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AlphaZero:通用型的棋类

今年,Deepmind的“AlphaGo”在围棋领域的胜利让不少了解到的强大。 当时有还认为没有类棋手的经验,很难快速达到如今的成绩,但后来推出的AlphaGo Zero却是从0开始,自己学习围棋,又取得超越AlphaGo的成绩。 创造一个规则简单但在不同领域应用的算法一直是领域的重要课题。 1997年“深蓝”击败类世界冠军卡斯帕罗夫,从那以后计算机的国际象棋水平一直在类之上。这些必须得按照类大师仔细调整的权重来计算落子的优劣。 但是AlphaZero却不但完胜其他,还用更少的计算量实现胜利。(王蔚)

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最适合的编语言:JAVA

可用于开发项目的语言列表,包括Python,POP-11,C ++,MATLAB,Java,Lisp和Wolfram语言。在本文中,你会了解Java如何与配合使用。 ? 使用Java具有许多优点,如更好的用户交互,简化大规模项目的作,促进可视化,以及易于使用的调试。 Java的应用游戏 :在象棋,井字棋,扑克等战略游戏中扮演着重要的角色。大部分游戏都有明确的规定。可以通过定义规则集并在计算机中轻松表示使其变得可。 在连续语音识别中,们用母语与计算机进行交互,在单词和句子之间不会产生时间差。如果你找不到合适的来完成这项作,你可以在网上发布兼职作。总结:本文给出了关于Java的信息。 它涵盖了Java的不同应用,并给出了遗传算法作的基本知识。与其他语言相比,Java是开发应用的绝佳语言。

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    设计语言主要有哪些?

    典型的语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。 一般来说,语言应具备如下特点:·具有符号处理力(即非数值处理力);·适合于结构化设计,编容易;·具有递归功和回溯功;·具有机交互力;·适合于推理;·既有把过与说明式数据结构混合起来的力 在手册中介绍了七种语言:LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。 近百种语言中,只有LISP和后起之秀Prolog是研究和应用中占重要地位的两种设计语言。 由以上论述可以看出LISP语言和Prolog语言对学科和学者的重要性。一般来说,LISP可以称为的汇编语言, Prolog是更高级的语言。

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    新型 GPU 芯片:可在手机跑

    科技日报北京2月3日电 (记者刘园园)你想让自己的手机变成可以随时随地执行计算的“神器”吗?一种新型图形处理器(GPU)芯片让这个梦想走进了现实。 据麻省理学院(MIT)官网消息,在本周的国际固态电路会议上,该校科研员展示了一种新型的专门用于运行神经网络的GPU芯片。 MIT研发的这种新型芯片被命名为“Eyeriss”,它的运行效率是普通手机GPU的10倍,因此可以直接在移动设备上执行强大的算法,而不需要将数据上传到互联网进行处理。 Eyeriss高效率运行的关键之处在于将处理单元与内存条交换数据的频率降到最低,因为这一过会消耗大量时间和量。 CNN算是深度神经网络的前身,与近年来一些技术的重大进展不无关系。Eyeriss芯片高效率运行的另一个秘诀在于,它有一个可以向各个处理单元分配任务的特殊电路。

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    OpenAI:在Dota2的5V5比赛在中击败类玩家

    国外团队OpenAI在一篇博客文章中透露,为Dota 2设计的最新版本AI击败了五支业余选手团队,其中包括一个由Valve员组成的团队。 但是这些优势都没有帮助它完成它最令印象深刻的成就:制定反映职业球员的战略。问题一个需要在像StarCraft或Dota 这样复杂的视频游戏中超越类。 训练系统分为运行游戏副本和代理收集体验的部署员,以及优化器节点,这些节点在整个GPU队列中执行同步梯度下降。部署员通过Redis将他们的体验同步到优化器。 事实证明系统有可击败类,同时仍然隐藏严重的错误!?展望我们的团队专注于制定八月的目标。我们不知道它是否可以实现,但我们相信,通过努力作我们就有机会实现它。 真实世界的部署将需要处理Dota提出的挑战,这些挑战并不反映在国际象棋,围棋,Atari游戏或Mujoco基准测试任务中。最终,我们将衡量Dota系统在应用于现实世界任务中的成功。

