，可以让这些孩子在人工智能时代成为真正的土生土长的人。在人工智能时代，他们会如鱼得水般自在。佐兵在培养儿童认知人工智能方面的教育事业意义重大。——著名天使投资人杨向阳看完左冰的《人工智能时代的教育革命》一书，我很高兴。我们对教育改革有很多共识。培养劳动革命所需的新型劳动力，必须发动教育革命。农业社会的传统教育培养不了现代工人，工业社会的教育也不适合培养信息社会所需的人才。——中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长许阳生这几年我在创投圈深耕“互联网”风潮，去年见证了“人工智能”的蓬勃兴起。人工智能将大大提高效率，必然引发工作革命。左兵的逻辑更进一步。只有发动教育革命，才能完成劳动革命。本书堪称人工智能时代教育改革的基石。——创业黑马董事长、《企业家》杂志创始人牛文文相关内容部分预览简介每一轮技术革命都会引发一场就业革命。中西方专家学者普遍预测，未来十到二十年，全球将面临一场前所未有的因人工智能引发的失业危机——当今的大部分工作岗位将消失。这一轮工作革命需要什么样的新劳动力，还得从人工智能的优劣势来推演。本书对人工智能技术进行了深入分析，提出发展多元智能、提高AIQ（人工智能商）、培养创造力、沟通和学习是教育改革的大方向。本书参考古今中外教育理念，提出人工智能时代十大教育方案，让今天的孩子未来事业有成更具竞争力，对广大教育工作者和家长有很好的参考价值。关于作者王作兵，贝尔科教集团创始人、董事长，黑马俱乐部教育分会秘书长，儿童成长联盟创始人，行知协会会长。王作兵1979年出生，哈尔滨工业大学毕业，2015年长江商学院EMBA专业毕业。他是中国首批互联网创业者之一，资深教育专家，多学科创业者。13年来，他连续3次成功创业，先后涉足本地生活网站、社交网络、在线教育、人工智能等多个领域。域。他将北美先进的创意科教理念和课程体系引入中国，并于2011年正式成立贝尔科教集团，旨在以科技改变教育，培养人工智能时代的原住民。读完《人工智能时代的教育革命》建议阅读时间：1天推荐阅读对象：互联网教育新手、销售人员总体评价：总的来说，我同意这本书的整体逻辑和观点，人工智能将改变这个时代。这是一本有很多页，110,000字，但内容很薄的书。作者王作兵是一家互联网教育公司的创始人。他既有技术基础，也有创业经验，所以他绝对可以在书中非常全面地谈到这一点。总的来说，确实如此。这本书涵盖了各个方面，但没有一个是非常透彻的。看完之后，感觉没有什么额外的好处。我请了很多大师写序。诚然，它并不名副其实。书中的知识内容比较浅，有很多案例可以证明。如果你仔细品味，我总觉得例子不是重点。除了给我们讲课，和别人聊天，他们是没有用的。内容概览：“人工智能时代教育革命”的总体逻辑：人工智能会淘汰大量传统劳动力，只有新的劳动力才能适应智能时代，只有改革我们的教育模式才能我们培养新的劳动力。一开始就有很多例子：每一次技术变革都带来了人们工作方式的改变（比如工业革命，把体力劳动者和脑力劳动者分开了）正题介绍：这个人工智能时代，也是一场工作革命。人工智能将取代哪些职业？（书中最有可能的职业是电话营销，99%的可能性）然后横向知识扩展：什么是人工智能：海量数据；深度学习算法的成熟度；强大的计算能力。：本段中人工智能的认知方式是错误的。笔者认为，人工智能的认知、学习和思维方式与人类相似。正确的应该是完全相反的：人是从抽象到具体，从特殊到一般，从一般到细节；人工智能是从一般到特殊，从细节到全局，从具体到抽象。阅读本书时，请辩证地阅读。人工智能是一种什么样的技术？与人类相比，有什么优势和劣势：除了强大的能量和超强的记忆力外，还具有感知能力（如视觉、听觉、触觉、温度等。m.imayi.et），判断力（推理、计划、预测、决策等高级智能行为）、进化力（个体通过学习进化后，也可以瞬间传递给其他个体）。作者认为，当前的人工智能存在非常显着的弱点：缺乏创造力、无法完成复杂的通信能力、人工智能的功能单一。在人工智能时代，什么样的人才能更好的适应时代，笔者认为AIQ（第一次听说这个词，类似于IQ/EQ）、多元智能、创造力、沟通能力和学习是人类未来必不可少的能力。下半部分作者用五章来探讨如何适应人工智能时代，如何提前安排教育，大跨度的教育改革培养人。作者总结了十大大纲：发展AIQ教育：信息化思维的实践发展-方案一：从边缘到主流：人工智能教育课堂-方案二：从思考到思考-开发多元智能：充分利用信息处理人才-方案3：从平等主义到多任务处理-方案四：从管理孩子到领导孩子-培养创造力：提高非量化信息处理能力-方案5：从标准化到去标准化-方案6：从好成绩到好问题-改善沟通：提高信息处理的效率和效果-方案7：从温室到社区-方案8：从重理论轻文学到文理结合-增强学习能力-方案9：从主课教学到专题学习-方案10：从起跑制胜到长跑制胜...

