前几天偶然发现了一个超棒的人工智能学习网站,内容通俗易懂,讲解风趣幽默,简直让人欲罢不能。忍不住分享给大家,点击这里立刻跳转,开启你的AI学习之旅吧!...前言 – 人工智能教程 https://www.captainbed.cn/lzx 第一部分:人工智能、机器学习与深度学习概述 1.1 人工智能的概念与发展 人工智能(Artificial Intelligence...选择合适的学习率可以加快模型的收敛速度,并提升最终的性能。 第六部分:未来发展与挑战 6.1 人工智能的未来趋势 AI的发展方向可能包括自监督学习、联邦学习和生成对抗网络(GAN)等新兴技术。...AutoML工具能够自动化模型选择、超参数调优等步骤,降低了构建高效机器学习模型的难度。 6.3 人工智能的伦理与挑战 随着AI技术的普及,数据隐私、算法偏见和社会影响等问题变得日益重要。...结论 人工智能、机器学习和深度学习是现代科技的重要组成部分,正深刻影响着各个行业的发展。从理论到实践,再到未来的发展趋势,AI技术的发展为我们提供了前所未有的工具来解决复杂的问题。
【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。...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。...在深入研究机器学习之前,让我们重新思考如何正确地将人类学习与机器学习联系起来。 假设我问你,“明天是星期几?”,你的回答是“星期天”。...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。
【新智元导读】为了对抗谷歌机器学习开源软件TensorFlow,Facebook去年宣布开源硬件Big Sur。...媒体争相拍摄 深入 Facebook “大脑” 自去年以来,Facebook的用户和数据都大幅增长,Prineville 数据中心也随之扩建,增添了更多的高性能服务器,以支撑这家公司在大数据处理方面的需求...“这些服务器是专门用于AI研究和机器学习的,GPU 能将图片分割成极小的碎片再一次性将其全部处理。” ?...领跑机器学习军备竞赛 Facebook不是唯一建造大型数据中心或是使用大量GPU支持机器学习的公司。微软、谷歌,以及百度都在使用GPU帮助深度学习研究。...此外,许多公司正在努力为深度学习研发新的芯片。谷歌在5月份宣布,已经开始使用自己设计的芯片TPU来支持深度学习软件的研发,如语音识别。
我通过阅读邓凡平前辈的《深入理解Android》,为了加深学习作此学习笔记。 虽然是邓老师2011著的书,但其中的安卓框架还是可以学习的。...另老师的csdn地址在: 阿拉神农的博客_CSDN博客-Android开发系列,深入理解Android,移动万态领域博主 tips:阅读该知识应具有C++的基本知识,因为本书的大部分内容都集中在了...第 2 章 通过 Android 源码中的一处实例深入地介绍了 JNI技术 。...这是全书中难 度较大的一章,建议大家反复阅读和思考,这样才能进一步深入理解 Surface 系统。
前言 上文主要讲解了 FFmpeg 相关知识,以及在 Windows 下编译 FFmpeg 源码,本文继续对 FFmpeg 进行更深入的介绍。
文章目录 1. 环境搭建 2. typeAliases(别名) 2.1. 内建的别名【推荐使用】 3. 参数处理 3.1. 单个参数 4. 多个参数 4.1....
LinkedIn于2月26日开源了其低延时变化数据捕获系统Databus,该系统可以在MySQL以及Oracle数据源上捕获数据,当下LinkedIn只开源...
