人工智能就像一个突然爆红的明星一样，唯一不同的是，它不会像明星那样会短时间过气。有些人想迫不及待的学习人工智能，从事人工智能。那么人工智能该怎么去学习呢？初学者该从哪些方面下手呢？...Python 是人工智能、数据分析的基础。无论是学习机器学习、深度学习还是数据分析，这些人工智能时代必备的知识都要先从 Python 开始。...可以说 Python 将会像今天的英语一样，是人人必须掌握的基础技能。 2.Python 热度正在超过 Java 等老牌语言。...毫无疑问，人工智能的火热赋予了 Python 新的生命力。 3 容易上手又万能，学习的性价比极高。...在时间宝贵的今天，学 Python 是投入产出最高的选择之一。
人工智能基础 （高中版）.png 人工智能简史 1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence...在矢望情绪的影 响下 ， 对人工智能的投入被大幅度削减 ， 人工智能的发展再度步入冬天 。...这次比赛的成果在人工智能学界引起了广泛的震动。 从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域， 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。...应用 安防 医疗 智能客服 自 动驾驶 工业制造 人工智能与机器学习 人工智能是通过机器来拱拟人类认知能力的技术 人工智能涉及很广，涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。...层次聚类.png 参考：《人工智能基础（高中版）》
商务统计学基础包括从不确定性到人工智能的各个方面，下面我们将逐一进行介绍。 不确定性 商务统计学的核心理论基础是概率论和统计学，这两个学科都与不确定性有关。...商务统计学可以帮助企业评估各种决策方案的优缺点，并选择最优的方案来最大化效益或最小化成本。 人工智能 随着技术的不断发展，人工智能在商务领域中也越来越受到关注。...人工智能可以帮助企业更好地处理大量的数据，并自动化决策过程。商务统计学中的人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。...总结 商务统计学是商业领域中非常重要的一门学科，它可以帮助企业更好地理解和处理不确定性，通过数据分析来做出更好的决策，并利用人工智能技术来自动化决策过程。...在数字化时代，商务统计学的重要性不断增强，企业需要掌握商务统计学的基础知识和技能，以便更好地应对商业挑战。
特别是将大规模多样化的数据集与预训练的转换器相结合，已经成为开发基础模型的一种有前途的方法。文本由单词组成，细胞也可以通过基因进行表征。这种类比启发作者探索细胞和基因生物学基础模型的潜力。...通过利用呈指数增长的单细胞测序数据，作者首次尝试通过对超过1000万个细胞进行生成式预训练来构建单细胞基础模型，展示了生成式预训练scGPT有效地捕捉了有关基因和细胞的有意义的生物学洞见。...这就需要一个在大规模数据上进行预训练的基础模型，以实现对单细胞生物学的全面理解。在此项研究中，作者通过对超过1000万个细胞进行生成式预训练，首次尝试构建了一个单细胞基础模型，即scGPT。...作者预见预训练基础模型的采用将进一步增进我们对细胞生物学的理解，并为未来的发现奠定基础。 模型总览 图 1 单细胞测序可以捕获个体细胞水平的遗传特征。...细胞类型注释 图 3 细胞类型注释是在聚类之后的单细胞分析中至关重要的一步，它解决了测序组织中的异质性问题，并为进一步研究细胞和基因功能提供了基础，以获得生物学和病理学的见解。
人工智能的基础是数学，这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？ 今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。...我们在这里暂且抽取和机器学习、深度学习相关的最基础部分，给大家做一下聚焦： 【微积分】 基础概念（极限、可微与可导、全导数与偏导数）：只要学微积分，就必须要明白的概念，否则后面什么都无法继续学习。...函数求导：求导是梯度的基础，而梯度是 AI 算法的基础，因此求导非常重要！必须要搞清楚概念，并学会常见函数的导函数求法。 链式法则：符合函数求导法则，反向传播算法的理论基础。...人工智能背后的数学大神们 上述知识点，看起来好像有点吓人哦，不像是“我能记得住”的样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能（机器学习/深度学习）领域要用到的数学知识呢？...这里推荐一种笔者在探索中逐步发现的，简单直接又有些趣味的方法：以数学家为主线学习高等数学知识 —— 也就是，“以人为轴”学AI数学。 我们先来看看下面这些画像吧： ? 你能认出几个？
本文从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发，讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用，以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。 ...人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。 ...3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用 逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。...5 结语 人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。 一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。...如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。
统计学基础回顾 ---- 1.1 先验概率与后验概率 先验概率: 根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为”由因求果” 问题中的”因”出现。...举例:抛硬币 统计学基础回顾 要点总结 要点1 贝叶斯定理与应用 要点2 MLE的步骤与使用 原文：https://iosdevlog.gitbooks.io/aidevlog/ML/DecisionTreeAndClassification.html
参考：https://programmerah.com/how-to-solve-intellij-idea-error-cannot-determine-pa...
