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AIC++、Java、Python代码互译,运行成功率最高达80.9%

然而,在早已经是CC++、Java、Python的天下了,把COBOL程序换成Python,何其难也。远的不说,Python 2刚刚淘汰,过去的老程序手工转成Python 3也是个很大的工程。 既然AI能翻译自然语言,那也应该能翻译编程语言。Facebook也是这么想的,所以他们最近提出了TransCoder,一个翻译编程语言的AI在可以在C++、Java、Python语言之间互译。? 对于映射的(map和dict)、用于将字符串转换为字符数组(c_str和toCharArray)以及类似的变量类型(例如long、int和Integer),也可以观察到相同的象。 Facebook提出了无监督编程语言机器翻译的三个原则。首先,通过跨语言掩码语言模型(MLM)预处理来初始化模型,这有些类似于自然语言的填空题。 以此为标准,C++转Java的代码的计算正确率为60.9%,而Java转C++的计算正确率为80.9%。Facebook不是唯一开发AI代码生成系统的公司。

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AIC++、Java、Python代码互译,运行成功率最高达80.9%

然而,在早已经是CC++、Java、Python的天下了,把COBOL程序换成Python,何其难也。远的不说,Python 2刚刚淘汰,过去的老程序手工转成Python 3也是个很大的工程。 既然AI能翻译自然语言,那也应该能翻译编程语言。Facebook也是这么想的,所以他们最近提出了TransCoder,一个翻译编程语言的AI在可以在C++、Java、Python语言之间互译。? 对于映射的(map和dict)、用于将字符串转换为字符数组(c_str和toCharArray)以及类似的变量类型(例如long、int和Integer),也可以观察到相同的象。 Facebook提出了无监督编程语言机器翻译的三个原则。首先,通过跨语言掩码语言模型(MLM)预处理来初始化模型,这有些类似于自然语言的填空题。 以此为标准,C++转Java的代码的计算正确率为60.9%,而Java转C++的计算正确率为80.9%。Facebook不是唯一开发AI代码生成系统的公司。

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    javaMP3

    http://www.javazoom.net/mp3spi/mp3spi.html

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    AI与AR 1

    『目前,无论是AR和是VR都需要通过屏幕来呈图像,而在未来的视觉技术将摆脱对显示介质的限制,为用户呈全息的景象。』然而,增强到底增强了什么?增强了贴图吗? 但是这不妨碍我们着重讨论下增强到底是增强什么?其答案一直都在,增强增强的是我们对的感知,也就是超。 如果当年pokemon go没有横空出世的话,也许阶段的增强会以场景的交互为主。?最近刚了解到,微信用封面扫描通行证可以跳到邮政速递公众号- -,然而试了一下午,不行。? 这个就是对的超级增强了,而且这个idea看起来是不是超级有市场? 其说了这么多,只是为了强调一个观点,增强增强的是我们对的感知。而我们对的感知是什么呢?是智能。这篇文章原本重点是人工智能,因为我根本没打算讲AR。毕竟相对AR,AI才是游戏的精髓。

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    Java 容器---

    Java 容器就是我们开发中的利器。然而,之前在开发中使用仅仅是容器的一小部分。这次从源码的角度进行深入的理解,一点总结分享给大家。这里只列举了非阻塞式的容器;阻塞式的容器,会在后面的并发篇补。 如果有什么理解不对的地方,欢迎大家在评论中指正~ArrayList----: 数组线程安全: 非线性安全,fail-fast 机制保护容量: 初始容量为10;随后每次增加都会变成之前的1.5倍( E e) O(1) O(1) O(1) pop() O(1) O(1) O(1) peek() O(1) O(1) O(1) empty() O(1) O(1) O(1) LinkedList---- 方式: 小顶堆线程安全: 否;fail-fast保护容量: 默认初始容量11;容量小的时候*2,容量大的时候+50%。 保护容量:无效率:同TreeMapHashMap----特征:高效率的映射表: 开散列线程安全:否;fail-fast保护是否支持null: 是容量: 默认初始容量16;容量总是2的幂;默认加载因子

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    pHash的Java

    此算法中的DCT变换是从 http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8214959抄过来的,因为这种需要大量的...