2022-04-17 人工智能时代创造力想象力 人工智能的创造力

编辑点评：哈佛商业评论认识人工智能df是哈佛商学院的标志性杂志，人类文明最主要的推动力是诸如蒸汽技术、电力、内燃机、计算机、互联网等通用技术，能与上述技术媲美的就是AI。哈佛商业评论认识人工智能df预览图人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能的统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。人工智能的研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。...

2022-04-10 哈佛商业评论分析 哈佛商业分析

编辑点评：人工智能的未来霍金斯df是由杰夫・霍金斯所编写得图书，作者在书中阐述了人工智能的含义，人类大脑工作的原理，用已知的理论来论述了人工智能不仅仅是对人类大脑的模仿。人工智能的未来霍金斯df预览图人工智能章节概述有些科学家认为计算器可以做到人脑所能做到的一切，人工智能机器的制造只是编写程序的问题。于是，一代又一代科学家们不断尝试，从Eliza程序到ldquo积木世界rdquo，再到著名的ldquo中文屋rdquo实验。我们清楚地看到，尽管这些程序可以仿真大脑，但它们不可能具有智能。直觉告诉我，这样的传统方式不可能制造出真正的智能机器。只有研究大脑、认识智能才是最终的解决之道。人脑工作的原理大脑的两个半球具有不同的功能。左半球不仅是语言中枢，还能从事分析性的工作，例如逻辑推理、数学运算和写作等。右半球善于处理空间概念和识别面孔、图案、曲调、色彩，还擅长创造性的活动。左半球倾向于按顺序处理信息，右半球却习惯同时处理信息。电脑具有人工智能现代科学技术的进步正在使机器完成那些过去只有人类才能做到的事情。人类有智力，会思考，机器能否思考，能否完成人类用智力去完成的任务?这就是人工智能所要研究的内容。电脑的诞生，才使机器模仿人脑的活动成为可能。正如我们已经知道的，电脑会做加、减、乘、除运算，会进行分类、比较、判断等。它是否还能模拟人类更多复杂的思维活动・例如推理、理解人的语言等。文件目录/k41.et共享/人工智能的未来霍金斯|├──人工智能的未来.df28.0MB...

