Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”. 早就听说Python容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构. 在熟悉了Python之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让LISP爱好者们也如同找到了亲人. 以下是Python在ubuntu系统下的简单实例. 1. 第一个程序Hello world 1) 写入文件/tmp/a.py print('hello world') 2) 运行 $ python /tmp/a.py 2. 参考 1) Python入门教材 http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html 2) Python绘图
上代码：（开发工具anaconda，python 2.7） ? ?
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
Gartner的分析师David Mitchell Smith和Forrester的分析师Paul Miller认为，未来十年中企业使用云计算的目的是通过新功能来提升自身运行速度与灵活性，对此金融服务、 云计算实施专家Amido的CTO Simon Evans看到各个领域的CIO都应用或计划使用边缘计算：“边缘与位置有关——你把东西放在哪里，使它们与云计算互补。”他认为，联网设备为企业增加了机会。 伦敦希思罗机场(Heathrow airport) CIO Stuart Birrell认为，对于希思罗这个英国最繁忙与最大机场来说，云能极大地帮助他们提升数据管理的水平，而更重要的是，它能从数据中提供洞察 展望未来 Evans认为，云计算的应用将使“人工智能(AI)和机器学习(ML)获得动力”。 那些需要理解结构与非结构化数据以帮助自身进行决策和分析的公司正在使用云供应商提供的嵌入式AI和ML来获得相应能力。 他预测，“2019年，这一趋势将继续扩大，主流企业会将AI纳入其数字战略中。”
学习使用OpenCV画几何图形，主要的函数为：cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),cv2...
” 论道AI安全与伦理：我们能达到电影里的智能吗？最可能实现的AI场景是什么？如何看待AI自主性？ 出席嘉宾还包括中国人民大学高瓴人工智能学院院长文继荣和搜狐网产品技术总监杨田等人，就主题「AI 安全与伦理」展开了激烈的辩论。 但就目前看来，AI 产品与设想有一定偏差。在我们不断推动人类技术边界的过程中，有很多问题出现，但是我们没有引起足够的关注，如目前的 AI 不具有情感，因为它的优化目标不是伦理的东西，而是完成既定目标。 Topic 4：针对 AI 武器的自主性与杀伤力，哪一个是更令人感到担忧？ 文继荣教授告诉大家：我们对 AI 的恐惧主要是来自于对它自主性的害怕，脱离开人的控制的恐惧感。 因此，AI Time 的初衷在于学术的探讨与分享，无论是对于某项科学技术的讨论，亦或是针对某一学术观点的深究，在这里都是被充分允许且大力支持的。
来源：慧眼看车 近年来，有一个很热门的词----“AI” AI是Artificial Intelligence的英文缩写，中文叫人工智能。 随着社会科技的发展，AI技术已经悄悄的成为人们生活的一部分。 最典型事件就是2016年3月AlphaGo与李世石的围棋大战。 那么什么是深度学习？它是一种用数据模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域类相似的问题过程。 AI运用到汽车行业莫过于自动驾驶技术。而深度学习技术成就它的快速发展。有了刚才水管网络的比喻，我们就比较容易理解深度学习自动驾驶技术。自动驾驶要具备环境感知，高精度地图和驾驶决策三个部分。 这些需要大量学习的AI，也使得像百度、阿里、腾讯这样掌握大数据的公司变得优势十分明显，并各自建立自己的智慧生态平台。
清华大学药学院副院长尹航为大家带来的演讲主题是：AI+药物设计：AI制药与产业前沿。 WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会 【交叉前沿，AI共拓】论坛 我们课题组一直聚焦于基础研究领域的生物学问题，尤其关注细胞膜和细胞膜的形态，以及与免疫相关的信号传导工作。 此方法可以设计多肽探针插入到细胞膜的细胞磷脂双分子层里，与跨膜蛋白相结合，通过计算机AI强有力的设计功能辅助膜蛋白获得功能。 这项技术在基础科研方面已经有应用。 在另一项研究中，我们与清华大学的施一公老师合作，解析了营养分子，即蛋白质氨基酸组成成分是怎么进入到细胞里面的，此类研究采用的方法也是通过人工智能计算，模拟分子在细胞膜中的变化，也就是用分子动力学方法解析分子机理 人工智能 在生物制药里的市场情况 第一，关于AlphaFold 2和AI在制药方面的运用。 刚才提到的AlphaFold 2，他的名字其实出自于围棋软件AlphaGo。
