实体是具有可区别性且独立存在的具体某种事物， 比如具体做AI领域某一研究者（如 Andrew Ng）、某一个公司（如 阿里巴巴）、某一个机构（如中科院自动化所）等等； 概念指的是具有同种特性的实体构成的集合或抽象性知识术语 图1 主题知识树的简单示例 主题知识树的构建 参照知识图谱构建的方法，我们提出一种实用的构建主题知识树的方法，并研发配套的构建支撑系统。 广义上，我们主体以人工智能、大数据、编程语言、系统架构四方面来建设主题知识树，请在专知PC网页版(www.zhuanzhi.ai) 查看。 ? 并基于人工智能、大数据、系统架构、编程语言等主类目来一站式的了解学习AI。 主题知识树在专知的应用 基于主题知识树，我们现阶段在专知产品，进行了主题定制个性化推送、主题链路知识学习、搜索发现的应用。
PostgreSQL使用并学习了7-8年了，最近在梳理PostgreSQL相关知识树，个人认为数据库由关系型存储关系以及事务两大基石构成的。其次为了易用性添加了通用工具以及管理功能。 后续还会对数据库知识进行添加，上述图片有任何问题，欢迎随时提问，谢谢。
有根树 & 有/无序树 2.1 定义 有根树 是一个自由树，其结点中存在根结点（简称根）。 有序树 是一棵有根树，其中每个结点的孩子是有序的（即树中某结点的孩子之间的左右位置关系是有影响的）。 结点的度：有根树中结点的度指结点孩子的个数，结点的双亲不包含在内（与自由树定义不同）。 树的度：树中最大的结点的度称为树的度。 一棵称为左子树的二叉树。 一棵称为右子树的二叉树。 位置树 是指树中结点的孩子被标记为不同的正整数的树。如果没有孩子被标记为整数 ，则该结点的第 个孩子缺失。 满二叉树：每个结点是叶结点或度为 2 的二叉树是满二叉树（即满二叉树没有度为 1 的结点）。 完美二叉树：所有叶结点深度相同，且所有内部结点度为 2 的二叉树。 平衡二叉树（AVL 树）：任何结点的两棵子树的高度差不大于 1 的二叉树。
前言： 现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，也经常看到别人发的面试题都是问什么红黑树，二叉树查找等，所以我们虽然不会马上就会各种难的面试题，但起码树的基础知识还是要会的，这样才能去进一步学。 Android技能书系列： Android基础知识 Android技能树 — 动画小结 Android技能树 — View小结 Android技能树 — Activity小结 Android技能树 — View事件体系小结 Android技能树 — Android存储路径及IO操作小结 Android技能树 — 多进程相关小结 Android技能树 — Drawable小结 数据结构基础知识 Android 技能树 — 数组,链表,散列表基础小结 Android技能树 — 树基础知识小结(一) 算法基础知识 Android技能树 — 排序算法基础小结 本文主要讲关于树的基础知识。 完全二叉树 平衡二叉树： 这块知识很多，后期补上。 排序二叉树： 这块知识很多，后期补上。 线索二叉树： n个结点的二叉链表中含有n+1(2n-(n-1)=n+1)个空指针域。
什么是红黑树？ 性质 每个节点不是红色就是黑色 不可能有连在一起的红色节点 根节点都是黑色 root 每个红色节点的两个子节点都是黑色。 叶子节点都是黑色：出度为0 满足了性质就可以近似的平衡，不一定要红黑，可以为其他的 为了满足红黑树的性质，因此出现了旋转： 三种变换： 改变颜色：最简单 红变黑 黑变红 左旋：针对于点旋 右旋 旋转和颜色变换规则 右旋 当前父节点是红色，叔叔是黑色的时候，且当前的节点是左子树，右旋 把祖父节点变为黑色 把祖父节点变为红色（爷爷） 以祖父节点旋转（爷爷） 红黑树的应用： HashMap ： JDK8：数据+链表+红黑树
文章目录 ApacheCN 人工智能知识树 AI 路线图 ApacheCN 人工智能知识树 ?