2023-01-18 人脑智能与人工智能 人工智能头脑

编辑点评：Uity3D人工智能编程精粹df《Uity3D人工智能编程精粹》能够将具有初级Uity3D游戏开发水平的读者引领到奥妙的人工智能领域，帮助读者创造出惊险、刺激、趣味性强的优秀游戏！，所有实例均运行测试通过。掌握了书中的技术，可以使游戏角色具有良好的智能，大大增强游戏的可玩性！相关内容部分预览内容简介要想开发一款优秀的游戏，人工智能必不可少。本书精选了Uity3D游戏开发中最关键、最实用的几项人工智能关键技术，以实例的方式由浅入深地讲解了深奥而强大的人工智能技术、设计原则以及编程实现方法，并且对书中的每一个案例都进行了详细注释，所有实例均运行测试通过。掌握了书中的技术，可以使游戏角色具有良好的智能，大大增强游戏的可玩性！本书共分7章：第1章中给出了游戏人工智能的运动层、决策层、战略层的架构模型，将游戏角色模拟人的感知、决策和移动等问题进行分层处理与实现；第2章讲解了多种操控角色自主移动的算法，让角色在游戏中的运动看起来更真实自然、运算速度更快；第3章采用图示的方式详细讲解了游戏寻路中最著名的A*寻路技术，并进一步介绍了复杂地形、以及存在敌方火力威胁下的战术寻路技术；第4章讲解了游戏角色感知游戏世界的实现方法。例如，发现敌人的位置、追寻爆炸声、让角色具有短期记忆，根据脚印进行追踪等；第5章～第6章讲解了最常用的决策技术――状态机与行为树技术，并对比分析了有限状态机与行为树技术在游戏人工智能中的适用范围。在处理大规模的游戏决策问题时，行为树克服了有限状态机的许多缺点，层次清晰、易于发现差错和调试，能大大减少编程者的负担；第7章综合运用了A*寻路、行为树等技术，给出了一个具有较高人工智能水平的第三人称射击游戏实例。本书能够将具有初级Uity3D游戏开发水平的读者引领到奥妙的人工智能领域，帮助读者创造出惊险、刺激、趣味性强的优秀游戏！本书适合作为高等院校计算机科学与技术、数字媒体技术、数字媒体艺术等专业本科教材、游戏学院Uity3D游戏开发的高阶教材。对于从事战场模拟训练、视景仿真技术等领域的科研人员而言，本书也很有益处。目录前言写作目的主要内容适用读者第1章Uity3D人工智能架构模型1.1游戏AI的架构模型1.1.1运动层1.1.2决策层1.1.3战略层1.1.4AI架构模型的其他部分1.2FPS/TPS游戏中的AI解析1.2.1FPS/TPS中的运动层1.2.2FPS/TPS中的决策层1.2.3FPS/TPS中的战略层1.2.4FPS/TPS中AI架构模型的支撑部分第2章实现AI角色的自主移动――操控行为2.1Uity3D操控行为编程的主要基类2.1.1将AI角色抽象成一个质点――Vehicle类2.1.2控制AI角色移动――AILocomotio类2.1.3各种操控行为的基类――Steerig类2.2个体AI角色的操控行为2.2.1靠近2.2.2离开2.2.3抵达2.2.4追逐2.2.5逃避2.2.6随机徘徊2.2.7路径跟随2.2.8避开障碍2.3群体的操控行为2.3.1组行为2.3.2检测附近的AI角色2.3.3与群中邻居保持适当距离――分离2.3.4与群中邻居朝向一致――队列2.3.5成群聚集在一起――聚集2.4个体与群体的操控行为组合2.5几种操控行为的编程解析2.5.1模拟鸟群飞行2.5.2多AI角色障碍赛2.5.3实现动物迁徙中的跟随领队行为2.5.4排队通过狭窄通道2.6操控行为的快速实现――使用Uity3D开源库UitySteer2.7操控行为编程的其他问题第3章寻找最短路径并避开障碍物――A*寻路3.1实现A*寻路的3种工作方式3.1.1基本术语3.1.2方式1：创建基于单元的导航图3.1.3方式2：创建可视点导航图3.1.4方式3：创建导航网格3.2A*寻路算法是如何工作的3.2.1A*寻路算法的伪代码3.2.2用一个实例来完全理解A*寻路算法3.3用A*算法实现战术寻路3.4A*PathfidigProject插件的使用3.4.1基本的点到点寻路3.4.2寻找最近的多个道具（血包、武器、药等）3.4.3战术寻路――避开火力范围3.4.4在复杂地形中寻路――多层建筑物中的跨层寻路3.4.5RTS中的小队寻路――用操控行为和A*寻路实现3.4.6使用A*PathfidigProject插件需要注意的问题3.5A*寻路的适用性第4章AI角色对游戏世界的感知4.1AI角色对环境信息的感知方式4.1.1轮询方式4.1.2事件驱动方式4.1.3触发器4.2常用感知类型的实现4.2.1所有触发器的基类――Trigger类4.2.2所有感知器的基类――Seor类4.2.3事件管理器4.2.4视觉感知4.2.5听觉感知4.2.6触觉感知4.2.7记忆感知4.2.8其他类型的感知――血包、宝物等物品的感知4.3AI士兵的综合感知示例4.3.1游戏场景设置4.3.2创建AI士兵角色4.3.3创建玩家角色4.3.4显示视觉范围、听觉范围和记忆信息4.3.5游戏运行结果第5章AI角色自主决策――有限状态机5.1有限状态机的FSM图5.1.1《Pac-Ma（吃豆人）》游戏中红幽灵的FSM图5.1.2《QuakeⅡ（雷神2）》中Moter怪兽的有限状态机5.2方法1：用Switch语句实现有限状态机5.2.1游戏场景设置5.2.2创建子弹预置体5.2.3创建敌人AI角色5.2.4创建玩家角色及运行程序5.3方法2：用FSM框架实现通用的有限状态机5.3.1FSM框架5.3.2FSMState类――AI状态的基类5.3.3AdvacedFSM类――管理所有的状态类5.3.4PatrolState类――AI角色的巡逻状态5.3.5ChaeState类――AI角色的追逐状态5.3.6AttackState类――AI角色的攻击状态5.3.7DeadState类――AI角色的死亡状态5.3.8AICotroller类――创建有限状态机，控制AI角色的行为5.3.9游戏场景设置第6章AI角色的复杂决策――行为树6.1行为树技术原理6.1.1行为树基本术语6.1.2行为树中的叶节点6.1.3行为树中的组合节点6.1.4子树的复用6.1.5使用行为树与有限状态机的权衡6.1.6行为树执行时的协同（Coroutie）6.2行为树设计示例6.2.1示例1：有限状态机/行为树的转换6.2.2示例2：带随机节点的战斗AI角色行为树6.2.3示例3：足球球员的AI行为树6.3行为树的执行流程解析――阵地军旗争夺战6.3.1军旗争夺战行为树6.3.2军旗争夺战的行为树遍历过程详解6.4使用React插件快速创建敌人AI士兵行为树6.4.1游戏场景设置6.4.2创建行为树6.4.3编写脚本实现行为树6.4.4创建敌人AI士兵角色6.4.5创建玩家角色及运行程序第7章AI综合示例――第三人称射击游戏7.1TPS游戏示例总体设计7.1.1TPS游戏示例概述7.1.2敌人AI角色行为树设计7.2TPS游戏示例场景的创建7.2.1游戏场景设置7.2.2隐蔽点设置7.3为子弹和武器编写脚本7.3.1创建子弹预置体7.3.2为M4枪编写脚本7.4创建玩家角色7.5创建第三人称相机7.6创建敌人AI士兵角色7.6.1用React插件画出行为树7.6.2为行为树编写代码7.6.3敌人AI士兵角色控制脚本7.7创建GUI用户界面7.8游戏截图...