写完上次的 MLOps 主题文章后，接下来计划写一篇机器学习与云原生结合的文章。不过个人在这块的经验并不多，还在各种学习和素材积累中。今天先来闲聊一些最近一阵子对云原生这个火热话题的一些发散性遐想。 AI 相关的部分。 把两者结合起来看，云原生时代的 AI 平台开发会是一片巨大的未开垦之地，对于云和算法各自都有很宽很长的路可以走。举几个随便想到的例子: 在计算资源“无限”的前提下，设计灵活的 ML 执行框架。 Cloud 与边缘计算结合的应用，比如在云端跑 teacher model，客户端跑 student model，实现持续的模型更新与端上运算的低资源开销。 而当 pipeline 跑通之后，又可以灵活切换到使用云端算力，进行全量数据的实验与后续的发布上线。
什么是AI框架 AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段 AI PaddlePaddle（飞桨） PaddlePaddle 在 2016 年 8 月由百度进行开源，是国内 AI 框架最早的探索与践行者。 AI 框架用于量子技术 我们这里以目前国外及国内使用率排名前列的两个 AI 框架来作为例子进行说明。 python3.8-dev python3.8-venv python3-pip python3.8 -m pip install --upgrade pip 接着为 TFQ 开发创建一个虚拟环境 因为 Paddle Quantum 的模型是基于 Python 完成的，所以在执行量子化学操作前，需要安装Psi4Python 包（建议安装在 Python3.8 环境中）。
AI 换脸实现 科普：我们人眼看到连续画面的帧数为 24 帧，大约 0.04 秒，低于 0.04 就会卡成 ppt。 原视频转图片 提取原视频音源 图片面部识别并更换 变化后的图片转视频 音频和视频融合 环境：python3.7 + pycharm-2019.1 + ffmpeg FFmpeg 官网 使用实例： 提取音频 -f mp3 1.mp3 2.合成视频和音频 ffmpeg -i 没有声音.mp4 -i 提取生成的.mp3 -strict -2 -f mp4 合成的.mp4 需要的库文件： opencv-python /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/1 8:50 # @Author : cuijianzhe # @File : AI 不过目前是实现了从宋祖儿---> 朴信惠换脸术， ---- 标题：python 实现 AI 换脸 作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles
这个是Python (command line) ： ? idle是GUI形式，command line是命令提示符形式，都是和Python解释器交互的手段。 Module Docs 模块手册 意思是Python各种模块的说明书
beaglebone AI环境搭建与运行 1.前言 2.beaglebone AI 开发板特性 3.beaglebone AI开发环境搭建 3.1 硬件连接 3.2 arm 交叉编译工具链 3.3 编译 拷贝rootfs到SD卡中 6.3 拷贝Linux内核镜像 6.4 拷贝设备树文件 6.5 拷贝内核模块 7.启动与验证 8.总结 1.前言 本文主要介绍beaglebone的开发过程与启动方式。 这些都让我对这个板子有着推进下去的动力，在不断挖坑与填坑的过程中，也会将其作为我除了树莓派4之外另一个主要业余推进的开发学习项目。 卡,并插入beaglebone AI的板子中。 但是底层的探索更加能够了解和掌握工程的构建与系统的执行流程。
ImageAI是一个python库，允许您使用和训练AI模型，只需要几行代码来检测图像和视频中的对象。 因为训练过程是计算密集型的，所以可以使用谷歌Colab执行此训练。参见下面的链接。 下载后，将文件移动到与解压缩数据集相同的文件夹中 https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/essential-v4/pretrained-yolov3 .h5 然后在解压数据集的同一文件夹中创建一个新的Python文件，并将下面的代码写入其中。 然后创建一个新的python文件，并编写下面的代码来应用经过训练的模型来检测图像中的苹果。 Train object detection Ai with 6 lines of code ImageAI : Custom Detection Model Training ImageAI : Custom