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    java堆栈

    package stack; public class Stack { private int maxSize; private int[] stackA...

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    RSA的java

    deByte); String strResult= StringUtils.newString(strByte, utf-8); System.out.println(strResult); } } 参考:java

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    DTW的java

    举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance=(b-a)*(b-a)来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而际上这个序列的图像是十分相似的 接下来,以output(所有的记录下标从1开始,开始的时候全部置0)记录A,B之间的DTW距离,简单的介绍一下具体的算法,这个算法其就是一个简单的DP,状态转移公式是output=Min(Min(output java代码package DTW; import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import

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    Java Kafka Producer

    kafka 版本:2.5.0 在本文章中,我们创建一个简单的 Java 生产者示例。 生产者接口允许使用参数化类型,因此可以把 Java 对象作为键和值发送给 broker。这样的代码具有良好的可读性,不过生产者需要知道如何把这些 Java 对象转换成字节数组。 key.serializer 必须被设置为一个了 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口的类,生产者会使用这个类把键对象序列化成字节数组 对象类型,那么就没必要自己的序列化器。 ProducerRecord(topic, key, value);producer.send(record, new AsyncSendCallback());producer.close();为了使用回调,需要一个

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    Java完数

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    Java线程

    摘要由于Java的并发和线程息息相关,我们今天看一下线程的方式,通用的线程方式有:使用内核线程使用用户线程使用用户线程和轻量级进程Java线程1. 用户线程的优点是不需要进行系统调用,调用代价低,缺点就是用户需要自己维护线程的创建、调度、同步、阻塞等操作,代价相对较高。3. 用户线程+轻量级进程? 用户线程+轻量级进程就是采用了上述两种的结合,通过这种结合我们可以取其精华去其糟粕。首先用户线程是完全建立用户空间,用户线程的创建、切换调用代价较低,并且可以支持大规模的并发。 Java线程Java线程的方式就是采用用户线程+轻量级进程混合的模式,Java线程和轻量级进程的比例关系为1:1,至于为什么是1:1,我们可以分析一下: 我们在使用Java的Thread时,会调用 本期的Java线程介绍到这,我是shysh95,顺手关注+在看,我们下期再见!!!

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    使用 Q-Learning FlappyBird AI

    FlappyBird AI 及效果2.1 状态空间的表示(Q(s, a))使用三维数组来表示Q(s, a), double QmapV 离下个管道竖直方向的距离H 离下个管道水平方向的距离ACTION 在,FlappyBird处于下一个状态S’步骤二:观察新状态S’与其相关的奖励,按照2.2中的规则来获取r值步骤三:根据Q算法更新Q数组Q ← Q + α (r + γ*V(s’) - Q)训练大约1 Q-Learning 算法的局限性对于FlappyBird,Q-Learning算法通过训练可以一个效果还不错的AI。 最有名的之一要属DQN了,参见: 深度强化学习 ( DQN ) 初探

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    python3下搜狗AI API

    d、不过Sougou明显在接口标准化这块明显不如鹅厂,不同api应答包的主体结构竟然不一致,所以施也只做了简单的结构化……2、代码直接放代码吧,github上也有: https:github.comjdstkxxPySougouAI sogouai-example.py# -*- coding: utf-8 -*- create by : joshua zoucreate date : 2018.4.9Purpose: check sougou ai api import glob,osfrom SougouAPIMsg import * #改成你自己搜狗AI的APPID、APPKEY、SecretKeyAppID = 0000ApiKey = * SougouAPIMsg.py# -*- coding: utf-8 -*- create by : joshua zoucreate date : 2018.4.9Purpose: check sougou ai

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    PythonAI换脸功能

    需要用到的接口:获取人脸信息的接口:https:api-cn.faceplusplus.comfaceppv3detect换脸的接口 :https:api-cn.faceplusplus.comimageppv1mergeface res_json = simplejson.loads(res_con1) faces = res_json list = faces rectangle = list return rectangle #第二步:换脸 = base64.b64encode(f2.read()) f2.close() url_add = https:api-cn.faceplusplus.comimageppv1mergeface #换脸的接口 总结到此这篇关于PythonAI换脸的代码的文章就介绍到这了,更多相关PythonAI换脸内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    5种最流行的AI编程语言