2022-04-10 有限状态机 unity 有限状态机和无限状态机区别

编辑点评：阅读此书，你必将重新认清你的人生轨迹！如果你细细学习本书中的课程，你一定可以斜造属于自己的成功神话。内容简介《硅谷禁书》（THEMASTERKEYSYSTEM）是一本奇书，由作者在1912年创作出版，当时销售了20多万册，1933年起，它奇迹般的从市场上消失了，原因是很多成功的商人不愿意让更多的人看到此书，而担心更多人因此书而创富。这些商人联合起来，让美国教会查禁了这本书。这本上是硅谷最神奇的成功奇书，早年，这本书的手抄本甚至炒到3000多美金，几乎所有硅谷的亿万富翁都阅读过此书，世界首富比尔・盖茨在哈佛大学上学时，因为偶然的机会读到此书，立即决定弃学从商，从而创造了软件帝国的神话。美国成功学之父拿破仑・希尔因为得到本书的启示成为成功学大师。作者简介查尔斯・哈尼尔（CHARLSEHAANEL），1866年出生于美国密歇根，1949年去世。是美国著名的作家、企业家、他创建了他那个时代最巨大的商业集团，并写有多本成功心量学著作。除本书外，主要作品还有《精神化学》、《新心理学》等。硅谷禁书df预览目录推荐序：《硅谷禁书》的神奇命运作者自序第一课引爆你的内在能量第二课潜意识的巨大威力第三课自己才是最丰富的宝藏第四课我能成就一切第五课想要就能得到第六课全力以赴，才有收获第七课绘制你的精神图景第八课思想是成功与财富的种子第九课首先要改变自己第十课失败定有原因，成功必有方法第十一课自然界最伟大的法则第十二课聚集你的精神能量第十三课梦想的精神作用第十四课扫除一切消极思想第十五课做一个有洞察力的人第十六课成功者的精神法则第十七课渴望的力量第十八课引力法则第十九课用知识克服恐惧第二十课思想的神奇力量第二十一课想大才能做大第二十二课思维决定健康第二十三课到达成功的巅峰第二十四课我能，一切皆能附录我们能从本书中学到什么《世界上最神奇的24堂课》和《硅谷禁书》是同一本书？《世界上最神奇的24堂课》和《硅谷禁书》是同一本书，都是《TheMaterKeySytem》的译ai版。《世界上最神奇的24堂课》（《硅谷禁书》）主要介绍了有些人无需怎么费神就能功成名就，财富和权利仿佛唾手可得；还有些人历经艰辛终于获得成功；而另一些人则在实现理想和抱负的过程中遭到彻底的失败。为什么有人轻易就能成功，有人费了老大的劲才能成功。作者查尔斯・哈尼尔（有些版本被翻译为哈奈尔）在书中首次向世人公开自己在各方面都获得成功的秘密。而哈尼尔出版此书的初衷就是希望所有普通大众都可以通过阅读与学习而获得成功与财富。《世界上最神奇的24堂课》（《硅谷禁书》）在1933年创作出来后，便被某些人利用职权被查禁，目的是不让世人看到书中所阐述的致富之道。书被禁之后，即成为某些特权人物和精英人士的专读著作，在上流社会中流传。当时，甚至需要花费1500美元方能得到一部本书的手抄本，而1500美元相当于当时一个人两年的收入。2003年，《世界上最神奇的24堂课》在美国被禁70年后重见天日，这是全世界唯一一本因道破创富秘诀被禁的书。书友评价有些人觉得这本书把简单的写复杂了，但我却认为这本书的确值得一读，不止一读而是要好好细读，我按照上面所写的每个礼拜研究一课，每天读后的感觉就是越发觉得很神奇。它是一个渐进的过程，从内心世界的建立到对外在世界的影响，你不得不承认它是对的，只有你内心世界变得强大，你才有可能去影响你的现实生活。里面有句话让我影响深刻，它说道：“有时你会在外在寻找失败的原因，这是十分可笑的，你必须从内心世界中寻找”有时候生活中有些不如意的事情，我们就会怨天怨地，抱怨着其他人的不是，而忽略自己的不足，有时正是这种盲目自大才会使你没有危机意识，变得看不清方向。“一切皆在你心中”这不只只是空话，事实的确是这样的。虽然这本书我只读过一遍，但对于它给我带来人生观的变化，那是不言而喻的，如果你有耐心，读完它（我认为只要细读第一章起）你就会受益匪浅先说作者很多人看了封面说比尔盖茨看了这本书致富会觉得是炒作，扯淡，胡说。。。先不讨论比尔盖茨有没有看过这本书。很多人不知道的是这本书的作者：查尔斯・哈尼尔的成就不比比尔盖茨低，因为他创造了那个时代最庞大的商业集团。更大的亮点是他是共济会的教师。可能很多人不知道共济会，但只要搜索下共济会的成员都是什么人就知道有多牛X了：货币战争里的罗斯才尔德家族、蒋介石的儿子、莫扎特、摩根、牛顿、爱因斯坦、华盛顿、富兰克林......就连1元美金后面都有共济会的会徽。共济会的入会条件是要2名以上会内成员推荐才能加入的，就是说查尔斯・哈尼尔需要被上面那些世界精英级人物推荐才能进去的。再说内容在豆瓣上看了一本好评如潮的书：遇见未知的自己。2本书我都看过，可2本书的核心思想都是一样的阿，这可真奇怪了，这本书是100年前的书了，可以说是所有灵修书籍的鼻祖了。所以结论是：说不好的人要么就是没看过这本书，要么就没看懂这本书。看到前面的豆友评价，我也很快购买了一本。读了2/3，已经足够说明问题了。这还真是一本相当有份量的书，真的能够改变1、因为自己的很多思想在这里得到了评价，人应该怎样思考，怎样的思想对我们有用。说得相当透彻，当然这是一本难读的书。决不是一本通俗读物。好书总会有正反两方面的评价，甚至是两个极端的评价。但自己的眼睛是雪亮的，好不好只有读了才有发言权。我们不能像前面朋友说的那样，只从封面语就对该书下批判。这不是正确的思想。请你看看书后，再来发言。因为我们要对自己的话负责，也要对豆友们负责。...

