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AI飞机-纯Python实现人工智能

很久以前微信流行过一小游戏:打飞机,这个游戏简单又无聊。在2017年来临之际,我实现一超级弱智的人工智能(AI),这货可以躲避从屏幕上方飞来的飞机。...飞机 import pygame import sys from pygame.locals import * import random import math import neuro_evolution...飞机') self.ai = neuro_evolution.NeuroEvolution() self.generation = 0 self.max_enemes = 1...的工作逻辑 假设你AI,你首先繁殖一种群(50个体),开始的个体大都是歪瓜裂枣(上来就被敌机撞)。...ai开始时候的表现: ? 图片被拉扁了 sorry 经过几百代之后,ai开始娱乐的飞机: ? ps.祝大家新年快乐,感觉我又浪费了一年。

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ELK啥?看完懂了!

现在的系统大多比较复杂,即使服务背后也是一集群的机器在运行,如果逐台机器去查看日志显然很费力的,也不现实。...一、什么ELK ELK其实是Elasticsearch,Logstash 和 Kibana三产品的首字母缩写,这三款都是开源产品。...ElasticSearch(简称ES),实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。...我见过有一公司在上面的架构中还会加多一Kafka的集群,主要是基于日志数据量比较大的考虑。但是呢,基本的三大组件ElasticSearch,Logstash,Kibana不能少的。...觉得有用点个赞吧,你的点赞我创作的最大动力~ 我努力让大家记住的程序员。我们下期再见!!! 能力有限,如果有什么错误或者不当之处,请大家批评指正,一起学习交流!

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AI到底什么鬼?

你要再加一句:我统计学教授,顿时会把人笑得人仰马翻:“统计学,就是那个,大数据时代还要抽样的,哈哈哈”。 当然,时过境迁,这一两年的盲目跟风过去后,人们冷静下来,才发现过去的自己多么的无知可笑。...如果我们对智能的定义:“替人干点活”。那么,从工业革命时期的纺织厂机器开始(甚至更早),人们开始了“替人干点活”的研究。也就是说,AI从百年前开始了,应该不算“新的技术科学”。...这是看待AI的另外一角度,主要关注的各种应用领域,其中机器人算是一比较新的。如果我们认同这个定义,那么AI的定义应该是以具体应用领域划分的。...例如,所有人大概都会认同:机器人AI,AlphaGoAI,自动驾驶AI,等等。这就又产生了一Stupid的问题:凭什么这些领域?已经存在了800年的股票自动化交易算不算?...在熊大看来,所有的这些有趣的应用行业(或者领域),都有一共同的特征,就是:数据支撑的各种应用。所以,机器人AI,AlphaGoAI,程序化交易也是AI,哪怕过去那最笨的BI也是AI

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这三普通程序员,几个月成功转型AI,他们的经验...

动辄50万的毕业生年薪,动辄100万起步价的海归AI高级人才,普通员到底应不应该转型AI工程师,普通程序员到底应该如何转型AI工程师?...以下,AI科技大本营精选了三特别典型的普通程序员成功转型AI的案例,也是知乎上点赞量相当高的案例: 第一案例为普通程序员,经过六月从接触机器学习到颇有心得的切身体会。...这类程序员经过4月的转型学习,他们的经验和体会。 你属于哪类程序员呢?他们的经验你又是否能用上呢? 本文的案例来自知乎,已向相关作者申请转载来源。...这门课程的作业更贴心了,直接用Jupyter Notebook布置的,可以本地运行并自己检查错误。...这一众包模式依赖于这一事实,即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题,而研究者不可能在一开始了解什么方法对于特定问题最为有效的。