    在不必施的情况下进行算法测试。 Python的面向对象设计提高了开发人员的工作效率。 与Java和C ++相比,Python在开发中运行速度更快。 缺点多任务处理效果不佳; C ++仅适用于特定系统或算法的核心或基础。 C++遵循自下而上的方法,因此非常复杂。Java? 有些人认为Lisp是最好的AI编程语言,因为它为开发人员提供了自由。在AI开发中使用Lisp语言,是因为它的灵活性使快速建模和验成为可能,这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。 例如,Lisp有一个独特的宏观系统,可以帮助探索和不同层次的智能。与大多数AI编程语言不同,Lisp在解决特定问题方面效率更高,因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。 Prolog是一种基于规则和声明的语言,这是因为它具有规定AI编程语言的事和规则。 Prolog支持基本机制,如模式匹配,基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯。

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    Java和Python,哪个更适合开发AI人工智能?

    尽管这两种语言主要是面向对象的,并且在应用程序构建和其他 IT 操作方面获得了突出地位,但它们确存在一些差异,使每种语言都独一无二。哪个更适合 AI Java 或 Python? 在,我们已经看到了两种象级编程语言之间的比较,让我们来看看哪种语言更适合人工智能。 1)Python 人工智能库使用 Python 可以人工智能,以下是常见的基于 AI 的 Python 库列表:Tensorflow:用于编写机器学习算法、深度学习,并用于大量计算,包括人工神经网络 JavaAI 开发作为最古老的开源语言之一,它可用于人工智能和机器学习,并有一个 Java 机器学习库 (JavaML),提供了用 Java 的机器学习算法的集合。 RapidMiner:通过 GUI 和 Java API 提供机器学习算法。Jenetics:是一种先进的遗传算法。Watchmaker:这是一个遗传算法的框架。

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    11.AI对战AI的五子棋程序

    在前文AI人机对战的五子棋程序的基础上,我们加入了AI对战AI的功能。动态图中黑白棋子都是程序通过内置的逻辑控制落子,AIAI之间的对战。 这一版程序的AI逻辑在上一版本的基础上加入了些微的随机属性,当遇到多个相同的最优落子点时,通过随机的方式进行选择,这里用到了random.choice。 由于并没有对两个下棋的AI引入多少差异,所以黑白双方棋力不相上下攻守交替,并没有出一方压倒一方的情形。 后期在初版AI的基础上,对逻辑的权值进行一定规则的随机生成,扩充AI的数量,便可以产生出一些棋力更高的逻辑块。

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    Java集合--Queue(Java1)

    1.2 Java中的上一篇,阐述了队列的结构,通过图片的形式让大家有了更进一步的了解。接下来,我,我们来看看队列在Java具体是如何成仙了,来看下Queue的代码!!!? 在Java中,ArrayDeque、LinkedList、PriorityQueue等类了Queue接口,模拟了队列的数据结构。 其中,PriorityQueue是Queue直接子类,在原有基础上了元素的排序功能。 接下来,我们来具体介绍下这几个类。1.2.1 Queue源码(基于JDK1.7.0_45)在说Queue类之前,我们首先来了解下Queue到底提供了哪些功能! 传统队列了“先进先出”数据模型,而PriorityQueue则了最小的元素优先出队,剩余元素依次按照大小顺序出队。

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    Java集合--Queue(Java2)

    而在Deque中,了两个进入端、两个输出端--即可在头部输出也可输入,即可在尾部输出也可在尾部输入。 ;通过上面的框架图,可以清楚的看出,Deque接口主要有2个类,分别为ArrayDeque、LinkedList;不过,还有一个并发类LinkedBlockingDeque,待我们下一篇幅在做介绍 本篇主要讲解ArrayDeque,通过名字可以看出,它底层数据结构由数组,既然是数组,想必也会自动扩容的机制! 1.2 ArrayDeque源码(基于JDK1.7.0_45)值得一提的是,Java中有一个类叫做Stack,该类了栈结构。 但是,Java已经不提倡Stack来栈结构,而是建议使用ArrayDeque类;来自Stack类描述:A more complete and consistent set of LIFO stack

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      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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