人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。...除了三大技术基础外，开源也成为人工智能技术普及的催化剂，有效降低了人工智能的技术门槛。 ? 海量数据为人工智能技术发展奠定技术 大数据的爆发为基于深度学习的人工智能发展奠定基础。...如图可以直观地看到人工智能、机器学习、深度学习三者之间紧密联系。深度学习作为核心引擎，推动了21世纪人工智能的大爆发。 ?...自然语言处理公开数据集对比 机器人技术突破大幅提高社会生产效率 机器人技术是21世纪人工智能领域最具变革性的技术之一。...Github上Stars得分数最高的深度学习开源项目 开放平台成为科技巨头展示人工智能技术的重要渠道 科技巨头企业通过提供云服务，进一步简化用户接入和获取人工智能服务的成本，同时为企业自身提供了大量实用数据
人工智能基础 （高中版）.png 人工智能简史 1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence...反向传播算法(backpropagation)可以在神经网络的隐藏层中学习到对输入 数据的有效表达 。从此 ， 反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。...这次比赛的成果在人工智能学界引起了广泛的震动。 从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域， 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。...从数据中学习 ? 学习.png 从行动中学习 分类 ? 分类.png 感知器 感知器 (perceplron) 是一种训练线性分类器的算法。...层次聚类.png 参考：《人工智能基础（高中版）》
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
本期推文将介绍三大综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。...NR其实是一个以核酸序列为基础的交叉索引，将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中的记录都给出了相应的氨基酸序列（通过已知或可能的读码框推断而来），对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中的序列号。...数据库，帮助用户管理这些测序数据，同时有助于科研界共享数据。...三大数据库的数据而成，目前包含UniProtKB（有Swiss-Prot和TrEMBL两个库）UniRef、UniParc等几个部分。...三大核酸数据库（EMBL-Bank/GenBank/DDBJ）中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中，同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。
而数据、算法和算力，正是构成人工智能技术的三大核心要素，它们之间相互关联、相互影响，共同推动着人工智能的发展。1、数据数据是人工智能的基石。无论是机器学习还是深度学习，都需要大量的数据作为训练的基础。...因此，数据是人工智能发展的基础，没有足够的数据支持，任何先进的算法和算力都将无从谈起。...2、算法算法是人工智能的灵魂。算法是指导计算机如何处理数据的规则和步骤，它决定了机器如何从数据中提取有用的信息并作出决策。随着机器学习和深度学习等技术的发展，算法在人工智能领域的应用越来越广泛。...3、算力算力是人工智能的驱动力。算力指的是计算机处理数据的能力，包括计算速度、存储能力、通信能力等。在人工智能应用中，算力是支撑数据和算法运行的重要平台。...综上所述，数据、算法和算力是人工智能技术的三大核心要素。在TSINGSEE青犀视频AI+解决方案中，数据、算法、算力相互协同，共同打造基于视频能力与AI分析能力的智慧监管系统。
人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。...欧盟人工智能法案、通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)等框架已经制定了严格的数据共享和保留标准。...使用沙盒可以帮助防止未经授权的数据访问，对特定训练数据集进行严格审查也非常重要。另一个挑战是供应链漏洞。LLM的核心基础设施，包括训练数据、机器学习模型和部署平台，可能由于供应链中的弱点而存在风险。...大语言模型中的数据蔓延 大型语言模型中数据传播是指通过模型输入意外传播机密信息。鉴于LLM的复杂性和大规模训练数据集，确保这些计算模型不会无意中泄露专有或敏感信息至关重要。...OpaquePrompts等解决方案证明了提示层面的数据隐私如何成为改变游戏规则的因素。实体无需拥有自主托管基础模型所需的专业知识和成本，而可以从一开始就实现数据保密，无需自己构建和托管模型。
本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。...其实，将数据类型划分为不同种类的主要原因有： 设计思想来源于生活，不同数据类型代表不同含义，更易于理解和学习 不同数据类型能够表达的范围不一样，占用的空间也不一样，能够更好地提高内存空间的利用 在开始介绍基础数据类型之前...当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如： 但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型，...那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值 小结 ---- 本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯...下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。