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AI猫还是狗,这是问题

如果你不喜欢小猫和小狗,你可能不知道他们具体哪一种品种,但是一般来说,你都能区分出这是猫还是狗,猫和狗的特征还是不一样的,那我们如何用机器学习的方法训练一网络区分猫狗呢?...我们选用的 Kaggle 的一数据集,用神经网络的方法进行模型的训练。...我们的做法做法猫和狗分别选择 1000 训练图片,500 验证集和 500 测试集,我们可以手工完成这个工作,需要做的就是: // 如下非可执行代码,含义非常清楚的表达,最后会附上可执行代码 mkdir...接下来,我们就要对数据进行拟合了,fit_generator,上面的生成器也将传给它,这样,这一网络我们建立完成了,可以进行训练了,与前文一样,我们仍然画出损失曲线和精度曲线。...第五次或第十次后,验证损失达到了最小值,嗯……,很显然,过拟合了,我们需要降低过拟合。 出现过拟合的原因学习样本太少了,我们采用 **数据增强 **来解决这个问题。

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chatgpt到底啥?--小智AI

chatpgt是什么ChatGPT,全称“Generative Pretrained Transformer for Chatting”,美国OpenAI研发的聊天机器人程序chatgpt做什么的。...注意事项:ChatGPT一种基于机器学习的自然语言处理技术,虽然它可以在许多情况下提供准确和有用的答案,但它并不是完美的。...ChatGPT不是一人类,它不能像人类一样理解您的情感或对话背景。因此,您应该尽可能地使用简单和明确的语言,以确保ChatGPT可以正确理解您的意图。...3、chatgpt是什么意思ChatGPT一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。它被训练来对对话进行建模,能够通过学习和理解人类语言来进行对话,并能够生成适当的响应。...还能够实时回答用户提问,包括聊天、纠正语法错误,甚至写代码、写剧本等,由于可玩性很高,迅速在全球范围内风靡起来。

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我们的AI基础如何从20年前开始落后的?

光训练出一类似的大模型就需要成千上万GPU的超强算力,例如OpenAI就用了一万英伟达的GPU来训练ChatGTB,若说各种科技巨头打响了一场AI战争的话,显卡就是这场战争中的弹药。...游戏技术同样对于其他领域的技术集群有着举足轻重的作用,电子游戏作为计算机科学研究过程的副产物,在实现成熟商业化之后,无论在市场领域还是技术领域都重新对计算机技术尤其AI技术进行了机体的反补。...科技的魅力就在于谁也不知当先知没有任何进步规划出来的结果,都是自由生长出来的,而生长的图上又是多样化的多样化的差异化,经过自然淘汰而最终形成的,换个比喻如果说如今的AI科技吃饱饭的第五馒头。...而游戏产业就是那第一或者第二馒头,游戏对显卡发展有着直接或间接帮助,游戏为AI提供了丰富的训练级,而广大的游戏玩家平摊的开发成本缩捅了AI科技的发展时间,已经错过了大航海和工业时代革命的我们。...不经历一次真正以人为本的启蒙运动不可能引领任何形式的技术革命的,也许只有在此发挥人类浪漫自由探索的天性,我们才能牢牢抓住下一科技发展的机缘,我软硬兼施的新任UP主硬件研究社。

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Facebook TransCoder AI够了!

新智元报道 来源:arxiv 编辑:白峰、舒婷 【新智元导读】代码的迁移和语言转换一件很困难且昂贵的事情,澳大利亚联邦银行曾花费5年时间,耗费7.5亿美元将其平台从COBOL转换为Java。...该系统可以将代码从一高级语言转换成另一,比如 c + + 、 Java 和 Python。 这个系统弱监督的,可以在没有标签的数据集中寻找以前未检测到的模式,只需要少量的人工监督。...在线平台,用于收集编写代码时的问题,并提供多种编程语言的解决方案。...实际上,仅XLM预训练和降噪自编码足以生成翻译。但是,这些翻译的质量往往很低,因为该模型从未对编程语言实现的功能进行训练。...参考链接: https://arxiv.org/pdf/2006.03511.pdf https://venturebeat.com/2020/06/08/facebooks-transcoder-ai-converts-code-from-one-programming-language-into-another

