展开

关键词

Python数据抓取与可视化实战——网易云课堂与大数据课程实战

本篇内容数据抓取对象为网易云课堂与大数据课程信息,使用的具是urllib+postman,因为直接构建的POST抓取的josn数据包,所以数据抓取的代码非常简单,没有繁杂的xpath或者css 1、课程来源分析: 云课堂与大数据模一共有791门有效课程,课程字段中提供了机构信息和教师信息,倘若机构信息与教师信息一致,那么基本可以认为课程是个名义发布的,否则则是以机构名义发布的。 63%,而大数据则是机构的天下。 通过以上树状图和条形图的数据呈现,我们可以很清晰的看到,小蚊子团队居然在和大数据一共发布了51门课程,要知道这个模一共只有791门有效课程,这可是足足占了总课程量的51/791=6.5%啊我天 鉴于与大数据行业的高门槛性,依然以这么高频率发布课程,当然是只有团队运作才支撑的起如此的资源和高强度课程量,这样印证了我们上文说过的,机构作者与个作者的分布比例。

70840

、强、超

文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通的力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

2K20
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    链上的

    链的共识机制恰巧可以在数字经济的“连接的世界”中,在类和机器之间的信息交流方面有效地发挥作用,使得越来越多的自主的机器行为出现,并导致真正的,实现技术上的突破(机器代替自然的时代也将到来 ,其中有些现象会让现代感到匪夷所思的:增强型类,类和机器不同形式的混合体,数字头脑上传,以及不同形式的,比如模拟大脑,以及先进的机器学习算法。 这些被孤立的操作,应该会被连接到一个可以互相通讯的网络。为了实现他们的目标,数字将要求其在网络上进行某些交易,其中许多任务可以通过区链和其他的共识机制来自动管理。 只有友好的交易才够被执行   共识模型的一个真正好处是,他们有可使友好型的得到加强,即有合作精神的、遵从社会道德规范的个体。 这是为什么友好的体可以在一个以共识模型为基础的区链上被执行的原因。 区链必须要融合分布式技术才成为真正的去中心化的平台。

    26330

    遇上「刻印象」

    社交媒体的用词,够影响别对你的印象,从性别到教育程度。来自美国宾夕法尼亚大学、德国和澳大利亚的社会心理学家及计算机科学家通过推特(Twitter)的用词选择来对相关刻印象进行了剖析。 研究者使用了一种名为自然语言处理(NLP)的方法,来揭示刻印象。 ? 该研究于本月发表在Social Psychological and Personality Science上。 举个栗子,们会认为没上过大学的比博士更喜欢咒骂,但如果说博士从不咒骂,那就不对了。” ◆ ◆ ◆ 社交媒体的刻印象 研究者关注刻印象不准确性,揭示了刻印象如何相互影响。 ◆ ◆ ◆ 与刻印象研究 本研究合作者、计算机科学家Daniel Preotiuc-Pietro表示:“该研究的一大重要意义是,它颠覆了以往刻印象研究的套路。” ? Carpenter表示:“这一新颖的方法解决了们抗拒陈述其刻印象的问题,无论是们不愿意表露出偏向性,还是们并未意识到自己使用的刻印象。”

    37050

    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器, 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。 ? 1.2 的应用领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ?

    75720

    打击

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

    37230

    和区链的融合

    来源 |都是产品经理翻译团队 @李小新 翻译发布 和区链是促进各行业创新和转型的主要技术,对这一点各行业已达成共识。 1.引言 大家对都很熟悉了,但对区链和加密货币还相对陌生,所以下面将简单介绍下区链的原理。 系统计算出特定节点优先执行任务的概率,从而提醒矿找寻其他路径并降低总的运算成本。 在数据共享、软件开源之后,我们如何才确保将繁荣,并将继续得到发展?新的护城河是什么?我现在唯一的猜测是什么? 4.结论 在区链和AI的技术谱线中,有两个极端:一个是在封闭的数据平台上建造集中式,另一个是在开放数据环境下建造分布式