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
Reference: 统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？ https://www.zhihu.com/question/23149768/answer/282842210
但是我们在大学除了学习C语言外,其它语言如C/C++/java基本都学一边。小编不得不说这就是中国大学的特色啊。...既然我们大多人都是从C语言基础开始的，在这里小编就总结一下C语言基础学完我们该学习什么。 ?...数据结构与算法 数据结构是大学学习计算机的人比较头疼的科目估计也是挂比较多的科目,它基本上是以C语言基础为依托的（当然也有用java语言来讲数据结构的）。...但是我们学习的都是C语言的基础知识。其实利用这些操作系统我们可以学习更加深入的知识，如： 利用系统api来实现系统级别的功能。...所以当我们有了C语言基础之后就可以去学习一些开源软件和开源框架，去学习优秀的设计思想和设计模式。
如果用户在云主机的原硬盘空间不够用，新购买后新增了一块云硬盘，是无法自动在云主机中使用的；如何在没有集成商支持的情况下，帮助用户将新云硬盘挂到旧云主机中，是一项基础技能。
在查找路径时，BFS能够快速找到最短路径，但是它的空间复杂度更高，而DFS也可以找到一条路径，但是不保证它就是最短路径。如果一定要查找最短路径，那么它就需要遍历...
今天又有人加我， -问我，“老尚，我想问问前端的事”； 我，“问”； -对方：“零基础怎么学前端？”； 我，“先行者课程，388，详情自己看介绍”； -对方：“你能先讲讲么”； 我，“不能”； 。。。...零基础怎么学？学前端开发的前景怎么样？前端好学不？做前端开发要不要研究生文凭？你现在是什么文凭？... 刚开始的时候，我还一板一眼的回答着，后来我发现，这tm没头啊，而且说烂泥扶不上墙确实难听了点。...后来我就想开了，反正我也搞自己的先行者课程，反正也是讲的比较基础了，虽然不从零基础开始。那我干嘛不直接推我自己的课程呢。后来再有这么问我这类问题的，我都直接回复，看先行者课程，388元。...-- --> 说了半天，怎么也得说说零基础怎么学啊。
动态规划与运筹学 田忌赛马中，使用下等马对战上等马，使用上等马和中等马对战中等马和下等马，这就是运筹学的一个应用 运筹学是应用数学的一个分支，用来解决决策问题，使用数学的方法来做出最佳安排，它在博弈论中也占据着重要地位...动态规划是运筹学的一个分支，是计算最佳决策的过程，它的主要思想是“分解”和“记忆”，分解，即把一个问题分为多个相似的子问题；记忆，即保存已经计算出的结果，防止重复计算 适用条件 最优性原理 若当前问题的决策是最优决策
image 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论 ---- 概率论是线性代数之外，人工智能的另一个理论基础，多数机器学习模型采用的都是基于概率论的方法。...image 窥一斑而知全豹：数理统计 ---- 人工智能必备的数理统计基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质； 推断的工具是统计量...image 最优化方法 ---- 人工智能必备的最优化方法基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值； 在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数...人工智能必备的数理统计基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质； 推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量； 参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数...image 明日黄花迹难寻：形式逻辑 ---- 人工智能必备的形式逻辑基础，以及采用形式逻辑进行自动推理的基本原理，其要点如下： 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑； 谓词逻辑是知识表示的主要方法
最近好像流行零基础学编程，我努力清空了我的编程知识，仔细搜寻了学习第一门编程语言时的记忆。...当时不仅仅是零基础学编程，还是零基础学电脑。当时不学如何用电脑，直接学BASIC语言，就是比尔盖茨在车库里弄出来的那个BASIC语言。...当时好像1、2周上机一次，好像就是上机一行一行地试，才慢慢地明白了基础的编程思路。再以后上大学、参加工作，学了一堆IT知识，走上了一条程序人生。 学编程有啥用？...但你真的是零基础吗？...并不是，想学会编程，你至少得有这些基础： （1）会一点点基本的英文 几乎所有的编程语言都是用英文来编写的，不会英文的朋友也不要被吓到，在编程语言常用到的英文单词也就是几十个，而且都很超级简单
设A,B为任意两个集合，则称{ {a,b} | a∈A Λ b∈B } 为A和B的无序积，记作A&B,{a,b}为无序对，且对于任意a,b,均有{a,b} = ...
0基础入门Python基础知识学什么？...小白0基础入门Python基础知识点： 1、变量和类型 变量的命名、变量的使用、类型的查询、类型转换 2、数字和字符串以及常用的数据结构 整数、浮点数、复数、字符串、字符串的操作 3...除此之外还要熟悉熟悉常用的模块，如re、os、sys、datetime、time、math等，lambda函数，装饰器，生成器，迭代器，魔法函数，计算机网络，协议：http协议、tcp协议、udp协议等基础知识
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