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AI芯片到底神马 | 解读技术 | AI基础 | 算力必备

目前阶段发展的重点可以认为AI相关程序的高处理能力+低功耗 ---- 原理及探索 AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法,但缺点更高的功率。...部分是因为AI技术的使用案例正在逐渐被发现。在某个领域里有效的AI技术(如视觉处理)不一定适用于另一领域(例如确定某种气味危险的还是安全的,抑或是二者的组合)。 ?...Nervana声称的目标,与基于GPU的解决方案相比,该芯片训练深度学习模型的时间将缩短100倍。 量子计算为AI系统增加了另一选择。...IBM很早以前发布过watson,早就投入了很多的实际应用中去。除此之外,还启动了对类人脑芯片的研发,那就是TrueNorth。...Eyeriss事实上MIT的一项目,还不是一公司,但是因为获得了大量的媒体报道,故把它单独拿出来进行介绍。从长远来看,如果进展顺利,很可能孵化出一新的公司。

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使用https和ssl真的安全的网站吗?

它宣称,一带有绿色锁和HTTPS的网站真是安全的网站的标志,没有一网站可能假的。但事实是虚假网站仍然可以使用HTTPS。...如果一伪造或真实的网站想要使用SSL / TLS技术,他们所需要做的就是获得一证书。 SSL证书可以免费获得,并通过Cloudflare等技术在几分钟内实现,浏览器而言 – 该网站安全的。...SSLv1从来没有公开发布过,所以我们在SSL上第一次获得的第一真实体验1995年发布的SSLv2,它包含了一些严重的安全缺陷。...HTTPS在结帐/登录页面虚假的安全 很长时间以来,很多电子商务企业只在结帐页面或用户登录页面上维护HTTPS,但在其他页面上运行HTTP。...当你登录到一网站时,服务器发回一cookie,这意味着你不必记录进出网站(它记住你)。

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100秒了解一技术术语:什么AI

大家好,我lemon。 聊起AI,相信大多数人会想起机器人,因为早期大多数人通过电影 里面的机器人来初识AI的。 什么AI?我们先来看下百度百科的说法。...人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...人工智能的核心机器学习,它是使计算机拥有智能的根本途径。 那什么机器学习呢?机器学习就是人们教计算机怎样从大量的数据中学习,然后作出决策或者预测行为。...记得有小程序叫识花君,扫一扫现实中的花,就可以识别出花名。 智能识别一般分2部分,一部分处理信息的结构体,比如处理花朵的结构 体;另一部分数据反馈结构体特征。...假设你在美团消费后,评论这样的,“餐厅菜品齐全,口味不错,但是装修一般,位置有点偏,不好找。”

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Python 的Numpy 函数到底啥?看这篇足够了

Numpy 是什么 Numpy (Numerical Python) Python 语言的一扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...Numpy 创建Array 的方式 #创建一数据 array1 = np.array([22,33,44,55]) print(array1) #指定数据类型dtype,np.int32,np.float...type(array2)) #指定数据类型dtype array3 = np.array([22,33,44,55],dtype=np.float) print(array3) #创建特定数据,一2d...,返回的object print(item) Numpy 合并操作 x=np.array([11,22,33]) y=np.array([44,55,66]) xx=np.array([...1,8,3],[4,5,6]]) #上下合并 print(np.vstack((x,y))) #左右合并 print(np.hstack((x,y))) #合并操作多个矩阵或序列,axis控制矩阵纵向还是横向打印

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AI溃败,被Dota2职业战队打蠢!独家专访OpenAI:我们发现一Bug