2023-03-25

《硅谷钢铁侠》：猎鹰重型火箭发射成功，带特斯拉升入太空。SaceＸ太空探索技术公司创始人、环保汽车公司特斯拉CEO埃隆·马斯克全球首部授权著作！硅谷传奇创业者公开的创新秘籍。雷军、丁磊、罗永浩、周鸿祎等科技迷弟推荐。书名：硅谷钢铁侠作者：[美]阿什利·万斯副标题：埃隆·马斯克的冒险人生原作名：EloMuk译者：周恒星出版年：2016-4页数：368类别：人物传记格式：df/eu/moiISBN：9787508660455《硅谷钢铁侠》作者简介：阿什利·万斯（AhleeVace），美国商业专栏作家、资深科技记者，是全球著名的科技作者之一。曾任职于《经济学人》，为《纽约时报》报道硅谷和科技产业新闻多年，现任职于《彭博商业周刊》，为该杂志撰写了数十篇封面及特别报导，内容涵盖网络、DNA序列和太空探索。《硅谷钢铁侠》内容简介：他是风格独具的梦想家、创业家与工业家，也是眼光独到、一再开创新商业模式的企业家。从PayPal，到特斯拉、SaceX、太阳城，他的创业历程中遭遇了无数棘手的事件，但是每一次突破都令全球惊艳。无论钟情于什么领域，他都可以展现出惊人的专注力。44岁的马斯克已经涉足颠覆互联网、金融、汽车、航空以及能源业。他近乎疯狂的对科技的专注，使他成为目前最成功的连续创业者和科技创业家。在将近4年的时间里，资深科技记者阿什利·万斯与马斯克超过40个小时的深度对话，记录了他从粗放贫瘠的南非到国际商业世界顶峰的不凡之旅。作者首次深入特斯拉、SaceX等公司，亲密接触了马斯克的伙伴、员工、家人、朋友超过300人，真实地讲述了马斯克在创立、运营他那些足够改变世界的公司（包括PayPal，特斯拉，SaceX和太阳城）时发生的惊人故事。同时也揭示了企业家和创业者如何专注于创业本身，同时管理多领域公司所需要的能力、方法和经验，以及如何在与许多竞争对手交手时不断推进企业创新的步伐。作者用荡气回肠的写作，细腻地描绘出最真实的马斯克，他独特的性格、永不知足的企图心，以及在遭遇事业、婚姻和情感困境时茁壮成长的能力。本书独家收录关于埃隆·马斯克成长经历、创业过程和婚姻生活中32张珍贵的图片。埃隆·马斯克的人生经历，和无数改变世界的伟大实业家的经历一样，是那种可以被千百次地写进小说、搬上银幕后，每一次重看都依然激动人心的，属于全人类的传奇故事。...

2022-10-27 硅谷钢铁侠 埃隆·马斯克的冒险人生 硅谷钢铁侠 埃隆·马斯克的冒险人生读后感

《硅谷工程师爸爸的超强思维训练课》：“憨爸在美国”公众号数十万粉丝翘首期待的思维训练法，理工科学霸、硅谷工程师爸爸分享的独家教育方案书名：硅谷工程师爸爸的超强思维训练课作者：憨爸出版社：中国妇女出版社副标题：“憨爸在美国”公众号数十万粉丝翘首期待的思维训练法理工科学霸、硅谷工程师爸爸分享的独家教育方案出版年：2018-1页数：296类别：亲子家教格式：df/eu/moiISBN：9787512715349《硅谷工程师爸爸的超强思维训练课》作者简介：憨爸，本名赵昊翔，南京大学计算机硕士，硅谷某公司技术经理，亲子教育公众号“憨爸在美国”的创始人和主笔。他是两个孩子的爸爸，在陪伴孩子成长的过程中，潜心研究儿童的思维训练、早教启蒙、智力开发等，并将这些研究心得和具体实践写成文章发表在公众号中，形成了一套别具一格、有趣且实用的儿童思维训练体系，被数十万爸爸妈妈长期追读和使用，也得到了专业人士的高度推崇。此外，憨爸还拥有数十个国内外专利，并翻译有数十本儿童图书。《硅谷工程师爸爸的超强思维训练课》内容简介：本书介绍了如何运用亲子互动活动、思维导图工具、美国的STEAM教育法等来培养孩子的思维能力，将复杂的思维训练过程简单化、生活化。帮助家长从数学启蒙、编程启蒙，到科学启蒙、艺术启蒙，再到孩子的学习习惯培养、时间管理等，循序渐进地进行思维训练，有效地激发出孩子的超强思维力、创造力和想象力。...

