人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。...在本文中，我们将研究用于人工智能的高质量库，它们的优缺点以及它们的一些功能。让我们潜入并探索这些AI库的世界！ 1. TensorFlow “使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。”...该框架以具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构而闻名，无论是桌面，服务器还是移动设备。该框架以Python编程语言提供。...Caffe是一个强大的深度学习框架。 与此列表中的其他框架一样，它对于深度学习研究来说非常快速有效。 使用Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。...优点： 它拥有一支庞大而活跃的开发团队。 非常好的文档框架。 质量可视化。 缺点： 不是一个非常流行的框架。 与TensorFlow相比较慢。 8. Spark MLlib “可扩展的机器学习库。”
以下是针对当今热门话题AI的10个开源工具/框架。 TensorFlow 一个用于机器智能的开源软件库。...PyTorch是一个用于Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook的人工智能研究小组开发，用于概率编程的优步“Pyro”软件就是基于它构建的。...有用的链接 Torch Home GitHub Neuroph 用Java编写的面向对象的神经网络框架。 Neuroph可用于在Java程序中创建和训练神经网络。...OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目 OpenCog是一种多样化的认知算法集合，每一种都体现了他们自己的创新 - 但是整体架构的强大之处在于它严格遵守认知协同原理。...正在进行的OpenCog开发得到了人工智能通用研究所（AGIRI），Google Summer of Code项目等的支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、继承了HashSet类,底层实现HashMap，数据结构是链表 2.保证顺序、唯一、可以为null 3.查找较慢、插入删除较快 4.线程不同步、多线程使用不安全 如果要实现同步的set...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Torch Torch是一个开源机器学习库、科学计算框架和基于Lua编程语言的脚本语言。官网 Torch供 Facebook 人工智能研究小组、 IBM、 Yandex 和 Idiap 研究所使用。...Pytorch是一个Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用，主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发，Uber 的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。...Neuroph Neuroph是一种用 Java 编写的面向对象的神经网络框架。...这是可以自由混合、自由扩展和改进的开源软件。 ? OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目。官网 OpenCog是认知算法的多元化组合，每种组合都体现了它们的创新之处。...参考 10大热门人工智能开源工具（框架］
因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。...Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用 除了上面说到的NumPy，还有SciPy、NLTK、os（自带）等等不一而足。...不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。 3. Python的效率很高。 解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。...最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高...c++ 的cpu效率是远远高于 python 的.不过 python 是一门胶水语言，它可以和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python 库底层都是 c++ 实现的，意思就是说：你用python
卷积神经网络的结构包括交替出现的卷积层、激活层和池化层，以及作为输出的全连接层； 卷积神经网络的作用是逐层提取输入对象的特征。...其要点如下： 生成式对抗网络是一类运行在零和博弈框架下的无监督学习算法，由生成器和判别器构成； 生成器的目的是精确模拟真实数据的分布，判别器的目的是精确区分真实数据和生成数据； 生成式对抗网络的主要优点是超越了传统神经网络分类和特征提取的功能...； 概率图模型体现了“表示 - 推断 - 学习”的问题解决框架。...； 集群智能在人工智能中的应用代表的是从宏观模仿到微观解构的方向转变。...； 概率图模型体现了“表示 - 推断 - 学习”的问题解决框架。
google TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...facebook torch Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。...的例程 惊人的通过LuaJIT的C接口 线性代数例程 神经网络，并基于能量的模型 数值优化例程 快速高效的GPU支持 可嵌入，可移植到iOS，Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程...Torch 的核心是流行的神经网络，它使用简单的优化库，同时具有最大的灵活性，实现复杂的神经网络的拓扑结构。你可以建立神经网络和并行任意图，通过CPU和GPU等有效方式。
