“人工智能研究，有两种方向。”...有了写稿机器人、办案机器人，更多人会面临失业吗？ “严肃的人工智能研究从没想过要取代人、威胁人，一门科学有其理论上下限，使用的技术、可达的能力都是有数的。学者们从事的研究，是希望机器能够帮助人。”...文科的同学，以后若想从事相关工作，首先把数学学好，其次把本专业学到极致，例如学中文的同学，语言语义学学好了做自然语言处理就相当有优势。...说到底，人工智能只是工具，学好本专业，然后看能否把人工智能当做手段、工具应到到本专业才是根本。 哪些学校开设人工智能专业？ 其实，在我的眼中，人工智能是一个概念，而不是一个专业。...所以，建议分数不够报考智能科学与技术或计算机专业的同学，优先考虑应用数学专业，其次考虑软件工程、自动化，最后考虑网络工程、电子电气类专业。
人工智能的关键技术是深度学习，通过模拟人类大脑的神经网络来读取、处理大数据，并找出其中规律，完成特定任务。以深度学习为关键技术的人工智能现已逐渐成为各国研发投入的重点，目前发展已到应用阶段。...尽管人工智能的发展早已渗透人们生活的方方面面，但你又是否清楚人工智能领域中都有哪些研究方向，它们的“代表作”又有些什么呢？面对琳琅满目的“智能化”产品时，了解人工智能的研究方向在哪里？...“有哪些领域”也是发展人工智能的必要环节之一。 图像处理与计算机视觉 图像处理主要是对图片进行还原、切割、匹配、增强；而计算机视觉主要是实现人脸检测、模式识别、图像处理。...目前语音技术在车联网（Internet of Vehicles）也已经有了新的突破，面对车载噪声以及复杂网络环境，语音技术可以理解用户发送的各种指令，实现与车辆外部世界的便利沟通、对车辆内部进行便利控制等等...除了上述提到的这几点，人工智能值得我们研究的领域远远不止这些，如果大家感兴趣的话，我们下次再细细探究。
在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。 人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。...在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算，彩色型材，N-gram语言模型，语法树等，不料所获成绩平平。...这种学习方法（称为强化学习）与传统的有监督机器学习的曲线拟合方法有很大的不同。特别是，强化学习的发生非常迅速，因为每一个新的反馈（如执行一个动作和获得一个奖励）立即被发送来影响随后的决定。...强化学习也提供了一个平滑的预测和优化集成，因为它保持一个信念的当前状态和可能的转移概率时采取不同的行动，然后作出决定，哪些行动会带来最好的结果。...深度学习+强化学习=人工智能 与经典机器学习技术相比，深度学习提供了一个更强大的预测模型，通常能产生良好的预测。与经典的优化模型相比，强化学习提供了更快的学习机制，并且更适应环境的变化。
RTL (Return to Launch) 返航 , Return to Home
在无线技术领域中，有许多专业术语用于描述和标识不同的技术和概念。图片以下是常见的无线技术专业术语的简介：Wi-Fi（无线局域网）：用于在有限范围内无线连接设备和互联网的技术。...以上是常见的无线技术专业术语的简介，涵盖了无线通信、无线网络、无线安全等多个方面。了解这些术语对于深入了解无线技术以及在实际应用中进行相关配置和管理都非常重要。...希望这些介绍对于对无线技术有兴趣的读者有所帮助。注：文章中提到的术语并不是详尽无遗的，仅为简要介绍。如需深入了解，请参考相关资料和文献。
人工智能是个很大的概念，这篇只说机器学习在金融方面有哪些可能性。 1.大误解 先说一点人工智能。很多人都有一点误解，用套用人类来衡量人工智能的智力水平发展，老是说现在人工智能发展相当于多少岁的小孩。...这个误解会带来另一个更大的误解： 以为人工智能对人力的替代也是自底向上的，先受到冲击的会是简单的体力劳动。 这是个很大的误解。 人工智能，特别是机器学习、深度学习容易落地的是哪些行业？...这种做法除了让问题变得更混乱以外，我是看不出来有任何有益的地方。 人工智能太大，我们还是说机器学习。机器学习没那么多玄乎的东西，本质就是数据统计，所以机器学习模型需要数据，也依赖数据。...5.科学还是玄学 还有一个问题，这个问题是个大问题，不过又不是人工智能的问题，而是问题本身是科学还是玄学的问题。 譬如说股市。我们想用机器学习做行情预测，是有一个默认前提的，就是行情可以被预测。...好在两派的恩恩怨怨和人工智能没啥关系，反倒是有一点殊途同归，就是两派都认为行情走势是有迹可循的，简单来说就是有规律，是科学的。 但是，第三种流派不同意。
