人工智能技术

MixNo 市面上关于k210的开发板已经很多了，这次我很荣幸能够测评MixNo MixNo就像arduino一样具有具有低门槛入门，可玩性多样，可加拓展盾板可，加SD卡（加载人工智能模型）等优点。其中特别要说的是：其具有图形化编程的能力，且可以转换成micro python程序语句，且能够实现人脸识别、二维码识别、连接智能云平台，语音识别、操作和读取传感器、控制电机和舵机等功能。 我在入手1h后，就完成了扫码播放音乐的功能。 这是我的代码： 这是效果视频： https://v.youku.com/v_show/id_XNDYyMTIxNDU4NA==.html 说一下使用后的感受，相比于我们常用的单片机而言，这款开发板的可玩性很高，能够满足AIOT各方面应用，把以前我们需要多个单片机配合使用的才能完成的困境打破了，使用这一款单片机就可以搞定人工智能+硬件。 顺便提一句：童芯创悟的MixNo技术顾问是真的友好。不论是关于MixNo的问题，还是元器件的问题，亦或是电路的问题，80后油腻大叔都会认真解答，不论多晚。我感觉买开发板最主要的就是看重售后。为他们的职业精神点赞！！！ 有问题的可以加入QQ群：1056344043 来源： 51CTO 作者： qq5e8b2872eb5f4 链接： https://blog.51cto.com/14785656/2485182

简单（simple）并不意味着微不足道（trivial），简单也可以有强大的力量。 深蓝（deep blue）的推土机智能：以强大的算力弥补对定式和棋局理解记忆上的不足，与人类智能并不完全相同。 随时算法：逐步深入，获取保单，保证在规定的时间内给出最好的答案。 基于规则的专家系统，将知识用简单的规则加以表示。基于规则的专家系统真的具有智能吗？仅仅是一层伪饰让人们觉得其有智能。规则与常识并不相同。（不可知论） 深度优先搜索：将扩展的新路径放入队列首，之后继续扩展；广度优先搜索：将扩展的新路径放入队列尾。 编写以目标为中心的程序，它能解释自己的行为：根据目标树上节点的前趋和后继。 分支限界:每次扩展当前代价最小的序列。算法优化：不重复扩展已扩展节点；可容许启发式（优先扩展更有价值的节点）。A*算法=分支限界+扩展列表+可容许启发式。 模式识别中的最近邻：在特征空间中近邻分布的点。思想：在某些方面相似总有可能在其他方面也相似。使用最近邻算法需要考虑的问题是：不同维度中哪些起了作用？不起作用的维度会干扰结果。 从工程的角度来说，研究人工智能要先研究人类的智能，建立人类智能模型并完善之。 识别树：进行一系列测试（测试树）进行识别。测试时先考虑能划分出较多同质子集的特征（好的特征）、再考虑较差的特征。无序度的计算：借助信息论中信息量的计算方法。选择的特征进行测量后使得结果的无序度尽可能小—

2018年10月22日 22:59:58 yangminggg 阅读数：2217 值得推荐的C/C++框架和库 C++资源大全 关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 标准库 C++标准库 ，包括了STL容器，算法和函数等。 C++ Standard Library ：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。 Standard Template Library ：标准模板库 C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范 ISO C++ Standards Committe e ：C++标准委员会 C++通用框架和库 Apache C++ Standard Library ：是一系列算法，容器，迭代器和其他基本组件的集合 ASL ：Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的C++源代码库。 Boost ：大量通用C++库的集合。 BDE ：来自于彭博资讯实验室的开发环境。 Cinder ：提供专业品质创造性编码的开源开发社区。 Cxxomfort ：轻量级的，只包含头文件的库，将C++ 11的一些新特性移植到C++03中。 Dlib ：使用契约式编程和现代C++科技设计的通用的跨平台的C++库。 EASTL ：EA-STL公共部分