美国发布了多份关于人工智能的政府报告，第一个成为世界上把人工智能上升到国家战略层面的国家，在互联网的发展上美国就抢占了先机，估计在人工智能领域他们也不干落后。...英国也确定了为了人工智能的发展目标，也发布了一系列政府工作报告，指出要加快人工智能技术的发展。...，当前科技的发展，以人工智能为目标，人类未来的发展离不开人工智能。...人工智能受到这么大的礼遇，各国争抢发展先机，那么人工智能框架到底是什么样的，人们都需要在哪些层面考虑人工智能的发展，问题也还是很多的。...如果用图形的方式标示，我们依然按照类似云计算整体框架标尺人工智能，从下到上基础设施、算法层、技术层、应用层。
分享一些热门的人工智能开源工具/框架。 TensorFlow TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。...4.线性代数程序 5.神经网络和基于能量的模型 6.数字优化程序 7.GPU支持，更加快速和高效 8.可嵌入，带有 iOS 和 Android 的后台端口 Torch供 Facebook 人工智能研究小组...Pytorch是一个Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用，主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发，Uber 的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。...Neuroph Neuroph是一种用 Java 编写的面向对象的神经网络框架。...这是可以自由混合、自由扩展和改进的开源软件。 OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目。 OpenCog是认知算法的多元化组合，每种组合都体现了它们的创新之处。
摘要 我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。...为了建立这个框架，我们审视了 AGI 的现有定义，并从中提炼出六大原则，以构建一个实用的 AGI 分类体系。...此外，这一框架也暗示了，具备“超人级”系统可能会执行比较低级别的广义人工智能（AGI）更为广泛的任务，因为能够执行与人类技能根本不同的任务本身就意味着超越了所有人类的能力（人类根本无法完成这些任务）。...5 对 AGI 的测试 在我们提出的六大定义通用人工智能（AGI）的原则中，有两项（原则 2：普适性和性能；原则 6：关注达成 AGI 的途径）指导我们构建了一个分层的本体论框架，旨在促进对人工智能（AI...人工智能交互范式：风险评估新框架 表 2 2 展现了通用人工智能（AGI）水平、自主水平与风险之间的相互影响。模型性能和适用范围的提升开启了更多交互方式的选择（包括潜在的完全自主 AI）。
长短期记忆网络 Liquid State Machine,(LSM) 液体状态机 Hopfield神经网络 ---- 框架入门比较简单,按照官方的教程即可....两个输入栏表示了学生学习的时间和期中考试的分数。 最终结果栏可以有两种值，1 或 0，来表示学生是否通过的期末考试。...这是一个二元分类问题，多层感知器可以从给定的样本（训练数据）进行学习，并且根据给出的新的数据点，进行准确的预测。 代码如下: ?...参数的取值一般在0-1之间的范围....数据的处理需要写代码来完成,不然如果面对实际中上百万的数据,想想都头疼. 结果可以看下图: ? 写入代码就是这样子的: ?
此项工作可能会开启一个有希望的未来方向，即仅从数据中发现通用的多智能体学习算法，并且最少程度的使用人类的先验知识。...主要解决哪些问题 该论文首次提出并实现了在不需要先验博弈论知识的前提下，仅通过智能体与对手的交互数据，让AI自主发现零和博弈求解算法的算法框架。...该论文的算法通过元学习(learning to learn)的方式，自适应的产生更为合适的自动课程，从而在近似最优策略可得的情况下，实现更好的策略池扩展，获得更低的被剥削值（Exploitability...经过学习的课程选择策略将充分考虑best-response本身的强弱从而给出对应的合适课程，极大增强策略的多样性。而基于Nash均衡的课程在第7个iteration后就无法提供新的有效策略。...同时，仅仅在相对简单的Kuhn Poker上训练得到的课程选择策略可以在更为困难的 Leduc Poker 上进行泛化并获得比基线更好的效果。这充分展现了算法学习的课程选择策略的泛化能力。
简介上一篇文章我们介绍了使用ChatGPT帮我们编写自动化测试脚本，但是上文编写的脚本并不符合我们的PO设计模式，作为现在主流的设计模式，更加方便我们去编写脚本，一旦页面发生变动，我们的代码改动也会变小...PO模式的数据驱动测试。...演练示例提问：请使用PO设计模式编写一个网站登录的Web自动化测试脚本，要求使用到Pytest测试框架和Selenium Web自动化框架。...提问：我现在想把用户名密码使用数据驱动+参数化的方式传入，请修改你的 test_login 的代码。...总结本文主要介绍了使用ChatGPT实现PO设计模式和数据驱动测试的结合，我们需要注意的是，我们在提问时可以将PO设计模式和数据驱动测试分开，这样方便我们对ChatGPT的回复进行纠正，也把更为复杂的任务简单化了
俄亥俄州立大学的研究人员创建了一个框架，该框架将庞大的患者治疗相关的数据集与强大的计算功能相结合，从而得出经过重新调整用途的候选药物以及这些现有药物对一组预定结果的估计效果。...俄亥俄州立大学的计算机科学与工程学和生物医学信息学助理教授张平（音译）说：「这项工作为我们展示了如何利用人工智能对患者进行药物测试、加快实验假设的产生以及加快临床试验的速度。...具有有益作用和统计学意义的药物成分将被视为重新定位的候选药物，并建议用于治疗冠心病。 「我们提供了一个有效且易于定制的框架，该框架使用真实数据的回顾性分析来生成和测试多个重新定位的候选药物。...「现实世界的数据中有许多干扰因素，这就是我们必须引入能够处理多个参数的深度学习算法的原因」。 张教授说，他是医学人工智能实验室的负责人，也是俄亥俄州立大学转换数据分析研究所的核心成员。...「如果我们有成百上千的干扰因素，那么没有人可以与之合作。因此，我们必须使用人工智能来解决问题」。 ?