2022-04-07

《人工智能之不能》：人工智能并非无所不能。《量子大唠嗑》作者马兆远的又一重磅新作，以人工智能的根本逻辑推演解读人的不可取代的价值，有知识、有态度。书名：人工智能之不能作者：马兆远出版年：2020-3页数：403类别：人工智能格式：df/eu/moiISBN：9787521713794《人工智能之不能》作者简介：马兆远何许人也？1997年通过全国物理奥林匹克竞赛保送北京大学物理学院；25岁获得牛津大学物理博士学位，师从“超冷原子理论之父”、英国皇家科学院院士KeithBurett爵士；美国国家标准局、加州大学伯克利分校博士后，师从“激光冷却之父”WilliamPhilli（1997年诺贝尔物理学奖获得者）；30岁入选中国科学院百人计划研究员，为中国空间站“天宫四号”设计了世界第一个空间冷原子实验平台。现为清华大学未来实验室首席研究员，数字化先进制造研究中心主任，英国谢菲尔德大学智能制造专业终身教授。著有《量子大唠嗑》。《人工智能之不能》内容简介：会存在一个超级人工智能系统吗？这本书给了我们一个答案：不会。这本书不局限于技术层面，而是回顾了上100年物理学和数学的进展，通过对量子力学、时间、虫洞、暗物质等概念的轻松解读，从顶层逻辑、原理层面等本源性知识上探讨了人工智能做不了的事情，对完美、通用的人工智能判了“死刑”，最后落脚在怎样培养适应人工智能共生时代的新人类，以及人类对宇宙的探索本质上无穷尽的现状上。作者以深厚的学术功底，贯通社会科学和自然科学，层层深入分析人类认知和科学技术的发展，从数学和逻辑本身论证了人工智能无法取代人类。作者认为，从务实主义的角度看，我们仍可以致力于促进人工智能进步，但不能盲目地崇拜机器，甚至忽视了人的智能优势——毕竟，有些真理我们能够认识到，但不能为算法所描述。胡适曾说：“怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜。”通过这本书，我们可以获得对人工智能正本清源的新认识，同时可以更好地思考，在这不可逆的人工智能进阶过程中，我们如何去驾驭自己的发明，实现人类的智能进阶。...

2022-04-07 量子力学张永德 量子力学与马哲

...

2022-04-02 机器学习

...

2022-04-02 细胞原子分子大小排序 细胞原子质子电子

这套课程来源于千峰教育出品的2019千峰ytho全栈人工智能培训课程包括课件课程分为九个部分，全面覆盖人工智能三个主流框架，科学加强数据分析课程比例，提高人工智能和数据分析能力，高度恢复企业数据分析场景，本课程是一套实用价值高的课程，从Pytho从语言基础开始，ytho简介功能强大，计算机教育越来越重视高效率ytho编程！最后将Pytho结合人工智能，无论你学习哪个阶段，这门课程都会给你很好的收获！课程目录：15：Pytho全栈[63.3G]┣━━0-相关资源┃┣━━软件┃┣━━素材┃┗━━资料┣━━1-Pytho语言基础┃┣━━1.1-Pytho概述和基本语法┃┣━━1.10-函数的参数和变量┃┣━━1.11-封闭和装饰┃┣━━1.12-函数高级用法和文件操作┃┣━━1.13-异常处理┃┣━━1.14-生成器和迭代器┃┣━━1.15-对象编程入门┃┣━━1.16-先进的面向对象编程┃┣━━1.17-模块和包┃┣━━1.18-常用标准库┃┣━━1.19-线程和进程┃┣━━1.2-输入输出和操作符合入门┃┣━━1.20-协程和异步编程┃┣━━1.3-运算符的应用及分支结构┃┣━━1.4-循环结构┃┣━━1.5-应用字符串┃┣━━1.6-使用列表┃┣━━1.7-列表的应用和排序算法┃┣━━1.8-应用元组和字典┃┗━━1.9-集合应用和函数介绍┣━━2-玩转Liux操作系统┃┣━━2.1-Liux入门和常用命令┃┣━━2.2-软件安装管理工具┃┣━━2.3-Vim的使用┃┣━━2.4-Liux网络相关命令┃┣━━2.5-数据安装和过程管理┃┗━━2.6-版本控制和Git入门┣━━3-从数据库入门到实战┃┣━━3.1-关系数据库概述及SQL┃┣━━3.2-从关系数据库中查询数据┃┣━━3.3-MySQL视图索引事务等概念┃┣━━3.4-在Pytho程序中操作MySQL┃┣━━3.5-Redi常用数据类型的使用┃┗━━3.6-在Pytho程序中操作Redi┣━━4-轻松搞定We前端┃┣━━4.1-We前端概述和标签介绍┃┣━━4.2-层叠式表的应用和网站布局┃┣━━4.3-JavaScrit入门┃┣━━4.4-JavaScrit进阶┃┣━━4.5-jQuery概述┃┣━━4.6-Ajax技术┃┗━━4.7-VueEChartBoottra┣━━5-后端开发之Flak和Torado┃┣━━5.1-Flak概述┃┣━━5.10-异步化和WeSocket┃┣━━5.2-路由配置、请求和响应┃┣━━5.3-静态资源和模板页┃┣━━5.4-模型和SQLAlchemy┃┣━━5.5-高级模型操作┃┣━━5.6-API接口开发┃┣━━5.7-Flak其他知识点和Torado介绍┃┣━━5.8-Torado相关知识┃┗━━5.9-Torado中数据库操作┣━━6-后端开发之Djago框架┃┣━━6.1-Djago框架入门┃┣━━6.10-DRF入门┃┣━━6.11-Docker安装使用┃┣━━6.12-项目需求和设计┃┣━━6.13-补充项目知识点┃┣━━6.14-跨域问题及接口测试┃┣━━6.15-前脚手架工具┃┣━━6.2-Djago中的模型┃┣━━6.3-高级模型操作┃┣━━6.4-模板语法┃┣━━6.5-表单和CSRF┃┣━━6.6-详细说明请求和响应┃┣━━6.7-CBV中间件缓存┃┣━━6.8-Sigal和Celery┃┗━━6.9-项目案例┣━━7-实战网络数据采集(爬虫)[5.3M]┃┣━━7.1-数据捕获工具及爬虫相关库┃┣━━7.2-三种数据分析方法┃┣━━7.3-Scray框架入门┃┣━━7.4-Scray框架进阶┃┣━━7.5-实战新片场爬虫┃┣━━7.6-Scray-Redi的应用┃┣━━7.7-Seleium实战┃┣━━7.8-Docker和Slah┃┣━━7.9-常见的反爬手段及破解┃┗━━源码笔记作业.zi[5.3M]┣━━8-实用数据分析┃┣━━8.1-环境搭建和NumPy介绍┃┣━━8.11-支持向量机和K均值算法┃┣━━8.12-特征工程和人脸识别┃┣━━8.13-实战数据分析项目┃┣━━8.14-Teorflow入门┃┣━━8.15-卷积神经网络┃┣━━8.2-Pada使用入门┃┣━━8.3-Pada使用进阶1┃┣━━8.4-Pada使用进阶2┃┣━━8.5-SciPy简介┃┣━━8.6-数据可视化和Matlotli┃┣━━8.7-KNN及其应用┃┣━━8.8-回归算法┃┗━━8.9-人脸补充和决策树┣━━9-团队项目开发┃┣━━9.1-团队开发相关知识┃┣━━9.2-接入和短信平台Celery┃┣━━9.3-分离开发前后端┃┣━━9.4-第三方登录和七牛云┃┣━━9.5-缓存和日志┃┗━━9.6-在线测试和项目相关下载点击下载...