目录 本文是对人工智能基础的期末复习知识总结。 一、绪论 什么是人工智能？ 从模拟人的角度来说，可以通过 认知建模 的过程让机器学会像人一样思考，可以以 通过图灵测试 为目标让机器具有和人一样的行为；而让机器模拟人并不是我们的目的，这里学习人工智能的是让机器具备理性（rationality），指的是通过 思维法则 的途径让机器学汇理性的思考，通过 理性Agent 的构造让机器具有理性的行为。这是四个维度不同层面的解释。 发展历史就不谈了，整体上是以十年为一个周期的发展态势，没意思。 什么是图灵测试？ 图灵测试由Alan Turing在1950年提出，内容可以简单描述为，由一个人类询问者提出一些 书面问题 之后，无法判断 书面回答 是来自计算机还是人类，就说这台计算机通过了图灵测试。图灵测试是一个至今仍合适的测试，人工智能的研究者并没有一直致力于让计算机通过图灵测试，研究智能的基本原理比复制人类智能或让计算机模拟人更加重要。 人工智能的研究范围有哪些？ 知识表示（语义网络等）、搜索技术（博弈树搜索等）、非经典逻辑&非经典推理（时序逻辑等&类比推理等）、机器学习（统计学习等）、自然语言理解（语法学等）、知识工程（专家系统等）、定理机器证明（归纳法等）、人工生命（细胞自动机等）、机器人（传感器数据融合等）、AI语言（Lisp/Prolog等）。 二、Agent 什么是Agent？

转载自： https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html 我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算， 云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。 1.1 管数据中心就像配电脑 什么叫计算，网络，存储资源呢？就说你要买台笔记本电脑吧，你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊？多大的内存啊？这两个我们称为计算资源。 这台电脑要能上网吧，需要有个网口可以插网线，或者有无线网卡可以连接我们家的路由器，您家也需要到运营商比如联通，移动，电信开通一个网络，比如100M的带宽，然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好，这样您家的所有的电脑，手机，平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络。 您可能还会问硬盘多大啊？原来硬盘都很小，10G之类的，后来500G，1T，2T的硬盘也不新鲜了。

如何学习离散数学和在计算机科学中应用 2014-12-18 20:45:26 松子茶 阅读数 7621 更多 分类专栏： 【Discrete Mathematics】 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/utimes/article/details/42009405 引言 离散数学的定义及其在各学科领域的重要作用。离散数学(Discrete mathematics)是研究离散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。它在各学科领域，特别在计算机科学与技术领域有着广泛的应用，同时离散数学也是计算机专业的许多专业课程，如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程。通过离散数学的学习，不但可以掌握处理离散结构的描述工具和方法，为后续课程的学习创造条件，而且可以提高抽象思维和严格的逻辑推理能力，为将来参与创新性的研究和开发工作打下坚实的基础。 随着信息时代的到来，工业革命时代以微积分为代表的连续数学占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的诸领域，从科学计算到信息处理

什么是数据科学 什么是数据科学 研究数据从中提取知识 由来已久的科学：数据科学并不是一件新东西 现代信息技术只是推动了数据科学的发展：并不是说现代信息技术创造了数据科学 AlphaGo using Netural Network 之后出现了AlphaGo zero，发现了一个几千年都没有人发现的棋谱。在大数据和数据处理能力下，人们的能力远远不及计算机的计算能力。 可解释性比较弱，现在人工智能只是得到一个统计数据。大数据支撑了人工智能，机器学习帮助处理人类处理不了的大数据。 抽样是有偏差的 是有误差的 因此就不抽样 直接一起进行处理（利用现在的技术） 靠大数据的分析只是得到了关联性的结果 但并不是因果性的结果 只能说大数据的分析只是一定程度上反映了可能存在因果关系 来源： https://www.cnblogs.com/Xiaojianxiang/p/11643545.html