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。...需要哪些数理基础？这份书单梳理了机器学习的关键模块和与之联系的数学理论分支， 从机器学习综述、算法优化、理论延展、数学基础四大方面入手，为大家提供一份全面的机器学习与数学指南。...自然语言处理篇：NLP，从入门到进阶 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。怎样从入门到进阶，成为 NLP 大神？...《智能问答》和《机器翻译》：微软亚洲研究院自然语言计算组力作 自然语言理解是人工智能皇冠上的明珠。在大数据、深度学习和云计算推动下，自然语言理解的各个领域都取得了新的进展，也孕育着无穷的机会。...《分布式机器学习：算法、理论与实践》：理论、方法与实践的全面汇总 人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。
今天收到一个读者的私信，他刚刚考上大学，选了计算机专业，想咨询一些暑假自学的事情。 ?...关于这个问题，前不久我在知乎回答过，索性今天在公众号也同步一下： 首先是恭喜恭喜，选择了宇宙机，它存在不断内卷、需要时刻学习等诸多问题，但在当下，依旧是我心中最好的一个专业，也欢迎你加入程序员的行列。...www.bilibili.com/video/av21376839 ” 这套课程是 Crash Course 旗下的计算机科学相关的视频，早期发布在 Youtube 上，整个系列课程高达 12 亿的播放量， B 站上可以免费观看，有汉化有弹幕...之所以建议看这个视频，是因为这个系列视频总时长 10 个小时，一共 40 集，基本上每集控制在 10 分钟左右，如果想完全看懂，得花费数倍于此的时间，这对于暑假打算自学的准计算机专业的大学生来说，十分合适
mstp是多实例生成树，是IEEE802.1s中定义的生成树协议，通过生成多个生成树，来解决以太网环路问题。
今天先预热，介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些，这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。...目前计算机专业的研究方向主要分为四个大方向： AI（人工智能） Systems（计算机系统） Theory（计算机理论） Interdisciplinary Areas（交叉领域） 人工智能（AI） 机器学习...典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、 游戏等。这个专业比较灵活，基本每个公司都需要编程的程序员。...有很多种类型，从最简单的存储 有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了 广泛的应用。 这也是个灵活的大专业，一般都可以走数据建模师，构架师这个方向。...人机交互这个专业作为产品和用户之间的桥梁，已成为行业发展不可或缺的重要一环。无论是手机UI，汽车操作界面设计，用户体验，游戏设计又或是VR产业都需要这个专业的人才。
众所周知，现在国内主流的音频视频传播平台非常多，每个平台都有非常多的用户，每天都会上传无数的音频内容和视频内容，而国家目前对于用户自动上传的内容有非常严格的审核要求，这也导致许多主流网站的审核压力特别大...人工审核费时费力，而且无法应对海量的内容，所以现在很多网站使用人工智能审核视音频。人工智能审核视音频有什么好处呢？ 人工智能审核视音频有什么好处？...人工智能审核视音频对于网站还有网站的用户来说，都是一举两得的一件事，普通的人工审核面对的海量上传内容根本无法做到审核每一条内容，而且平台也无法雇佣那么多的审核人力。...智能审核有哪些好的技巧？...以上就是人工智能审核视音频有什么好处的相关内容。为了提高审核速度以及减轻平台的压力，用户应当自觉遵守网络平台规范，上传健康内容。
那么java的常量有哪些呢？在Java中，常量包括整型常量、浮点数常量、布尔常量、字符常量等。 下面我们就一起来看看java中的这些常量。...1.整型常量 整型常量是整数类型的数据，有二进制、八进制、十进制和十六进制4种表示形式具体表示形式如下。 二进制：由数字0和1组成的数字序列。...以上就是动力节点java学院小编针对“Java中的常量有哪些？”...的内容进行的回答，希望对大家有所帮助，如果对于学习Java的学习计划，怎么学才有效率，或者学完如果找工作的问题，请在线咨询，有专业老师随时为你服务。
，弱人工智能已经有很多成果或者商业化的产品落地，比如语音、人脸识别精准度的大幅提升和即将发售的各种智能家居和机器人;另外一方面，疯狂的科学家、科技巨头和大量的资本也在合谋着更廉价高效的计算和惊世骇俗的产品...2014年末，Google借递归神经网络(RNN)，赋予了计算机更高级别的能力——逻辑推理的能力，让它可以用一句话对画面进行简单描述，这样计算机便具备了用有逻辑的语言描述图片中不同事物的能力。...我们可以预见，参与到“半人半 AI”中的Watson能帮助医生、老师和科学家们提高专业水平和科研能力，成为推动不同行业的发展的强大助力。...事实上，沃森并不是第一个被用在医疗领域的机器人，已经有很多“前辈”的身影出现在医院里了。...既然有了自我意识，那么机器人还会遵守阿西莫夫著名的“三大法则”吗? 没有人知道答案。
