周围一些对人工智能有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题，而我尽可能地就我所知道的给予他们回答。因为在理解以及真正运用那些高深的数学知识之前，还要具备一些必要的基本概念。...在今天，人工智能几乎包含现实世界的方方面面，毫不夸张的说人工智能已经无处不在了。随着现代化带来的便利，有些已经被我们习以为常的事物，已经不会被大家当成是人工智能了。...同样，我们也可以认为人工智能主要是专注于那些计算机还不能熟练解决的问题。） 机器学习(Machine Learning)我们可以把它看作人工智能的一个子集。...自信地谈论人工智能 这里是一些关于人工智能的描述，它们能帮你在与朋友们闲聊人工智能时建立一点信心： 机器学习是一种人工智能，它的核心是通过大量的样本学习来发现其中的某些模式。...深度学习系统是神经网络结构的最新研究进展，通过深度学习，计算机可以提取出复杂的特征，这种能力有时会超过人类专家。 在上文中，我概括地解释了一些主要的人工智能概念，包括机器学习，神经网络和深度学习。
今天给大家聊聊声纹相关的基础概念知识，希望对大家有所帮助！ 1、声纹的概念现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别，比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面，那么什么是声纹呢？...声纹其实可以指纹的用途类似都是为了区分出和其他人不同的特征。简单来说就是将某个人的声音可以和其他人区分开来的特征。 2、声纹识别介绍声纹识别属于生物识别技术的一种，也是语音识别技术的一个门类。...，然后完成对应的手机操作常见的有“打开微信”、“今天天气”、“播放音乐”等等。...比如：金融销售领域可以通过客户的声纹信息和历史的声纹库进行比较，然后判断当前客户是否为初次购买还是之前购买过，这样销售人员就可以调整响应的销售策略。...4.2 声纹确认声纹确认主要是用于身份认证、安全访问验证等场景，系统对说话人进行语音认证，从而让平台可以确认认证者的身份是ok的，声纹确认对声音的输入质量要求会更高，一般都会针对一些非常重要的信息才会认证
新智元编译 作者：Robin Bordoli 来源：crowdflower 如果你是一名企业主管（而不是数据科学家或机器学习专家），你可能已经从主流媒体的报道中接触过人工智能。...你可能在《经济学人》和《名利场》读过相关文章，或读过有关Tesla 自动驾驶的故事，或史蒂芬·霍金写AI对人类的威胁的文章，甚至还看过有关人工智能和人类智能的讽刺漫画。...所以，如果你是关心你的企业发展的高管，这些有关AI的媒体报道可能会引出两个恼人的问题： 第一， AI的商业潜力是真是假？ 第二， AI如何应用于我的产品？ 第一个问题的答案是肯定的，AI具有商业潜力。...要想让AI为企业接受，我们需要更加透明，以下是3个有关AI的关键概念的解释： 训练数据（TD）：训练数据是机器学习的初始数据集。...这就消灭了机器取代人类的AI神话。真相是，AI是机器强化人类。 神话7：AI=ML 主流媒体有关AI的最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。
这种结构（见图1）强调阈值概念的关联性，以及获得某一阈值概念如何能改变对相关阈值概念的理解完整性。...（二）组织层次 以概念为中心的知识框架和概念清单扩展成整门课程的基础，我们必须考虑概念的层级，以及内容如何与概念相适配。...1.通过概念组织内容 随着概念扩展成为整门课程的基础，概念清单必须在不同的内容层次上加以组织。.../媒体等）；③人类功能的增强（人工智能、机器人学、基因编辑等）。...下面（不详尽地）列举了应当整合进课程的现代内容。 1.技术和工程 这包括计算机科学，尤其是编码、机器人学与人工智能；生物工程，尤其是基因组编辑和合成生物学；高级制造，包括CAD和3D打印。
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。...这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。...向量召回的原理 向量召回基于“向量空间模型”（Vector Space Model, VSM）的概念，它将文本或任何形式的项目转换为向量，这些向量在高维空间中表示。...应用场景 向量召回在许多人工智能应用中扮演着重要角色： 搜索引擎：改进搜索结果的相关性和精度。 推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，快速提供个性化推荐。...在人工智能模型训练中的重要性 在人工智能大模型的训练过程中，向量召回技术可以大幅度提升训练效率和模型的性能。
