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 主题知识树的关系在数学上形式化为一个函数，把k个点映射一个布尔值。 在专知中，主题知识树的效能就是为了能够准确描述表达知识体系中的概念实体以及之间的层次上下位关系。 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。 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。
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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。
AI小知识-感知机 ?
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 layer; i++){ } printf("{%d}\n",node->val); preorder_print(node->left, layer + 1);//遍历左子树， 层数+1 preorder_print(node->right, layer + 1);//遍历右子树，层数+1 } int main(){ TreeNode a(1); TreeNode
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；
文章目录 ApacheCN 人工智能知识树 AI 路线图 ApacheCN 人工智能知识树 ? 人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平， 如围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上 OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别
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 且它的祖父节点的另一个子节点也是红色（叔叔节点）： 把父节点设为黑色 把叔叔也设为黑色 把祖父也就是父亲的父亲设为红色（爷爷节点） 把指针定义到祖父节点设为当前要操作的 左旋 当前父节点是红色，叔叔是黑色的时候，且当前的节点是右子树， 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
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. 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
比如，知名母婴家庭服务平台宝宝树日前对外宣布，包括独有的婴儿哭声识别在内，其AI应用已取得阶段性成果。很明显，AI将是母婴家庭服务领域下一个竞争赛点。 宝宝树的AI应用在推荐层面十分注重受众本身的定位，为不同孕龄的用户提供不同的母婴内容，年轻的孕妇有知识讲解、新潮育儿经等，年纪大点的甚至高龄孕妇，可能在如何保障孕期胎儿安全、如何避免高龄孕妇孕期疾病方面更有偏向一些 概括来讲，用户使用母婴产品，其目的无外乎两种：内容性质的，例如获取一个母婴知识点、找到一种更精致更有营养的辅食做法，它们大多数都是纯展示性、知识性的，用户只需要获取即可；实现性质的，例如解决拿不定的某些胎儿 这些体验的提升，大多数都是细化的环节，琐碎但对用户感知又至关重要，同时背后需要的AI能力又不容小觑，不是谁都能玩得转。 宝宝树利用AI能力实现的多个体验优化即是如此。 母婴AI事实上补足了AI图像识别一块很大的空白：婴幼儿及儿童识别，并强化了AI在该领域的表现。由宝宝树采用的宝宝人脸识别，跳出母婴领域，在其他方面可能亦有价值。
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 — 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。 基础知识 结点 ? 根据上面的基础知识我画了一个归总的图（这样我就不需要写文字介绍了，啊哈哈）： ? 树结构特点 ? 还是用自己画的图来说明： ? 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。
从2014年开始，乂学教育-松鼠AI就在自主研发针对中国K12学生的智适应学习系统，它的主要目标是精确地诊断学生的知识点掌握情况，然后推荐个性化的学习内容和学习路径规划。 首先是学生知识点的掌握。 下图是某位松鼠AI学生对物理知识点的熟练掌握程度，可以看到蓝色的部分是该学生已经掌握的部分，占80%；黄色的部分是学生相对 比较薄弱的知识点，占20%。 ? 如何精确地获悉学生的知识点掌握情况？ 松鼠AI自主研发了超纳米级的知识点拆分，可以对学生知识点更精准地判断。以初中数学为例，松鼠AI可以将300个知识点细化为3万个。 同时，松鼠AI基于贝叶斯网络状的图谱，把相关的知识点关联起来。 松鼠AI会结合用户状态评估引擎和知识推荐引擎，构建出数据模型，精准高效地测出每个学生的知识漏洞，根据学生的知识漏洞推荐相应的学习内容。 比如，在知识状态诊断方面，传统诊断是基于高频的考试，而松鼠AI的系统拥有基于信息论和知识空间理论的知识状态诊断，能精确定位知识漏洞。
在本教程中，我将探索每个领域，解释一些促使认知计算取得成功的重要算法。 基础 AI 1950 年前的研究中提出了大脑由电脉冲网络组成的理念，这些脉冲触发并以某种方式精心组织形成思想和意识。 感知器最初是针对 IBM 704 实现的，随后被用在定制硬件上，用于图像识别。 图 3. 感知器和线性分类 ? 作为线性分类器，感知器能线性地分离问题。 基于规则的系统可以存储知识和规则，并使用一个推理系统来得出结论。 基于规则的系统通常包含一个规则集、一个知识库、一个推理引擎(使用前向或后向规则链)，以及一个用户界面。 认知计算 AI 和机器学习都有许多生物灵感方面的示例。早期 AI 专注于构建模仿人脑的机器的宏伟目标，而认知计算也致力于实现此目标。 认知计算是根据神经网络和深度学习来构建的，正在应用来自认知科学的知识来构建模拟人类思维过程的系统。但是，认知计算没有专注于单组技术，而是涵盖多个学科，包括机器学习、自然语言处理、视觉和人机交互。