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对这一项目的...ParlAI（读音为 par-lay）是一个用于对话人工智能研究的框架，是用 Python 实现的。...该框架的目标是为研究者提供： 一个用于训练和测试对话模型的统一框架 一次性在许多数据集上进行多任务训练 无缝集成 Amazon Mechanical Turk，以便数据收集和人工评估 这第一个版本支持超过...目标 用于评估模型的统一框架 可按需下载任务/数据集，且为它们提供了同样简单的接口 统一的数据集输入和评估框架/标准 agents/ 目录鼓励研究者提交他们的训练代码，以便在该 repo 中分享 协助重现...代码 代码被设置进了几个主要目录： core：它包含了框架的首要代码。 agents：包含了可以凭不同任务交互的代理（比如：机器学习模型）。
ORM 的映射关系是通过 ORM 框架来实现的，ORM 框架是用于实现 ORM 技术的程序，ORM框架有很多，不同语言、不同 Web 框架使用的 ORM 框架是不相同的。...在 Python 的常用 Web 框架 Flask、Django 中，都已经内置了 ORM 框架，所以在使用 Flask 和 Django 等框架开发时，默认就已经有 ORM 框架可以使用了。...当调用模型类对象的方法时，ORM 框架会帮我们生成对应的 SQL 语句，然后对数据库进行增删改查操作。对数据库进行操作后，ORM 框架会将修改后的数据映射到模型类对象的属性中。...所以，使用 ORM，只要调用模型类对象的方法，即可操作数据库了。 ? 二、ORM 框架的作用 ORM 框架完成了模型类对象到数据库之间的映射。...在开发过程中，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，简单方便。 具有这些优点，所以 ORM 框架非常实用，很多编程语言的 Web 框架中都内置了 ORM 框架。 ?
1 产生式表示方法 产生系统 特点 2 框架式表示方法
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。 今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。...人工智能的定义与发展人工智能，简单来说，是使计算机系统能够模拟人类智能行为的科学和工程。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。...自1956年人工智能这一概念提出以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来由于计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了飞速发展。...红利 人工智能（AI）的应用领域广泛，覆盖了从日常生活到工业生产的各个方面。以下是几个重要应用领域的简介和相应的代码示例，帮助理解AI如何在这些领域中发挥作用。...通过制定合理的政策和规范，我们可以确保人工智能技术在促进社会发展的同时，保护每个人的权益，共创一个更加美好的未来。
首先，需要安装Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 的Caffe，在ubuntu 14.04 16.04上网上教程很多， 这里就不多说，只列出核心步骤：...最重要的就是看官网说明！！！
整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能（AI）技术正在全球迅速崛起。...不断涌现的最新发展令世人瞩目，从以假乱真的深度伪造视频，再到先进的算法——足以在多人扑克大战中击败世界上最好的玩家。但是，AI所引起的道德问题也受到越来越多人的关注。...本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据，将为你呈上一份人工智能全球监控指数（AI GLOBAL SURVEILLANCE，简称AIGS）报告。...该领域有几项突破性的新成就：成熟的机器学习以及刚刚崭露头角的深度学习；云计算和在线数据收集；新一代先进的微芯片和计算机硬件；复杂算法性能的提升；以及其他由市场驱动的AI技术的新用途。...但在看到预测的有效性的同时，人们也越来越多地担心算法的倾向和偏见。最近，Caroline Haskins在给Vice提供的报道中描述了PredPol的预测性犯罪的预测算法的原理。
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