1 简介 2 人工智能的概念 3 人工智能的发展史 4 人工智能研究的基本内容
从概念验证到实际产品，人工智能应用落地到底要跨越多大的鸿沟呢？来看看这篇文章怎么说。注意：文中可能存在“机器学习”和“人工智能”概念混用的情况，不必纠结于此。...今年，虽然不少公司都在部署人工智能解决方案，也取得了一定的成果，但只有少数公司做到了全面部署人工智能，从而为公司带来真正的附加价值。...据我所知，只有不到20％的机器学习PoC（概念验证）项目能够顺利投产，而这其中的大部分也可能会止步于其方案的“产品化”阶段。...PoC的困境 大多数公司首先通过概念验证（proof of concept , PoC）项目来证明人工智能方案可以削减成本，改善客户体验，或者在某种程度上形成业务差异化。...机器学习的概念验证（PoC）是漫长实践过程中的第一步。当你将其扩展到实际规模的应用时，你需要站在更高的角度来看待所出现的问题。 为什么会失败？
【立委按】隆重推出立委版人工智能新概念【反伊莉莎效应】，以后如果进了AI历史，各位都是见证人，发明权属于立委。...我: 人工智能里面有一个著名的现象，叫伊莉莎效应（Eliza Effect），说的是人可以过度解读机器的结果，读出原来不具有的意义。...现在说的机器学习，都是演绎。 我: 的确，比起演绎，归纳不好形式化。 准备正式提出这个新概念 “反Eliza效应”，谈的是人类自我神话的习惯与本能。...这是一个巨大的题目，有的可挖。这个效应是一个很好的概念，将来有望成为AI领域的基本概念之一。 不是要否定人类的至高无上，也不是要否定人类的 1% 的灵性和天才。只有最蠢的人才会如此自我否定，糟蹋人类。...学数学据说是要训练演绎能力，我觉得更重要的培养（不是训练，而是悟）归纳能力，如何在没有套路可循的情况下引入新的概念、新的引理，最终导致解决问题。
人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。...一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。...它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 ?...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。...在谷歌AlphaGo学习围棋等等领域，AI已经超越了人类目前水平的极限。 为了方便大家理解，我们将上文提到的四个概念的关系用下图表示。
既然是人工智能对话录，那么我想，我们有必要先了解关于人工智能的几个基本概念。 第一，什么是人工智能； 第二，人工智能是一门什么科学； 第三，人工智能的发展历史。...这几个基本概念的提出，源于张思楠介绍给我的一本书——《人工智能，一种现代的方法》。在这本书的绪论中，作者用了这三个小标题：1、什么是人工智能；2、人工智能的基础；3、人工智能的历史。...我想，如果思考人工智能的基本概念的话，也应该从这几个问题和这几个角度入手。 我知道“人工智能”这个词汇，是因为那部著名的电影《人工智能》，很多人大概也是如此。...所以，我们很有必要重新理解一下关于人工智能的这几个基本概念。 《人工智能，一种现代的方法》中这样解释了那三个小标题。 人工智能是类人行为，类人思考，理性的思考，理性的行动。...在了解并探讨了人工智能的几个基本概念之后，我们在下一步将会讨论人工智能的发展现状以及存在的问题。
【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav的一篇帖子，主要内容是介绍机器学习和人工智能的概念。对于很多刚刚入门人工智能的读者，可能会有这么一个疑问：人工智能和机器学习到底都是什么？...本文介绍了人类智能的步骤，并讨论了其中哪些步骤可以用人工智能来实现。然后介绍了机器学习概念，重点举例讲解了模式识别的原理。...文章中对概念的理解比较深刻、描述通俗易懂，如果你还不了解这些概念，那就快阅读一下吧。 ?...你可能多次听到人工智能和机器学习这两个词，作为一个行业专家，我也听到过，大多数情况下，这些术语可以互换使用，虽然概念不同，但它们之间有些共同点。...在未来的文章中，我希望能解释人工智能和机器学习中更多的技术概念。