2022-04-02 关系数据库函数依赖 关系数据库函数

课程简介：阶段一、人工智能基础一高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论、线性代数、矩阵和凸优化四个方面进行解释，旨在培养每个人的逻辑能力和分析能力。良好的数学基础有助于您更好地理解机器学习和深度学习的相关算法内容。Al例如，人工智能中的智能尤为重要-部分依靠概率论实现。阶段二、人工智能提升一Pytho高级应用随着A时代的到来及其蓬勃发展，Pytho作为AI机器学习确实令人兴奋，但它的复杂性和难度更大，通常涉及组装工作流和管道、设置数据源和内部和云部署之间的分流Pytho库后，可以帮助加快数据管道，Pytho库也在不断更新和发布，因此本阶段旨在减轻学习后续机器学习的负担。阶段三、人工智能提升一Pytho项目本阶段的重点是复习巩固Pytho通过爬取招聘网站的数据，巩固静态网站爬取技巧。掌握技能包括requet图书馆的使用、网页分析、正则表达应用等。；通过对网络评论数据的爬行和工作肖像系统，掌握网站模拟登录的知识，掌握模拟登录的技能主要包括模拟登录。数据爬行和分析等，让每个人都对Pytho对实际应用有非常清晰的理解和理解Pytho在AI而数据捕获的优势，对大家后期的学习非常有利。阶段四、人工智能实用机器学习算法机器学习使用算法来分析和学习数据，然后判断和预测现实世界的情况。因此，与只能按照特定逻辑提前编写和执行指令的软件不同，机器实际上使用大量的数据和算法来自我训练--任务。因此，本阶段主要从机器学习概述。数据清洗和特征选择回归算法。决策树木、随机森林和提升算法SVM.聚类算、EM算法，贝叶斯算法。隐马尔科夫模型，LDA解释一些机器学习算法和这些算法的优化过程，即监督算法或无监督算法。阶段五、人工智能实用机器学习项目本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型培训，帮助您进一步巩固上一阶段的机器学习，为后续的深度学习和数据挖掘提供项目支持。阶段六、人工智能提升深度学习深度学习是实现机器学习的技术。同时，深度学习也带来了许多机器学习的实际应用，并扩展了它A的使用领域,本阶段主要从TeorFlow.深度学习概述，感知器神经网络，BP神经网络、RBF径向基神经网络，CNN卷积神经网络，RNN解释了深度学习算法和深度学习框架的使用。阶段七、人工智能推广推荐算法及数据挖掘基于用户行为(浏览)的现代电子商务深入人心.收藏。购物分析尤为重要。数据挖掘是识别大量数据中有效的数据.新颖、潜在、有用、最终可理解模式的非凡过程。这一阶段主要是基于内容的推荐和协同过滤。SVD.基于知识推荐和混合推荐算法的解释，结合音乐推荐。隐因子模型推荐等项目让您有更深入的了解。阶段八、人工智能终极实战一项目应用本阶段以项目为导向，通过公安系统进行人脸识别、图像识别和图像检索CTR广告点击量估计、序列分析系统、聊天机器人等项目，结合实际情况Al综合应用。阶段9.人工智能实战一分布式搜索引擎开发联网.大数据、网络爬虫、搜索引擎等概念现在很热门。本课程以公司的项目经验为基础，为您带来市场上流行的分布式搜索引擎之一ElaicSearch，带领大家简单地了解和掌握技术的综合应用，从而为大家添加--竞争资本。本课程旨在引导您进入搜索引擎领域，从零开始，简单地解释什么是搜索引擎，搜索引擎的作用和ElatiCSearch在实际工作中的作用等。阶段十、人工智能实战企业项目实战课程一、基础Pytho数据分析与机器学习案例实战教程课程风格通俗易懂，基于战，课程风格通俗易懂。主要课程分为三个大模块(1)ytho数据分析。(2)机器学习经典算法原理详解(3)十大经典案例实战。ytho数据科学库umy.ada,matlot结合机器学习库cikit-lear完成一系列机器学习案例。算法课程注重原理推导和流程解释，结合实例讲解复杂的机器学习算法，注重实战，所有课时结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始，代码实战一步一步带大家快速入门机器学习。旨在帮助学生快速开始如何使用它。ytho库来完成机器学习案例。根据真实数据集选择经典案例，从数据预处理到建立机器学习模型和效果评估，完整解释如何使用ytho及其常用数据库进行数据分析和模型建立。对于每一个挑战，分析解决问题的想法，如何构建合适的模型，并给出合适的评价方法。在每个案例中，学生可以快速掌握如何使用它ada预处理和分析数据，和分析matloti基于可视化的展示和展示cikit-lear建立库的机器学习模型。课程二、人工智能与深度学习实战课程风格易懂，必要原则，形象解读，项目实战不足-不！主要课程分为四个大模块(1)神经网络必须留下基本知识点，(2)深度学习模型，(3)深度学习框架Caffe与Teoflow，(4)深度学习项目实战。课程首先概述深度学习的应用和挑战.从计算机视觉中的图像分类任务开始解释深度学习的常规程序。