    70751

    链携手,那将……

    试想一下,物联网设备必然会收集很多的信息,用这些信息给模型提供培训,完成化系统,将获得更多的附加值和商业洞察力。 从另一个方角度来看,把区链加入到现有的应用中其实有多种方法。 其中最简单的方法之一就是使用区链技术来保证由收集得到的信息够被有效地分配。 很多行业已经开始从联合使用和区链技术中获益。例如: 医疗行业:强大的医疗诊断模型,结合个病例的管理和信息共享。 (最近就有这样的应用案例,谷歌“深脑”) 版权管理:通过区链技术可以使得版权文件拥有不可纂改和可追踪的特性。同时通过的方法标记出区链信息中的版权侵用者。 在基于区链的城市中购买源(或者其他商品)以及再分配:则可以通过居民的行为模式来管理源流动,从而预测未来的需求。 最近其实已经有越来越多的和区链相结合的案例。

    470120

    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了的寒冬。 1.2.3 第二次浪潮 在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

    60420

    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念 1.1 啥是 ? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。顾名思义就是类制造的慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述的电影中,大多提到会威胁到类生活,而不是给类带来幸福,这让很多谈到都会感到恐慌。

    58820

    全书共分为6个章节,6个主题: 现状 发展历程 类有威胁吗 目前的典型应用场景 带来的创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到的Primsa软件 会威胁到类吗 先科普三个概念: 弱 也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超 计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

    1.3K30

    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除) 相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

    57940

    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

    16410

    链如何改变(AI)?

    目前,研究员正研究更深层次的领域,试图将区链融入更复杂的技术领域中去,如大数据,物联网,最重要的是。 什么是和区链合并 区链关注的是保持准确的记录、认证和执行,而则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集,最终产生自主交互。 和区链共同拥有几个特点,可以确保在不久的将来够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。 I.和区链需要数据共享 分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。 上图展示了几个和区链具有相同特点的例子,现在,我们可以继续了解区链如何改变。 开放的数据市场 如前所述,技术的进步取决于各种来源数据的可用性。 案例:区平台SingularityNET开发的市场,是一个开源协议,也是一个协调服务的分布式市场合约的集合。

    80860

    链+,新经济的DNA

    ③ 如何打通AI与区链之间的联系? 编译:区链笔记侠 不可否认,和区链促进了创新,在不同行业里面都引起了根本性的变化。 实际上区链的可性,还不仅仅局限在交易上面,在建立由特殊事件和阈值触发(启动器启动强震仪开始作的最小加速度值,这里指触发合约的条件。)并且可以轻易追溯和审计的合约方面也有着可性。 ,这正是机器的作。 2.提高的有效性:安全的数据共享意味着更多的数据(和更多的训练数据),然后就会有更好的模型,更好的行动,更好的结果……以及更好的新数据。到头来网络效应是最重要的东西。 但我只找到相关评论,却找不到正文。 最后两点:我根本不认为自己是区链专家,但我读了很多这方面的东西。而且我也相信,在以及行业动态方面我是相当了解的。

    38100

    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。 一、体的概念 研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。 ? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。 感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。 编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量 我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

    74460

    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果! 忽米网——让业更有

    29050

    之Python脸识别技术--face_recognition模

    github.com/MiChongGET/face_collection 一、环境搭建 ######1.系统环境 Code Ubuntu 17.04 Python 2.7.14 pycharm 开发具 facial_features: d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5) pil_image.show() 2、find_face文件夹 不仅识别出来所有的脸 # 导入pil模 ,可用命令安装 apt-get install python-Imaging from PIL import Image # 导入face_recogntion模,可用命令安装 # 识别脸鉴定是哪个 # 导入face_recogntion模,可用命令安装 pip install face_recognition import face_recognition #将jpg 要识别的图片 unknown_image = face_recognition.load_image_file("sunyizheng.jpg") #获取每个图像文件中每个面部的面部编码 #由于每个图像中可有多个面

    25010

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券