深度神经网络（DNN）几乎可以学会任何知识，甚至可以在人类创造的比赛中击败人类。但问题在于，训练人工智能（AI）系统需要依靠昂贵的超级计算机或数据中心来进行，并且每次都需要好几天的时间。...华生研究中心的研究团队表示，这可以为数据处理速度带来指数级增长，让系统能够承担自然语音识别、各种世界语言的相互翻译等任务。 那么，为什么训练人工智能需要耗费如此多的运算能力和时间呢？...研究人员曾讨论使用非易失性RAM等可按DRAM的速度永久存储数据的新型存储技术来解决这个问题。但他们最终构思出了一种新型芯片——电阻式处理器（RPU），将非易失性RAM的大量数据直接放到CPU上。...这种芯片提取数据的速度可与处理数据的速度相媲美，大幅减少神经网络训练时间和功耗。研究人员在论文中指出：“这个大型并行RPU架构的加速能力是最顶级微处理器的3万倍。...仅需使用一个RPU加速器，目前需要花费数天时间、利用数千台计算机组成的数据中心级群集进行训练才能解决的问题，将在几个小时之内得到解决。”
经过前五章的阅读，让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构，之后逐渐了解到数据的概念，包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨，还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用...而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中，从各个方面对这些主题有了更深一步的认识，例如信息的结构、含义和效用，知识的概念、判断与平衡问题，再如自然智能的概念与模型问题，以及情绪智能的相关知识...基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。...1997年IBM公司的深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。这也在某种程度上为接下来的新一次人工智能浪潮做出了应有的铺垫。2011年至今。...（人工智能的发展历史） 二、人工智能的概念 对于人工智能的概念与定义的表达，百度上是这样定义的：“人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
虚拟 IP：不过，众所皆知的，IP 位址仅为 xxx.xxx.xxx.xxx 的资料型态，其中， xxx 为 1-255 间的整数，由于近来计算机的成长速度太快，实体的 IP 已经有点不足了，好在早在规划...所有发往这个IP地址的数据包最后都会经过真实的网卡到达目的主机的目的进程。...在这种情况下，虚拟IP就不是与特定计算主机或者特定某个物理网卡对应的了，而是一种虚拟或者是说逻辑的概念，它是可以自由移动自由漂浮的，这样一来既对外屏蔽了系统内部的细节，又为系统内部的可维护性和扩展性提供了方便...这里就会引入另一个概念，garp()简称无端arp或者免费arp，主要是用来当某一个主机C开机时，用来确认自己的IP地址没有被人占用而做的一个检测。...这就是整个实现 的关键。 下边就是我电脑上的arp缓存的内容。
如图1所示，设柱在距离顶端为处的截面积为 A(x) ，轴力为 F_N(x) 。...于是，变截面桥墩中任一横截面面积的表达式为 A(x) = A_0e^{ \frac {\gamma x}{[\sigma] } }= 3e^{0.025x} 等强度桥墩的体积为 V = \int_0^...]-\gamma l} =12m^3 等截面桥墩的体积为 Al=360m^3 ,总重为 9000KN 如果按照阶梯型设计桥墩的横截面，如图2b所示，将桥墩设计成三段高度相等的等直杆，分别可得到横截面的面积为...(A_1+A_2+A_3)l_1=151.1m^3 ,总重为 3777.5KN 以上结果表明:等强度桥墩的重量最小，从节约材料的角度来看，等强度桥墩最为经济。...其次是阶梯形，如果阶梯形杆的分段比较合理，同样能获得良好的经济效益。因此，工程上广泛采用阶梯形杆来代替工艺上比较复杂的等强度杆。比如建筑结构的竖向受力构件的截面积就是从基础到顶部不断缩小。
在其创刊20周年之际，Edge.org也推出了2017年度问题——2017年，最值得关注的科学术语或概念是什么？...近年来，机器学习研究多聚焦在深层神经网络（DNN）——一种通过从大量数据中推断异常复杂模式而进行学习的算法概念。...要让“迁移”发挥作用，学习任务之间至少需要相互关联，而这种关联方式仍然缺乏精确定义或科学分析，且与其他领域相关概念之间的联系仍有待阐明，如认知科学和学习理论。...诚然，对于任何一个计算机科学家而言，从事计算机系统的“拟人化”在理智层面都是危险的，但我们却不得不承认，迁移学习让人类学习和机器学习之间产生了强烈而诱人的相似性；当然，如果通用人工智能真能有朝一日成为现实...实现这个愿景，我们将向人工智能普及化迈出又一大步。 想看来自其他科学家们的其他205个回答？