对于复杂的神经网络，将其扩展到多个小模块，逐一突破，然后挑战整个神经网络结构。对于深度学习模型图像解释卷积神经网络的原理，详细说明所涉及的每个参数，分析和评估卷积网络结构，对现阶段流行的对抗生成网络和加强学习进行图像解释，并配合项目的实际演示效果。基于框架实际战斗，选择两个最受欢迎的深度学习框架，Caffe与Teorflow，首先解释其基本使用方法，井结合案例演示如何应用框架构建神经网络模型，完成案例任务。选择经典的深度学习项目进行实际战斗，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测、验证码识别、人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等等。对于每个项目的实际战斗。从数据预处理开始，逐步构建网络模型并进行分析和评估。课程提供的所有数据、代码和PPT，方便大家快速开始项目实践！阶段十一、IT高级开发者职场生存规则本课程主要为大多数毕业生或工作经验较少的学生设立，主要为专业素质提供指导，帮助更顺利地进入工作场所。为什么有些学生在技能上过关，却还是给别人-种书生的感觉为什么简历已经通过了，但仍然没有通过？HR的面试?为什么入职后和同事沟通总是有问题？为什么日常时间不够，不能兼顾生活、学习和工作？为什么学习-一段时间后，对工作场所没有方向感？为什么别人总能保持良好的心态，而我总是有很多问题？COT课程正是引领大家一起来探索其中的奥秘和方法,让大家-在学习过程中不断深思和进步，让大家的职场路越走越顺畅！课程目录:/19:人工智能顶级实战工程师就业课程[37.6G]┣━━八、机器学习(4)[835.1M]┃┣━━_SVM、多分类和多标签分类算法.zi[35.4M]┃┣━━_贝叶斯算法，EM算法.zi[32.3M]┃┣━━01回顾.m4[59.6M]┃┣━━02vm.m4[128M]┃┣━━03vm.m4[104.8M]┃┣━━04多分类.m4[106.3M]┃┣━━05回顾.m4[93.7M]┃┣━━06高斯普通贝叶斯.m4[49.5M]┃┣━━07贝叶斯网络.m4[106.8M]┃┣━━08EM算法.m4[91.3M]┃┣━━09EM.m4[26M]┃┗━━多分类和多标签分类算法.df[1.5M]┣━━二、数学基础(2)[813.4M]┃┣━━1等价变换矩阵.avi[78.3M]┃┣━━2解决线性方程组.avi[78.3M]┃┣━━03人工智能数学基础概率论和数理统计1.19.df[3M]┃┣━━3特征值特征向量、奇异矩阵、矩阵分解.avi[151.7M]┃┣━━4古典概率条件概率.avi[111.7M]┃┣━━5贝叶斯公式.avi[37.4M]┃┣━━6随机变量.avi[42M]┃┣━━7离散变量分布.avi[92.2M]┃┣━━8连续变量分布.avi[72M]┃┣━━9连续随机分布.avi[19.2M]┃┣━━10数字特征.avi[62.3M]┃┗━━11中心距，峰度，最大.avi[65.2M]┣━━机器学习(5)[380.2M]┃┣━━01马尔科夫.m4[27.9M]┃┣━━02马尔科夫.m4[17.7M]┃┣━━03HMM.m4[65.4M]┃┣━━04HMM后向算法.m4[59.6M]┃┣━━05HMM案例.m4[136.4M]┃┗━━06HMM案例.m4[73.3M]┣━━6.机器学习(2)[2.4G]┃┣━━[20180310]_决策树，综合学习.zi[3.6M]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_课件PPT.zi[1.6M]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_随堂笔记.zi[225K]┃┣━━[20180311]_综合学习：随机森林，GBDT、XGBoot_随堂代码.zi[212.5K]┃┣━━01回顾.m4[132M]┃┣━━02oftmax.m4[99.9M]┃┣━━03比特化.m4[182.3M]┃┣━━04决策树.m4[195.7M]┃┣━━05.m4[212.6M]┃┣━━06.m4[230M]┃┣━━7.m4[215.4M]┃┣━━8.m4[92.7M]┃┣━━09.m4[271.3M]┃┣━━10.m4[313.4M]┃┣━━11.m4[267.8M]┃┣━━12.m4[198M]┃┗━━知识回顾.g[297.5K]┣━━7.机器学习(3)[956.4M]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂笔记.zi[425.2K]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂代码.zi[39.1M]┃┣━━[20180317]_聚类算法_随堂课件.zi[3M]┃┣━━[20180318]_聚类算法...

2022-04-04 人工智能随机森林算法 随机森林算法是机器算法吗