AI人工智能 预处理数据在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。...本文将详细介绍AI人工智能预处理数据的方法和技术。数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步。它是指去除数据集中的噪声、重复和缺失值等不必要的数据，以保证数据的质量和准确性。...总结本文介绍了AI人工智能预处理数据的方法和技术，包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据集划分等。数据预处理是机器学习中非常重要的一环，它可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。
在国家积极推动人工智能一级学科建设的背景下，2020年3月，全国有大约180所高校新增“人工智能”本科专业；同时，数据科学与大数据技术专业的学校也占到了 100 多所；智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业也都有数十所学校通过了审批...那么，人工智能专业毕业的学生常见的职业发展方向有哪些呢？ ①软件工程师 软件工程师是数字程序或系统的整体设计与开发过程中的一部分。...在人工智能领域中，软件工程师往往负责开发产品的技术功能，利用机器学习来执行各种任务，因此必须对算法理论和算法的工作方式有深入的了解 ② 自然语言处理工程师 从聊天机器人到虚拟助手，再到智能手机上的预测性短信...④ 数据分析师 数据分析师需要对数据本身有扎实的了解，包括管理、分析和存储数据的做法，以及通过可视化有效沟通调查结果所需的技能。 ⑤ 人工智能研究员 负责人工智能及其相关领域的深度研究。...因此，AI人才不应该只专注于专业知识上的积累沉淀，也应该多多关注软实力、可迁移技能的提升。
目前比较常见的高级语言有C语言、C++、java、php等等。常用的编程开发工具有哪些？
Hash算法的有哪几种，优缺点，使用场景 Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。...查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。 • 混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。
它有哪些优点？ 当下，Java Web开发领域，毫无疑问SpringBoot已经只手遮天，面试必问，本期就来分享一道高频面试题：为什么选择SpringBoot？它有哪些优点？...01 搭建简单，开箱即用 没有SpringBoot之前，要搭建一个Spring/SpringMVC项目，你不知道有多烦，半天一天，都不一定能搭好一个应用。...要热部署，得找第三插件 要集成各种第三方库……烦得都不想说了 现在好了，用官方生成页面或IDEA内置插件，1分钟就可以生成一个完整的应用，真的是开箱即用 02 配置简单，专注编码 Spring有很多的组件...，有了SpringBoot后，想使用这些组件非常简单 想使用异步化，加个@EnableAsync就可以开启异步化功能 想使用定时任务，加个@EnableScheduling就可以使用开启定时任务功能
2.3 解决 有几种解决方法可以参考： 不使用该注解。大部分 pojo 我们是不会调用 equals 进行比较的，实际用到时再重写即可。 去掉 callSuper=true。...3.3 关于@data和data 在了解了 @data 的行为后，会发现它和 kotlin 语言中的 data 修饰符有点像：都会自动生成一些方法，并且在继承上也有问题——前者一旦有继承关系就会踩坑，而后者修饰的类是...根据上一章的讨论，equals() 的实现实际上是受业务场景影响的，无论是否使用父类的属性做比较都是有可能的。...但是 kotlin 无法决定 equals() 默认的行为，不使用父类属性就会违反了这个原则，使用父类属性有可能落入调用Object.equals() 的陷阱，进入了两难的境地。
Throwable 类有两个重要的子类 Exception（异常）和 Error（错误）。Exception 能被程序本身处理(try-catch)， Error 是无法处理的(只能尽量避免)。
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