常识性知识对许多人工智能应用程序至关重要，包括自然语言处理、视觉处理和规划。因此，在过去几十年里，许多包含常识性知识的资源被设计和构建起来。 这种做法阻碍了来源的统一，了解其覆盖范围和差距，并可能妨碍其知识与下游任务的语义调整。巩固常识性知识的努力取得了部分成功，但没有为全面巩固现有常识性知识提供明确的道路。 本文的雄心所在是围绕一组通用的常识性知识维度的来源。为此，我们调查了广泛的流行常识来源，特别关注他们的关系。我们将这些关系整合到13个知识维度，每个维度都抽象出来源中发现的更具体的关系。 此外，我们分析了每个维度对需要常识性知识的下游推理任务的影响，观察时间和欲望/目标维度对当前下游任务的推理非常有益，而清晰度和词汇知识的影响很小。 常识性知识的维度（cs，AI）.pdf
在本教程中，我将探索每个领域，解释一些促使认知计算取得成功的重要算法。 基础 AI 1950 年前的研究中提出了大脑由电脉冲网络组成的理念，这些脉冲触发并以某种方式精心组织形成思想和意识。 感知器最初是针对 IBM 704 实现的，随后被用在定制硬件上，用于图像识别。 图 3. 感知器和线性分类 ? 作为线性分类器，感知器能线性地分离问题。 基于规则的系统可以存储知识和规则，并使用一个推理系统来得出结论。 基于规则的系统通常包含一个规则集、一个知识库、一个推理引擎（使用前向或后向规则链），以及一个用户界面。 认知计算 AI 和机器学习都有许多生物灵感方面的示例。早期 AI 专注于构建模仿人脑的机器的宏伟目标，而认知计算也致力于实现此目标。 认知计算是根据神经网络和深度学习来构建的，正在应用来自认知科学的知识来构建模拟人类思维过程的系统。但是，认知计算没有专注于单组技术，而是涵盖多个学科，包括机器学习、自然语言处理、视觉和人机交互。
AI，即人工智能，是当前技术大热门，一定有很多同学想学，但是又觉得高深莫测，不知从何下手，没关系，本文会让大家迅速入门。 （图3：什么是人工智能） 简单的说，AI就是任何可以让机器模拟人类行为的技术，像上文中可以自主决定洗衣时间的洗衣机，使用的就是AI中的模糊控制技术，属于AI技术中最为简单的一种，更为复杂的还有知识表示与推理 当前大热机器学习技术是AI至关重要的子集，与模糊控制、知识表示与推理这类基于显式预置规则的技术不同，机器学习是基于统计学方法的，是利用统计学方法从已有的经验数据中获取规律并改进机器行为的AI技术。 再回想一下人类识别树的过程，人类思维从来都不是通过一系列的规则来识别树的，而是小时候看过一些树的照片和实物后，“莫名其妙的”就知道什么是树了，这个过程实际上是和机器学习非常相似的。 然而可怕的是，通过这样的学习过程，机器学习程序不光可以识别树，还可以进一步识别哪些是苹果树、哪些是桃树、哪些是荔枝树，以至于黑杨、糖枫、铁杉、赤松等成百上千种你从没见过的品种，完胜绝大多数人类选手。
一辆由AI技术驱动的自动驾驶汽车，可能需要在虚拟仿真环境中撞到树上5万次，然后才会学到这不是个明智的选择。但是，一只幼年野山羊在陡峭的山坡上学习攀爬，并不需要摔死几百万次。 深度学习算法在过滤大量数据的同时，逐渐学会识别有关世界的一些特定模式——当你拥有Facebook、谷歌或微软的大量计算资源的话，它就能在某些感知任务上工作，比如图像识别。 从这个意义上说，他倾向于最小化AI算法的结构，以保持这种简单性。他认为这样做不需要利用人类语言学家，心理学家或认知科学家的知识。他说：“我追求的是尽量减少先天机制的部分，利用我们现有的数据去学习。” Marcus 希望看到AI研究人员“更多地借鉴认知科学的知识”，构建更加结构化的算法来表示对象、集合、位置和时空连续性等认知概念。 常识使人类和动物能够根据他们对世界运作的认知来填补缺失的信息。这就是为什么人类驾驶员不需要撞5万次树才能意识到撞树是错误的行为；人类具备的常识让他们知道，如果车撞到树会发生什么事。
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。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 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。 例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。 机器人 将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。 语音识别 语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。
首先是怎么把学到的玩游戏的知识用某种数据结构来表示出来。这个数据结构也是和要用的算法强相关的。 比如如果用文法演化算法(Grammatical Evolution），最后学到的就是一些文法（Grammars）；如果用概率模型或者有限状态机，最后知识就表示成一个图(Graphs)；而行为树和决策树还有遗传算法会学到一颗树 而我们需要有一些先验知识来找到一个较好的算法表示。 另外一方面，我们会用效用（Utility)这个来自博弈论的术语来指导算法的训练。 但实际上，我们只能够得到一个估计值，或者更确切的，在没有先验知识的情况下，我们只能通过记住我们探索过的状态和路径及其获得的回报来估算一个效用值来表示某个走法的好坏(Measure of Goodness 而行为树的节点有3种类型： Sequence: (如上图的蓝色方块）表示该父节点会顺序执行它的子节点，并且知道它的所有子节点都成功执行了，它才会回传Success给更上层的节点。
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