OpenAI位列天辉,他们本次的对手小组赛B轮已出局的巴西战队paiN Gaming。 AI方面选择了一号位飞机、二号位DP、三号位潮汐、四五号位巫妖、冰女。...量子位&新浪科技:OpenAI Five对胜率如何预测的?为什么一开场预测有93%的胜率? OpenAI:93%的胜率其实可能……bug。...第一猜测,OpenAI Five不能控制自己到底买什么物品,所以有时,工程师会强制AI买眼,可是AI想用那个物品栏买别的东西……于是,它们就只好把眼随机扔一位置。...另一猜测,眼位提供的视野持续时间很长,但是AI可能没意识到几分钟之前插得眼依然能提供视野,于是重新插了一。 这些都是理论上的猜测,他们还不确定。...AI买活不了了。”

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AI绘画专栏之 comfyUI WEBUI一插件性能提升5倍?(21)

以往我们用 SD 生成图片起码需要 20 步的推导步骤,但是使用 LCM 只需要 4 步就行,从一些测试结果看 6-8 步可能理想的步骤。...LCM 有问题目前只能用自己的模型,不能兼容现有的 SD 模型,不过如果效率足够高的话我感觉会有更多适配。...StablediffusionStable Diffusion 2022年发布的深度学习文本到图像的潜在扩散模型(LDM / Latent Diffusion Model),由 CompVis、Stability...AI 和 LAION 的研究人员和工程师创建。...当向平静的湖面扔了一小石子,水波纹向周边扩散最终恢复平静的过程,我们称之为稳定扩散,在图像生图原理中扩散过程指,将一图像经过多次迭代,逐渐变得模糊、扩散的过程。

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冬奥会测试赛,助理裁判竟然AI

直接来亮相: 小冰AI竞技体育国际赛事评分系统。 但毕竟在竞技体育这件事上,差之毫厘,便是失之千里。 小冰,又是哪里来的底气?...与人类专业裁判结果一致 或许你会问了,难道在以前的国际赛事上,没用过AI技术? 有,确实有。 例如在2019年的体操世锦赛上,3D感应技术充当了人类裁判“小助手”的角色。...但不得不强调的,这些AI技术仅仅是帮裁判提高精确度,避免误判。 要想独当一面,还是比较困难。 那小冰AI评分系统,达到了怎样的水平?...针对这一项目,小冰AI提出了一叫做竞技体育国际赛事评分系统。...值得一提的,以往传统的骨架模型识别不出冰雪运动员骨架的。 这是因为运动员一般所穿的衣服都是比较宽松的那种款式。 而小冰 AI竞技体育国际赛事评分系统,却可以完美解决这一“屏障”。

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平平无奇的AI神经元

AI神经元 我AI神经元,刚刚来到这个世界上,一切对我来说都特别新奇。 之所以叫这个名字,是因为我的工作有点像人类身体中的神经元。 ?...听大白告诉我说,我们这个神经网络图像识别的AI程序,只要给我们输入一张狗的照片,我们就能告诉你这是一只柯基,还是泰迪、柴犬、二哈··· 神经元结构 在大白的指引下,我很快就学会了怎么工作。...我有一参数a,这个参数数组,里面的每一元素我把它分别叫做a1,a2,a3···用这个a来模拟我这个神经元收到的一组信号。 人类的神经元怎么处理输入的生物信号我不知道,我估计挺复杂的。...一旦开动起来,喂给我们图片数据,我们每一神经元开始忙活起来,一层层接力,把最终的结果输出到分类器,最终识别出狗的品种。”...刚坐下,听到大厅的广播: ? 随后,又来了一组新的数据,看来我没时间休息了,赶紧再次忙活了起来。 这一忙不要紧,一直搞了好几个小时,来来回回重复工作了几万次,我都快累瘫了。

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亚马逊AI又遭抗议:一好端端的美国官员,怎么成罪犯了?