本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表，是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。 1. 神经网络 ? 2. keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs Keras: https://en.wikipedia.org/wiki/Keras Machine Learning Cheat Sheet: https://ai.icymi.email tensorflow-cheat-sheet.html Tensor Flow: https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow 原文地址： https://becominghuman.ai /cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
此外，本文还为读者提供了SLAM学习知识树和更多扩展阅读材料。 什么是 SLAM？ SLAM 学习知识树 SLAM 是涵盖图像处理、多视角视觉几何、机器人学等综合性非常强的交叉学科。 学习 SLAM 涉及线性代数矩阵运算、李群李代数求导、三维空间刚体变换、相机成像模型、特征提取匹配、多视角几何、非线性优化、回环检测、集束调整、三维重建等专业知识。 我们总结了 SLAM 学习资源树，包括需要掌握的知识点、主要研究方向、知名研究实验室、知名会议期刊等信息，（点击看大图） ?
AI小知识-感知机 ?
概 述 AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
关于设备树，之前就经过详细的系统培训，但是本着会用就行的原则，对各个知识点都没有进行系统的总结。都是用到哪里学哪里，时间长了，基本也忘记了。 所以对于后期知识各个知识点进行总结，本章主要讨论一下内容，能看懂和修改对应模块的dts文件。 DTS基本知识 2.1 dts 硬件的相应信息都会写在.dts为后缀的文件中，每一款硬件可以单独写一份xxxx.dts，一般在Linux源码中存在大量的dts文件，对于arm架构可以在arch/arm/ 所以Bootloader需要支持设备树才行；Kernel也需要加入设备树的支持； 3. 另外地址的编址也不同于中断信号，前者是设备树的自然表示，而后者者表现为独立于设备树结构的节点之间的链接。 下图显示了设备的自然结构以及每个节点在逻辑中断树中的位置。
树是n(n>=0)个节点的有限集，且这些节点满足如下关系: (1)有且仅有一个节点没有父结点，该节点称为树的根。 (2)除根外，其余的每个节点都有且仅有一个父结点。 (3)树中的每一个节点都构成一个以它为根的树。 二叉树在满足树的条件时，满足如下条件: 每个节点最多有两个孩子(子树)，这两个子树有左右之分，次序不可颠倒。 ? 二叉树构造 #include<stdio.h> struct TreeNode{ int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode b.left = &d; b.right = &e; c.right = &f; preorder_print = (&a,0); return 0; } 二叉树的深度遍历
这其中，达摩院首先提及的便是AI for Science。 AI for Science为何重要？实际上，它是比知识与数据协同范式的影响更为深远的发展方向。 无论是AI for Science还是大小模型协同进化，都预示着知识将被重新定义。 而在知识将被重新定义之前，已有知识和数据智能的协同也在发挥重要作用。 这其中，非常典型的发展趋势就包括AI助力绿色能源（比如，精准的电网功率预测）和AI助力高精度医疗导航（比如，癌症的辅助诊疗）。这些变化是源于已有知识的不完备性，也就是知识不能代表真实世界。 综上，达摩院总结出了未来的十大科技趋势，AI科技评论基于知识重定义、知识与数据协同、基础设施、人工智能伦理四个方面列出如下： 知识重定义 AI for Science 大小模型协同进化 知识与数据协同 绿色能源AI 高精度医疗导航 柔性感知机器人 XR 互联网 基础设施 星地计算 硅光芯片 云网端融合 人工智能伦理 全域隐私计算 1 知识重定义 AI for Science 人工智能成为科学家的新生产工具
文章目录 数据结构之树和二叉树 第一部分 树和二叉树的基础知识 1、树和二叉树的定义 1.1 树的定义 1.2 树的基本术语 1.3 二叉树的定义 2、二叉树的性质和存储结构 2.1 二叉树的性质 大作业三：**将树和森林转换成二叉树** **操作１**：普通树转二叉树 **操作２**：森林转换为二叉树 数据结构之树和二叉树 第一部分 树和二叉树的基础知识 1、树和二叉树的定义 1.1 树的定义 图1（A）所示的树的深度为4。 （13）有序树和无序树：如果将树中结点的各子树看成从左至右是有次序的（即不能互换），则称该树为有序树，否则称为无序树。 2、二叉树的性质和存储结构 2.1 二叉树的性质 二叉树具有以下几个性质： 二叉树还有两种特殊的形态，满二叉树和完全二叉树。 ，可以根据自己能力继续扩展） 递归前序遍历二叉树 非递归前序遍历二叉树 递归中序遍历二叉树 非递归中序遍历二叉树 递归后序二叉树 非递归遍历二叉树 返回二叉树的深度 返回二叉树的结点数目 复制二叉树
目录 前言 树概念及结构 相关概念 树的表示 二叉树概念及结构 特殊的二叉树 二叉树的性质 二叉树的存储结构 ---- 前言 ---- 本章主要讲解： 数据结构中的树及二叉树的相关知识 树概念及结构 二叉树概念及结构 ---- 概念： 二叉树由一个根节点加上左子树和右子树组成： 1.二叉树度最大为2（度可以为0,1,2） 2.二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒（有序树）（没有左树 ，一定没有右树；有左树，不一定有右树） 特殊的二叉树 满二叉树： 一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树 也就是说，如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是 2^k-1，则它就是满二叉树 完全二叉树： 完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的（特殊的完全二叉树） 对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为 K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树 图示： 二叉树的性质 1.若规定根节点的层数为 1 ，则一棵非空二叉树的 第 i 层上最多有2^（i-1）个结点 2.