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到,那具体有哪些区别呢?在业内来说,这几个概念还是有区别的,如果混用就会让人觉得是个门外汉。...人工智能:模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能是个很宽泛的概念,人类制造了各种机器之后,总希望这些机器越来越智能,这样人就可以越来越轻松,更好地享受生活。...深度学习现在很火,甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的,其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率,使得很多之前不可能的应用成为可能,这是通用人工智能的必经之路,当然也是未来的方向。...AI人工智能与大数据
image.png 思维导图 仅仅列出本课程学习知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用,不具有任何指导价值。...监督式学习.png 相关代码 特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc...后记 inter的学习资料现在有中文版本的,理解学习起来轻松多了。
空山鸣响,静水流深:深度学习概述 ---- 深度学习的一些简介,其要点如下: 深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习; 深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式; 深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升...; 深度学习的理论基础依然有待深入。...image 困知勉行者勇:深度强化学习 ---- 深度强化学习(deep reinforcement learning)是深度学习和强化学习的结合,它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉,用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标...,从而向通用人工智能迈进。...深度强化学习的简单原理与方法分类,其要点如下: 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合,有望成为实现通用人工智能的关键技术; 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示,通过优化价值函数得到最优策略
近年来,“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世,一般百姓对于人工智能都有所耳闻,许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。...由于近期在图片、语音识别的技术突破,以及AlphaGo背后的技术,都采用的是深度学习技术,使得许多人认为人工智能就是深度学习。...然而,在许多业内人士看来,尽管深度学习确实推动了一拨技术变革,但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。...言归正传,在自然语言处理领域,文本理解仍然是人工智能尚未攻克的难题。...“自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。
前言:集成学习体现了“More is always better”(多多益善)的思想,它是是目前机器学习的一大热门方向,所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力...Boosting 提升方法(Boosting)是一种可以用来减小监督学习中偏差的机器学习算法。主要也是学习一系列弱分类器,并将其组合为一个强分类器。...5 集成学习的应用 集成学习目前在全球各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用非常广泛,其概念和思想也风靡学界和工业界。尤其在金融风控上发挥着重要作用。...结语:在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好)。...集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
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专家系统 人工智能并非专家系统,但是却或多或少的与专家系统有关系,可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。
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这阶段在学习爬虫了,学习了requests模块,跟着视频敲代码,但其实还是有点一知半解,所以现在来深入学习,开启我的CSDN。...print(type(response.text)) print(response.json()) # response.json() 与 json.loads() 效果是一样的 嗯好像学的也不是很深入...刚刚复习了一下bs4的知识,好乱啊555哭了,决定单独开一篇学习BeautifulSoup!!!
点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 任何一个开源框架或者工具,想要深入掌握其实现原理与运行机制,第一步当然是熟练使用它,紧接着便是深入其项目源码进行学习和实战。...面对这么多优秀的框架,你只需要任意选择一个进行深入学习和研究,完全掌握该框架的实现原理即可,大部分框架的核心思想基本保持一致,只不过有着各自的侧重点。...总而言之,学习Python Web框架源码的好处如下: • 深入掌握框架的实现原理与运行细节; • 基于源码掌握该框架的更多用法。...当遇到框架自身Bug时,有能力自行解决; • 通过框架源码深入学习Python编程语言; • 掌握开源Web框架的通用开发思路。...但学习不能仅此而已,还应该深入框架源码进行学习,最终达到完全掌握的目的。 为了给大家展示对一个完整框架源码的剖析过程,《深入理解Django:框架内幕与实现原理》一书应此而生。
我们一起来学习 IMU是从10g引入的一项技术,并且是Oracle的专利技术。但是,在10g中似乎没有完全激活,以下的测试在11g中进行。
第 3 章 Kafka 架构深入 3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制 ? Kafka 中消息是以 topic 进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向 topic的。
让我们通过分析以围棋和国际象棋为代表的弈棋计算机,对人工智能的研究有一个更为深入的理解。 弈棋计算机 弈棋自古被视为一种关乎智力的高级挑战。...在进一步深入讨论这一核心技术问题之前,我们 先在基本思考模式层面简单比较一下计算机棋手与人类棋手的异同。 可以说,计算机的基本策略是所有“人类有可能采用”的策略中最原始最简单的一种。...可以说,“特征自动提取”一直是机器学习这个人工智能分支多年来的主要挑战之一。后面还会再次提到这个问题。...然而,“弈棋系统本身不是人工智能系统”不代表“弈棋系统研究不是人工智能研究”。...在笔者看 来,弈棋系统研究在人工智能方面的意义主要有两个,第一个是为相关的自动推理/规划、自动学习、知识表示等等人工智能技术提供实验场所,第二个就是为打败 人类而发明的如“推演”和“规划”部分的相关技术在通用智能中的推广和应用
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