链表的概念 使用数组存放大量数据时,需要事先定义固定长度的数组,当数组元素个数不确定时,需要定义足够长的数组,这样会造成内存空间的浪费。...而且根据数组的存储方式,数组的所有元素必须占用连续的内存空间。 链表是一种常见的重要的数据结构,可以存储多个同类型的数据,它是动态地进行存储分配的一种数据结构。...因此链表没有使用数组时的限制,它可以根据实际需要动态地申请内存空间,并且所申请的内存空间也不要求是连续的 结点是链表的基本存储单位,一个结点对应链表中的一个数据元素,所有的结点具有相同的数据结构。...链表中的每个结点包括数据域和指针域两个部分,其中数据域存放结点的数据,指针域存放下一个结点的地址。...单向链表是链式存储结构中最简单的一种方式,链式存储结构最基本的特点是每个结点都存储它的后续结点的地址,不需要占用连续的内存空间。
事务的概念 事务必须服从ACID原则。ACID指的是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）。...一致性：事务的执行使数据从一个状态转换为另一个状态，但是对于整个数据的完整性保持稳定。 隔离性：在该事务执行的过程中，无论发生的任何数据的改变都应该只存在于该事务之中，对外界不存在任何影响。...只有在事务确定正确提交之后，才会显示该事务对数据的改变。其他事务才能获取到这些改变后的数据。 持久性：当事务正确完成后，它对于数据的改变是永久性的。 2....在他撤回存钱操作后，余额依然为他存钱之前的100元。所以那5块钱到底扣了谁的？ 脏读：一个事务读取到另一个事务未提交的更新数据。 小明的银行卡余额里有100元。...但是这个时候，他的女朋友看中了一件衣服95元，她正在使用小明的银行卡付款。于是小明在付款的时候，程序后台读取到他的余额只有5块钱了，根本不够10元，所以系统拒绝了他的交易，告诉余额不足。
首先是集群规模，从最开始几十台机器的规模发展到能支持上千个节点的机器，中间做了很多工程性质的工作；然后是除搜索以外的业务开发， Yahoo 逐步将自己广告系统的数据挖掘相关工作也迁移到了 Hadoop...在 2008 年的时侯，一位 Google 的工程师发现要把当时的 Hadoop 放到任意一个集群中去运是一件很困难的事情，所以就与几个好朋友成立了ー个专门商业化 Hadoop 的公司 Cloudera...概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”以及它们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。...当前的软件实现是指定一个 Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的 Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组，如图 1-6 所示。 ?...ApplicationMaster（YARN 中使用 Resource Container 概念来管理集群的资源，Resource Container 是资源的抽象，每个 Container 包括一定的内存
容器本身的价值非常有限，真正有价值的是“容器编排”。1. 容器，到底是什么？...1.1.1 Linux的Namespace机制（容器的隔离）其实就是对被隔离应用的进程空间动了手脚，使得这些进程只能“看到”重新计算过的PID，比如PID=1，实际上他在Linux中的进程PID是原来的进程...Namespace其实是Linux创建新进程的一个可选参数，通过給创建进程的系统调用clone()指定CLONE_NEWPID参数，这个新创建的进程将会“看到”一个全新的进程空间，它的PID是1，实际上在宿主机中...容器其实是一种特殊的进程。 1.1.2 容器的优点与缺点相比于虚拟机来说，容器的优点是“敏捷”&“高性能”，因为他只是Linux上的一个特殊的进程，不需要消耗额外的资源。...1.1.4 容器的“一致性”在容器的根目录下挂载一个完整操作系统的文件系统，称之为rootfs（根文件系统）。 由于rootfs的存在，容器才有了一个一个重要特性：“一致性”。
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