人工智能的基础是数学，这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？ 今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。...人工智能必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求的高等数学知识，大致可以分为四个方面：微积分、概率统计、线性代数，和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书（也可以是一摞书）。...函数求导：求导是梯度的基础，而梯度是 AI 算法的基础，因此求导非常重要！必须要搞清楚概念，并学会常见函数的导函数求法。 链式法则：符合函数求导法则，反向传播算法的理论基础。...人工智能背后的数学大神们 上述知识点，看起来好像有点吓人哦，不像是“我能记得住”的样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能（机器学习/深度学习）领域要用到的数学知识呢？...当然，无论微积分、概率统计还是线性代数，都不是在一日之内形成的学科，都经历了数百年乃至上千年大量人类顶级头脑的思考和探索，对其做出贡献的数学家灿若繁星。
1.人工智能基础数据服务业务流程和壁垒 分四步流程，壁垒体现在经验、渠道、能力、管理和技术上 AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和数据资源定制服务，二者在业务流程方面基本相同，都按照数据库设计...→数据采集（或需求方提供）→数据处理→质检的步骤执行， AI基础数据服务商凭借多年的服务经验，在各环节中均可建立壁垒，以巩固行业地位。...image.png 3.人工智能算法预处理能力 在数据采集和处理环节中应用感知智能，进行人机协作，能降低标注难度，提升生产力 如果说人工智能是加速数字化革命的发动机，那数据资源服务行业就在为其生产汽油...，在此环节应用人工智能可以对图像数据进行场景分割、人脸和物体识别，对于语音数据进行语音识别、文字转写和自然语言理解的预处理操作，自动完成标注后，再由人工进行校对，不仅降低了标注难度还变相增加了生产力。...目前人工智能尚不能取代人力，清楚认识其价值，并积极应用到人机协作中，将成为AI基础数据服务行业精细化管理中鲜明的竞争壁垒。
本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘：Python & R》系列文章，为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。...一年结束，作者列出了2018年的7大最好的Python库，这些库确实地改进了研究人员的工作方式。 07 ?...Optimus——使用 Python 和 Spark 轻松实现敏捷数据科学工作流 https://github.com/ironmussa/Optimus Optimus V2旨在让数据清理更容易...使用Optimus，你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表，并执行机器学习和深度学习，因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 03 ?...Chartify ——让数据科学家很容易创建图表的Python库 https://xkcd.com/1945/ Chartify是Python的年度最佳库。
5.销售数据看板 参考：深度好文：一文掌握数据大屏设计与制作 5.1 了解数据大屏基础知识 1.数据大屏简介： 可视化数据大屏是以数据可视化的方式在一个或多个LED大屏幕上、液晶显示屏上显示业务的一些关键指标...2.数据大屏使用场景 可视化大屏在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中出现较多。...分析类数据大屏要求对数据逻辑和业务了解比较深入，设计出的可视化元素需要时具体的分析结果的展示，对数据的规范性、关联性、逻辑性要求较高，对大屏设计人员的业务能力和数据分析能力要求也比较高，所以设计难度较大...大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南 1.大屏前端设计流程 1....海量的炫酷图表组件 DataV支持各类基础图表，接入ECharts、AntV-G2等第三方图表库，即便没有设计师，也能搭建出高水准的可视化应用。
---- 大数据应用场景 电商方面 精准广告位，通过对用户的浏览行为，点击行为等进行大数据采集，分析，挖掘用户的二层三层喜欢，扩大产出。...交通方面 目前，交通的大数据应用主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量数据的收集，估算，预测该路段一定时间内的车流量情况，给用户提供便利，合理进行道路规划；另一方面可以利用大数据来实现即时信号灯调度，...电信方面 智慧营业厅，通过对用户当前的行为习惯、偏好，节假日的相应数据变化，调节自身业务结构，做到按需分配。...安防方面 人脸识别，通过人脸识别，--匹配，存储用户数据，结合人工智能，分析及甄别用户行为，预防犯罪行为发生 医疗方面 智慧医疗，通过对海量病例大数据的存储，匹配、检索、结合用户的饮食、行为等习惯，搭建智慧医疗体系...物流方向 FRA 通过大数据解决方案得出司机工作表现的若干预测模型，解决了事故发生率和人员流动等人事部门的问题。