国内首条AI定制巴士在上海投入运营 9 月 16 日起，国内首条 AI 定制巴士「上海市松江至张江的 9 路定制巴士」正式发车。AI 定制巴士采用支付宝预约售票，确保「一人一座」，行驶途中只停靠小区门口和写字楼周边站点，大幅提升运行速度。支付宝相关负责人表示，「支付宝研发的『公交大脑』，自动模拟线路走向、设站、发车班次，上线以来该线路的上座率在 80% 以上」，并预计三年内定制巴士将覆盖全国。 来源：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1644881681532481138&wfr=spider&for=pc 中国移动发布下一代车联网技术策略及V2X系列白皮书 近日，由江苏省政府、中国移动联合主办的“国家级车联网先导区发布暨车路协同研讨会”在无锡召开，中国移动发布了下一代车联网技术策略，以及车联网系列白皮书，向业界明确了中国移动车联网领域的发展方向，也为车联网产业布局和业务发展提供了有力指导。 来源：http://www.egsea.com/news/detail?id=487662 百度与河北沧州市签署自动驾驶战略合作协议 百度与河北沧州市签署自动驾驶战略合作协议，双方将围绕自动驾驶、智能交通以及电子政务等方面进行合作。在自动驾驶领域，双方将在测试、载客运营、人才培养、标准认证等领域展开探索，形成以“北京-沧州-雄安”为核心的自动驾驶“研发-测试-示范

一、 互联网行业及云计算 在互联网时代，技术是推动社会发展的驱动，云计算则是一个包罗万象的技术栈集合，通过网络提供IAAS、PAAS、SAAS等资源，涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用。给我们工作生活提供服务！ 1、互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机，为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备。艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、 逻辑学家 ，被称为计算机科学之父， 人工智能 之父。 1945年 现代计算机之父： 冯·诺依曼 第一次提出 存储程序 计算机的概念，即“冯·诺依曼机器”。 1972年 Bell实验室的Dennis Ritchie开发出 C语言 1973年 法国Luminy－Marseilles 大学的Alain Colmerauer 开发了 Prolog语言 。 马丁·库珀发明手机，成为第一个使用移动电话的人。 1975年 比尔·盖茨 和保罗·艾伦为牛郎星开发了世界上第一套标准的微电脑软件Basic，并创办了Microsoft公司。 Xerox和 斯坦福大学 联合推出“ 以太网 ”（Ethernet）。该网络成为局域网的第一个工业标准产品。 1987年 中国第一封国际电子邮件发出，中国开启了互联网的大门。 1997年 IBM“深蓝”机上的国际象棋软件

阅读对象 只要你想读，你就读呗！最好点个赞再走。。。:-) 本文尽量通过例子和直观描述，来说明人工智能中机器学习和数据挖据的主要概念，分类，和使用方法，并通过例子描述如何使用它来促进公司业务发展。虽然标题偏技术，但内容涵盖面较广，涉及业务，产品，技术等多方面。主要目的是说清楚公司如何使用数据挖据为业务提速，所以推荐的阅读对象，是公司中高级运营管理人员，创始人。但并不一定合适人工智能，数据挖据的技术专家，因为它基本不涉及人工智能和数据挖据的底层技术，也不涉及深层次的数学原理和算法研究。 前言 近年来，人工智能，大数据是一个非常热门的词汇。与一些更加前沿的科技例如量子计算，神经网络，虚拟现实，区块链等等不同，这一类技术里面，已经有一些分类，实实在在地被商用并且产生了可观的效益。简单地说，本文所描述的数据挖据相关内容，事实上就是人工智能和大数据的一种结合。 哪儿有数据挖掘哪儿就有“啤酒与尿布”， “沃尔玛啤酒和尿布的故事”这个经典的案例是从事这行研究的人都知道的一个故事，说的是沃尔玛超市（Walmart）会在周末时把啤酒移到尿布货架的未端，这是因为沃尔玛的数据挖掘专家告诉老板，他们的研究结果显示男士通常会在周末购买尿布，而他们同时也喜欢在周末喝啤酒，如果放在一起那肯定会提升销售，老板照做了，结果啤酒销售果然增加了40%以上。。。很想知道这个经典案例是真实的还是为了宣传数据挖掘而制造的