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    早报:可1秒检测出肠癌 准确率86%

    1、可1秒检测出肠癌 准确率86% 【网易讯 10月31日消息】为了更准确地检测癌症,这一研究已取得了巨大的进步。 一项来自日本横滨的研究发现,即便是在良性肿瘤恶化之前,利用可帮助检测出结肠直肠癌。 研究员使用发现癌症的方法如下:将直肠息肉放大500倍,以观察其变异状况。 随后,研究员将这些变异与一个数据库进行交叉对照,该数据库包含了3万多张用于训练机器学习的癌前和癌细胞图像。有了这样的知识库,可在不到一秒的时间内做出预测。 总的来说,利用辅助系统对306个息肉进行实时评估以确认肿瘤变化的过中,系统敏感度达94%,特异性达79%,准确率达86%,阳性和阴性预测值分别为79%和93%。 据了解,在深度学习领域,寒武纪专用芯片比传统的CPU/GPU在性、功耗和芯片面积方面均有较大优势,是计算芯片中高性和低功耗的代表。

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    五角大楼开发机密的以寻找隐藏的核导弹

    美国军方正在加大对秘密研究作的投入,利用来帮助预测核导弹的发射,以及追踪和瞄准朝鲜和其他地方的移动发射器。 尽管数量还相对较小,但这个研究是对于驱动反导系统的研究越来越重要的一个标志之一。 “和机器学习可以让你做的就是在大海捞针中找到答案,”技术的支持者Bob Work说,他曾担任国防副部长。一位熟悉这些项目的士表示,它包括一个以朝鲜为重点的试点项目。 五角大楼利用来识别潜在的导弹威胁和跟踪移动发射器的研究尚处于起步阶段,只是整体努力的一部分。关于导弹研究的细节很少,但一种追踪机动导弹发射器系统的早期原型已经在美国军方内部进行过测试。 美国国防部高级研究计划局(DARPA)正在开展一个项目,使驱动系统够更好地向类分析师解释自己,该机构认为这对高风险国家安全计划至关重要。

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    基于 Serverless 的相册小

    近几年微信小发展迅速,如果有这么一款软件,我们只需要用文字简单描述,就实现图片的快速检索,岂不是很棒! 本项目将以小为例,在 Serverless 架构上进行开发。 该小在保留相册基础功(新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片)上,增加搜索 —— 即用户上传图片之后,基于 Image Caption 技术,自动对图片进行描述,实现 Image 当用户不想注册时,可以点击体验,对大部分页面进行预览。但是不实现有关数据库的增删改查。登录功页面如图所示: ? 登录功页面 2. 搜索功: 搜索功指的是通过关键词或使用者的描述,得到目标数据的过。这一功原型图如图所示。 ? 搜索原型 这一部分的难点在于通过用户的描述,搜索到目标数据的过。这个过的基本流如图所示。 :Serverless Framework、小云开发 IDE。

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    马云:只是和数据,不足为惧

    如今,已经不再是一个陌生的词语,新一代技术也不再是单一的学科门类。 涵盖了基础设施平台、大数据获取、机器学习算法、模式识别、机交互等一系列细分领域,未来,是必要占据科技发展的主流。类与的博弈,早在几年前就开始讨论了。 马云:只是和数据,不足为惧 最近,马云在接受泰国某电台专访中表示,只是些是数据,而类有心有创造力,不足为惧。 对此,网友们也是意见纷纷,有认为马云并不懂的确是数据和,问题是类本身也就是数据和组成;不过也有觉得,是具有主观动性的高级动物,短期看来,机器的确没有“心”,要想完全取代类 无论如何,科技的发展并不会因的意志而改变,是大势无疑,不过,类应在在这一新的进中找到发展自己的新风口,从事更有创意性、创造性、更有体验感的作,马云认为,服务业一定会成为未来就业的主要来源