本文对其进行了梳理，列举了人工智能和数据科学的七大Python库。...本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘：Python & R》系列文章，为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。...一年结束，作者列出了2018年的7大最好的Python库，这些库确实地改进了研究人员的工作方式。 7....使用Optimus，你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表，并执行机器学习和深度学习，因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。...Chartify的特性： 一致的输入数据格式：转换数据所需的时间更少。所有绘图函数都使用一致、整洁的输入数据格式。 智能默认样式：创建漂亮的图表，几乎不需要自定义。
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。...还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。...我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。...后续提高：大数据结合人工智能达到真正的数据科学家，打通了数据科学的任督二脉，在公司是技术专家级别，这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。...大数据学习QQ群：716581014 大数据基础入门学习路线图：
了解变量和引用 变量简单地说就是指向了一个实体 引用简单地说就是指向变量的变量 >>> a = 1 >>> b = a >>> id(a) 1778508560 >>> id(b) 1778508560 基础数据结构的
但是笔者认为，在一个黑框框中输出一个“你好，世界”并没有什么了不起，要看透事物的本质，熟悉一门语言，就要了解其底层，就是我们常常说的基础。本篇从python中的变量类型开始。...五大标准数据类型 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如， 一个人的名字可以用字符来存储， 年龄可以用数字来存储， 爱好可以用集合来存储等等。...数字（Numbers） 数字数据类型用于存储数值。 他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。...9223372036854775807 b. long（长整型） 跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，长整数数值不可能无限大。...tinydict.keys()) #输出所有键 print(tinydict.values()) #输出所有值 未完待续，下一篇，python基础之七种运算符
我打算先简单讲解一下人工智能的原理，毕竟后面要围绕这些去做测试， 并且包括了在测试大模型以及其他一些场景的时候，需要自己构建模型来辅助测试， 所以我觉得至少先讲明白迁移学习的原理，这样我们后面做模型微调定制自己的模型的时候才有据可依...迁移学习对于人工智能的发展至关重要， 我们可以使用权威的模型（这些模型经过了时间和各个项目的考验）并进行微调以适应自己的场景。...尤其在大模型的测试中，通常会评估大模型生成的答案，和预期的答案之间的相似程度。 实际上这种用模型测试模型的方法，在大模型场景中也算是不少见了。 那接下来我们聊聊大模型的测试场景。...大模型其实大模型是典型的生成式模型（用来生成内容的），并且多数能力属于 NLP 领域。 事实上大模型的训练原理也是 NLP 的。...凡是应用了人工智能的团队，都在追求构建出上面的数据闭环系统，形成良性循环。 而在这个数据闭环系统里，根据业务形态的不同， 它的周期可能也是不同的。
Dijikstra算法 设图G的邻接矩阵M，M(i.j)表示i到j的距离，用一个大整数来表示i和j不连通 用二维数组map来表示矩阵M，称map[0][0]为原点 #define G 10000 int...G可以使用一个大整数来表示，也可以使用-1来表示，但是这样就需要额外写一个判断语句 用d[i]数组来表示原点到i点的最短路程，并使用map[0]来初始化。
【数据猿导读】 随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。...在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。...对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。...暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。...三、人工智能和云计算的结合 随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。
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