在过去，决策树一直是平衡解释性和精确度的黄金标准。然而，最近人们试图将决策树和深度学习结合起来，得出了一些模型。 本文研究人员通过创建神经支持决策树（NBDTs）避免了这种困境。NBDTs能够（1）实现神经网络的准确定，并且（2）不需要改变神经网络构架。
基础 顾名思义，不同于有限状态机或者其它AI系统，行为树就是一棵节点层次分明的树，控制着AI物体的一系列决定。从树延伸出的叶子节点，执行控制AI物体的指令。 各种工具节点组成树的分支，来控制AI指令的走向以形成一系列的指令，这样来满足游戏需要。 它可以是一棵很高的树，可以具有完成特定功能的子树，开发者可以创建行为库并把它们适当地连接起来以达到非常真实的AI行为。 开发过程是高度可迭代的，你可以先排出一个基础的行为树，然后创建新的分支来处理各种达到目标的可选方案，这些分支按照它们的优先级排列，这样AI在一个特定的行为失败可以回溯到另一个策略，这是行为树巨大优势所在 这些状态传导和定义整棵行为树的工作流，生成一系列事件和多个不同的执行路径，从而达到想要的AI行为。 2、行为树节点的原型： Composite Decorator Leaf ?
POJ 1797 Heavy Transportation（最大生成树-Prim） 最大生成树，方法模仿最小生成树，每次选最大边进行操作，即可。 HDU 5624 KK's Reconstruction（最小生成树-Kruskal） 这个题是让所求最小生成树的最大值与最小值相差最小，对于一棵最小生成树，当他的最小值确定后，他的最大值也就确定了 GYM 100712 F.Travelling Salesman（最小生成树-Kruskal） 裸题，求最小生成树的最大边权，先用prim或者Kruskal求一遍最小生成树，选边时记录一下最后一条选的边即可 HDU 1863 畅通工程（最小生成树-Kruskal） 裸的最小生成树的题目 HDU 1875 畅通工程再续（最小生成树-Kruskal） 这个题目，是说两个岛的距离不能少于10米， 然后最小生成树，裸题。 HDU 1879 继续畅通工程（最小生成树-Kruskal） 这个题是说有道路已经修建了，求最小生成树，那么已经修建花费为0，权值设为0，最小生成树。
二叉树是规定每个结点至多只有二个孩子的树。 二叉树是最简单的树形结构，所有的一般树都可以转换为二叉树，转换后的二叉树也能按一定规则还原为一般树。 遍历二叉树就是以某种次序来访问二叉树中的每个结点，且每个结点仅被访问一次。 访问就是查询结点数据域的内容、输出结点的数据、修改结点的数据或是执行对结点的其他操作 二叉树的三种遍历次序： ? （一） 先根遍历 先根遍历二叉树的递归定义为：若二叉树为空，则空操作否则 先访问根结点 再遍历左子树 然后遍历右子树。 以上面的图为例子遍历的结果是 A B D E H I J K C F G （二） 中跟遍历 中根遍历二叉树的递归定义为：若二叉树为空，则空操作；否则 中根遍历左子树； 访问根结点； 中跟遍历由子树； 还是以上面的图为例子遍历的结果是 D B H E J I K A F C G （三） 后跟遍历 后根遍历二叉树的递归定义为：若二叉树为空，则空操作；否则 后根遍历左子树； 后跟遍历右子树； 访问结点；
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