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    利用实现小自动答题

    ♚ 作者:Yiutto,编浪子 GitHub:github.comYiutto之前有看到有用python实现自动运行微信小《跳一跳》,后来看到别用hash码实现《加减大师》的自动答题领取娃娃, 如何建立特征?选用什么算法?一、图像特征如何获取手机游戏上的图片? 首次操作,生成分类器模型1.借用投屏软件,利用画图具配置相关参数 config.py,可以参考上面的“图像特征”2.对于新的手机(我用的是honor8),必须重新训练模型,设置 config.py 5.将步骤4得到的文件夹中的字符进行分类,保存至 TrainChar文件夹。6.运行 ml.py文件,生成分类器模型 lr.pickle。 如果是误判的话,把出错的那张图重新截图,将得到的字符添加到 TrainChar文件夹中,重新训练模型A1: 如果是上一张图和这张图相同,再跑一次呗,不相信你运气会那么差Q2: 刷到1000分,结果小上不了分

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    【董飞】谷歌研究主管论以及员自我修养

    【新元导读】谷歌研究主管Peter Norvig在文中介绍了他对、个计算和地图服务诸多领域的看法。文中提供了Peter写了大量AI笔记的个网站和公开课视频地址。 Peter Norvig是享誉世界的计算机科学家和专家。 Peter Norvig 的职业生涯中,是重要的一个方向,从 80 年代中期开始,他开始研究概率推理和不确定性。 Peter Norvig 并不相信计算机力的增强会把我们带到奇点,即赶上的时刻。 你也不可有时间和有经验的员一起作和交流,也不会体验到在真正的C++环境下作是什么感觉。长话短说吧,你就是没时间,也学不到什么。

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    手把手教你开发微信小(1):Hello WeChat!

    这里我也以一个最简单的小开启微信小之旅。致敬经典,Hello WeChat!在本文,您将掌握:如何申请微信小。新建支持tfjs的微信小。编写简单的tfjs代码。 然后点击设置,记下小的ID,这个在后面新建小时需要:? 小ID 新建微信小打开微信小开发者具,新建项目,在AppID那一栏填入在上一步记下的小ID: ? 新建小项目点击新建按钮后,微信小开发者具会自动生成小的基本框架代码,项目布局如下: ? print();这段代码将在微信开发者具的调试控制台输出: ?控制台输出至此,一个非常非常简单的微信小就完成了,虽然它啥事也没干。别着急,在后面的文章将逐步带你深入的开发。 小结本章主要讲解了建立一个支持tfjs的微信小,包括申请微信小,配置微信小,以及添加一段简单的tjfs代码。在下一篇文章中,我将以一个线性回归的例子,说明微信小中的tfjs。

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    实现员“防”BOSS?刷脸就发短信,8行代码脸报警

    image.png 如今一个攻城狮就搞定脸的深度进修算法,这要多感激打动国外开源框架,虽然达不到旷世face++和诸多脸公司的深度,可是实际应用已经没有太大压力。 下图就是tensorflow写的脸5点定位加情感测试。 脸识别应用前不久搜集上爆红某公司,一脸识别开发师用摄像头识别老板,当老板靠进本身的位的时辰,电脑主动切换到本身作时的界面。WTF? 你OUT了,今天小编用最最简单易懂的代码讲解,给大师带来这款防火、防盗、防老板的终极利器——项目地点:BossComming项目方针:识别特定物,并经由过手机信息的编制提示你:你的老板来啦! ,按win键+R键输入cmd,翻开呼吁提示符,输入呼吁安装一下依靠:pip3 install face_recognitionpip3install jpush代码讲解:下载本教的项目,我们起头逐条代码的讲解脸识别代码 ,保证在列位吃瓜群众“深切”到规模的教傍边。

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    Serverless与小:基于的相册小【含源码】