AI测试从流程上来分大致可以分为5个步骤，分别为测试需求分析、测试环境准备、测试数据准备与验证、AI测试执行与分析、模型上线与监控。 2.1 AI测试需求分析 AI测试需求分析与传统软件测试的要求基本一致，需要明确测试的对象、测试的范围、测试的方法和工具、测试通过的准则等。 2.3测试数据准备与验证 AI系统，不管是机器学习、推荐系统、计算机视觉，还是自然语言处理，都需要一定量的测试数据来进行模型的评估与测试。 （3）测试数据与训练数据正负样本的比例也需要尽量保持一致。 （4）对于监督模型，测试数据的标签需要保证正确。 2.4 AI系统测试与分析 ? 2.5 AI模型上线与监控 AI模型上线后，根据实际业务每隔几天或几星期，对模型各类指标进行评估。指标应设置对应阀值，当低于阀值时应触发报警。
本文来自微软研究院AI头条（MSRAsia），AI 科技评论获授权转载，如需转载请联系微软研究院AI头条。 实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。 1994 年，在 Chinook 与世界冠军 Marion Tinsley 进行的国际跳棋决赛中，Marion Tinsley 由于身体不适，在与 Chinook 连续打平 6 次之后放弃了比赛，因此 图3：Marion Tinsley 与 Chinook 对战（左）；Garry Kasparov 与 Deep Blue 对战（右） 而另一边，国际象棋 AI 也被由许峰雄带领的深思（Deep Thought 只不过整体而言，这些人工智能程序依然与顶级人类选手有一些差距。
通过不断推进人工智能技术的应用和发展，Bing AI 帮助用户更加便捷地获取所需信息，提高了搜索和服务的效率和质量。 接下来，就带领大家初次体验一下Bing AI，感受一下生成式AI的魅力所在。 即刻来到New Bing~ 开启与Bing AI聊天对话之旅~ 但是，New Bing有使用次数限制的困扰，需要使用“扫除”按钮清除此内容并进行更多聊天。 与Bing AI的对话 Bing AI在回答结束后，还会根据所提的相关问题，为我们提供类似或者延展性问题，点击想要了解的问题，即可得到反馈。 Ⅱ、代码生成 Bing AI和ChatGPT在回答相同的问题时，表现的结果有差异“如何通过python代码调用Kubernetes API” Bing AI给的回答的较为简单，需要通过进一步的具体提问 Ⅲ、生成图像 Bing AI显示不出，只能以代码的形式展现出来。
实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。 1994 年，在 Chinook 与世界冠军 Marion Tinsley 进行的国际跳棋决赛中，Marion Tinsley 由于身体不适，在与 Chinook 连续打平 6 次之后放弃了比赛，因此 图3：Marion Tinsley 与 Chinook 对战（左）；Garry Kasparov 与 Deep Blue 对战（右） 而另一边，国际象棋 AI 也被由许峰雄带领的深思（Deep Thought 只不过整体而言，这些人工智能程序依然与顶级人类选手有一些差距。 此类游戏 AI 的突破，可能会是下一个游戏 AI 研究的里程碑。 ?
AR与VR一直以来是被并列在一起的，很大原因是因为现阶段我们所接触到的AR、VR核心技术基本一致，而且他们的名字很像。 他们都带有很强烈的游戏性质。 就像在沙漠迷路不知道往哪里走才能找到水源，与知道自己只要朝南直走，咬牙坚持1天就能找到绿洲，那感觉是完全不一样的。 先行者自有其值得敬重的地方。 但是这不妨碍我们着重讨论下增强现实到底是增强什么？ 毕竟相对AR，AI才是游戏的精髓。 不过文章太长了，切到下一篇再发。 分成两篇后，这个又太短了，那最后插个小故事吧。
说这个内容其实AI并不是自己熟悉的范围，但是可以换个角度来谈这个问题，大家也许就会觉得一丝丝恐惧。 测试到底怎么测？ 基于用户行为的预测的测试用例，在基于大数据下的AI学习，一定可以做到非常深度的测试用例组合设计，最终在大多数情况下完胜人工测试用例。 绝大多数公司没有这个成本拿大炮打蚊子，就算有AI云测试概念，其也不能非常完善的根据系统业务来生成测试用例，因为AI总需要先有个规则的。 以后会出现AI云测试公司，提供对被测对象的分析及文档规范生成，再利用自己的大数据模拟用户来设计测试用例，至于这样做出来的结果和价值？客户未必能非常认可。 PS。 再说一个让大家舒服的事情，其实开发更加规范化，用AI自动编程很容易，因为只要需求规范了，代码确实可以自动生成了，参考以前的各种快速原型工具，包括现在的一键建站。
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