ACLU,全称The American Civil Liberties Union,中译为美国公民自由联盟,美国民间组织。...不过,ACLU倒是彻底跟亚马逊杠上了,而且还换了斗争路线,从抗议亚马逊AI输出,到给亚马逊AI找问题。 如愿的,竟然还真给找到了。 ?...但就在输入这些照片后,竟有28名国会议员被匹配成了被捕人员的照片——显然明显的错误。 ? △ 一名黑人议员被识别为罪犯 于是场面变得非常尴尬。...之前ACLU反对亚马逊售卖这个刷脸AI,其中有一小原因就是担心技术不够好,将普通公民特别是有色人种公民误识别。 ?...△ ACLU报告显示有色人种误识别率很高 现在好了,亚马逊AI在默认设置下,果然出现了误识别,而且误识别比率达5.2%,已经很高的数字了。 这个实验报告一公布,立马让更多美国吃瓜群众炸了锅。

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上限和下限都很高,Facebook AI门控搞定

看似水火不相容的模型,如何各取所长?Facebook AI也许能告诉你。 不管CNN还是Transformer,他们都不是「完美」的模型,一重视局部特征,一关注全局特征。...AI研究人员在建立新的机器学习模型和训练范式时,往往使用一组特定的假设,通常称为归纳偏差(induction bias),因为它可以帮助模型从较少的数据中学习到更普遍的解决方案。...因此 AI 研究人员面临着一种权衡: CNN 强大的归纳偏差使它们即使只有最少的数据(下限很高)也能达到高性能,然而这些同样的归纳偏差可能会在存在大量数据(上限很低)时限制这些模型。...在这篇论文中,研究人员主要解决了一问题,即是否可以结合这两种架构的优势,同时避免它们各自的局限性?...ConViT 的目的修改视觉Transformer,增加一软卷积感应偏置,增强网络卷积行为,但关键的,允许模型自己决定是否使用卷积。

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Fast.ai:指标一把双刃剑,用不好成了垃圾食品自助站

大数据文摘出品 来源:fast.ai 编译:China盼盼、曹培信 古德哈特定律指出,“当一指标成为目标时,它就不再好的指标。”在他们的心中,当前的人工智能方法所做的就是优化指标。...指标会被操纵、被玩弄 指标被操纵几乎不可避免的,尤其当它们被赋予了太多的权力时。举个例子,Chaslot从YouTube上收集了84695视频,分析了视频的浏览量和推荐频道。...YouTube在你看完当前的视频开始自动播放推荐内容,这占到用户在youtube上花费时间的70%,从图中可以看出国有媒体《今日俄罗斯》(Russia Today)极端的异类,它获得了不寻常的推荐量...这样一人对食物的选择会变得越来越极端:“食物中糖,脂肪和盐的摄入量越来越高(人类的欲望),YouTube推荐和自动播放的视频变得越来越离奇。”...相关报道: https://www.fast.ai/2019/09/24/metrics/#proxy

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AI落地AR升华——“你什么垃圾?”终于有答案了

从这张图也可以简单一窥三者的关系,深度学习实现机器学习的一种技术方式,而机器学习是为了让机器变得智能,去达到人工智能。可以说人工智能最终目标,而机器学习是为了实现这个目标延伸出的一技术方向。...在这其中,还有另一重要概念为计算机视觉(CV),主要来研究如何让机器像人去“看”,目前人工智能概念中的一重要分支,这也是因为人类获取信息最主要的方式之一就是视觉,目前计算机视觉已经在商业市场发挥价值...总体而言,短期内将深度学习和SLAM融合值得研究的方向,长远来看联合语义和几何信息非常有价值的趋势。因此,SLAM+DL值得期待。 ?...AR+AI结合的流程: AR采集现实物体信息–>AI处理并返回信息–>AR叠加虚拟信息在现实物体上 AR+AI组合的角色: AR不一定依赖AI,但拥有AI能有聪明的大脑。...AI不依赖AR,但拥有AR会有漂亮的外貌。 我倒觉得,与其说AR和AI科技下不同类型的产物,倒不如说他们一对亲密的恋人。

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