    点击观看大咖分享 Serverless和小,是目前比较主流和热门的技术,有不少技术也想往这两个方向发展,腾讯云大学邀请了腾讯研发师刘宇。 刘宇讲师作为一名后台研发,此前对于小编写的经验几乎为零,但是随着Serverless架构与技术结合的真实需求增多,他也开始接触小编写。以下是我们整理的刘宇讲师的直播课分享。 在Serverless架构上,运维员的作角色会有所转变,部署将更加自动化,监控将更加面向应用本身。 接下来,说一下什么是小。 总的来说,通过Serverless架构,我们可以很便利地做出后台服务、监控告警服务,甚至和进行组合。 Serverless架构,尤其是腾讯云的云函数,不仅可以用来做外部的后台服务、小的后台服务、定时器和脚本,还可以用来做大数据处理和的一些算法。

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    手把手教你开发微信小(0):构建tfjs

    对于大多数微信小开发者而言,并不需要经历这一步,要做的仅仅是把编译好的 tfjs 库加入微信小中。但我还是希望说说如何从源码编译出 tfjs 库,为什么呢? 主要出于两个原因:完整的 tfjs 库大约有 900K,看起来是一个很小的体积,但我们要知道,微信小包有 2M 的大小限制。微信小添加一点图片,加上深度学习模型文件,很容易超过 2M 的大小。 tfjs 主要是为浏览器和 NodeJS 而开发,微信小虽然也采用基于 web 的技术,但有些地方进行了限制,比如 web 中广泛使用的 fetch API 就被砍掉了。 小结本文介绍了如何从源码构建 tfjs 库,对于大多数微信小开发者而言并不需要,但如果你希望裁剪和定制 tfjs ,就可需要从源码构建。 在下一篇文章中,我将介绍微信小 Hello WeChat ,敬请关注!

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    概率论与数理统计,方向的员应该看看!

    第一章 概率论基础1.1 随机事件与样本空间随机试验:可重复进行,结果预先知道样本空间:随机试验的一切可结果组成的集合,称为样本空间1.2 事件之间的关系与运算关系:包含、并交、互不相容(互斥)、差、

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    手把手教你开发微信小(1):线性回归模型

    谈到、机器学习,我们可会觉得很神秘,其实机器学习背后的理论并不复杂。 第14行代码是进行模型训练,就是逐步尝试获得最优解的过,我们不无限训练下去,所以这里指定 10 个轮次。第16行代码根据训练的模型,求 x=5 时的 y 值。怎么样? 如果我们在微信小中运行上述代码,会得出以下结果:Tensor ,]而且每次的结果还不同,有同学可会问,正确结果不是应该接近 9 吗?这个结果也偏差太大了吧! 每次推理之前都需要训练,而在实际的项目中,一般是训练和推理是两个分开的过。没关系,这只是一个入门的机器学习,后续我们会学习到比较完善的例子。 小结本章主要讲解了建立线性回归模型,虽然是一个精简的,但具备了机器学习的基本框架。在下一篇文章中,我将说明如何在微信小中加载训练数据。没有数据,就没有机器学习。如果你有什么建议,欢迎留言。

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    手把手教你开发微信小(4): 训练手写数字识别模型

    在上篇文章《手把手教你开发微信小(3):加载数据》中,我给大家演示了如何通过fetch加载网络数据并进行数据归范化,出于演示的目的,例子做了简化处理,本文中将给大家介绍一个稍微复杂一点的例子 需要说明的是,不建议在微信小中训练模型,而且通常的流是模型训练与模型使用分离,本文的示例在实用性上可欠缺,仅仅是为了给大家展示一种可性,同时让大家对整个机器学习的过有所了解。 trainXs, trainYs, { batchSize: BATCH_SIZE, validationData: , epochs: 10, shuffle: true, });tfvis库在微信小中不正常作 这个训练过比较长,我在微信开发者具中通过模拟器大概需要半个小时,请耐心等待。 这个简单的例子,包含了机器学习的整个过,虽然在实际中我们可不会这样用。在下篇文章中,我将介绍如何使用现有模型。如果你有什么建议,欢迎留言。

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    、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 ——WikipediaWeak 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扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机通过不断发展,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

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 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。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过

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