人工智能（A.I.）距离人类的智能多远? 或者，A.I. 距离独立思考多远? 在大家意识到之前，第四次工业革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起，渗入日常。...人工智能的3个智慧水平 广义而言，小至一段演算法，如 iPhone上的 Siri 系统、与人类对话的私家车、Google translate 的语音识别技术，吸尘机械人 Roomba……都可称为人工智能...如何量度人工智能的水平？...人工智能席卷全球，人机合作的时代即将来临，修读医科、法律、金融不再炙手可热，编程正成为必备技能，当更多人修读科研，对人工智能认知更深，就会思想更多：「有什么事是我能而机器不能做的？」...自我意识的超人工智能出现前，人类还有好长一段时间。 两个关于人工智能你要懂的词 1.
深度学习（Deep Learning）:一种基于机器学习中的神经网络的算法。它模拟人脑，通过对大量数据进行训练，找到其中的规律。3....词嵌入（Word Embedding）:单词转换成词向量的过程，用于表征词与词之间的关系。Word2vec 和 GloVe 是常用的词嵌入方法。8....人工智能(Artificial Intelligence,AI):指通过计算机技术实现的智能行为和思维能力，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。12....人工智障(Artificial Stupidity,AS):指由于设计缺陷或程序错误而导致人工智能系统做出愚蠢的行为或错误的决策。15....对抗性攻击(Adversarial Attack):一种针对人工智能系统的恶意攻击方式，通过故意制造对抗样本来欺骗系统。深度学习路线1. 学习计算机基础知识。
（c）逻辑推理是从一些已知判断或前提推导出一个新的判断或结论的思维过程. （d）人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取及知识的应用） 2. 人工智能经历了哪几个发展阶段？...人工智能的主要研究和应用领域是什么？...智能机器人的快速发展对人工智能和智能制造将会产生哪些影响？...答 (1) 人工智能对经济的影响:为人类创造出可观的经济效益,可以极大减少劳动开支和培养费用,能够广泛传播专家知识和经验,使内容持续保持最新状态. (2) 人工智能对社会的影响:劳务就业问题,社会结构变化...设计一个你感兴趣的人工智能的应用，并具体描述其功能。
学习由实际问题去建立机器学习模型的过程；2. 掌握用matlab作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法。 3. 通过实例学习如何用拟合方法解决实际问题，注意差值方法的区别。 4....鼓励不囿于固定的模式或秩序，灵活调整思路，突破思维的呆板性，找到打破常规的解决方法。并在文献检索 动手和动脑等方面得到锻炼。...193019401950196019701980人口(×106)123.2131.7150.7179.3204.0226.5用以上数据检验马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，根据检验结果进一步讨论马尔萨斯人口模型的改进...，并利用至少两种模型来预测美国2010年的人口数量Malthus 模型的基本假设是：人口的增长率为常数，记为 r。...记时刻t的人口为x(t），（即x(t）为模型的状态变量）且初始时刻的人口为x0，于是得到如下微分方程：需要先求微分方程的解，再用数据拟合模型中的参数。
设给定的具体问题如图所示，给出下面八码数问题的解答。解：6下、8下、2右、1上、8左。2....解：设x为学生A(x)表示“计算机系的学生”B(x)表示“喜欢在计算机上编程序的学生”则：∃x (A(x) Λ ⅂B(x))（3） 凡是喜欢编程的人都喜欢计算机。...计算机的主机可以用主机品牌、生产商、CPU等项目描述，给出描述自己的笔记本或台式电脑的框架。...试用语义网络知识表示方式表示红队与蓝队进行足球比赛，最后以3：2的比分结束。解：如图所示8....战略导弹中85%是陆基发射的，15%是潜艇发射的；战术导弹可以由陆基发射、飞机发射和军舰发射。 （注意：在使用语义网络时请使用“子集、个体、属性、数量”等4个关系种类。）
学习由实际问题去建立神经网络模型的过程；2. 应用matlab软件进行程序设计，熟练掌握神经网络相关方法。3. 设计matlab程序来求解学习模型；4. 通过实例开发，熟悉神经网络学习算法的设计。...掌握神经网络方法的应用。6. 训练综合应用神经网络方法去解决实际问题。二．实验设备：电脑相应的开发软件matlab实验一：三．实验要求：1....e = 2.71828试求激活函数f()分别为下列函数时神经元i的输出yi 给出计算过程和计算结果。...使用newff函数设计一个BP神经网络，神经网络有5个神经元组成的隐含层创建的。...上题的结果并不理想，使用net.trainParam.epochs调整迭代次数，用train函数重新训练神经网络，用sim函数对网络进行仿真，在一个坐标系中，画出目标图和网络的输出。
答：遗传算法（Genetic Algorithms, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择遗传学机理的生物进化过程的计算模型是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。...遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（population）开始的。遗传算法采纳了自然进化模型，如选择、交叉、变异、局域与邻域等。(二) 遗传算法三个基本的操作是什么？分别予以解释。答：1....首先计算适应度：(1)按比例的适应度计算; (2)基于排序的适应度计算。适应度计算之后是实际的选择，按照适应度进行父代个体的选择。2....交叉或基因重组，基因重组是结合来自父代交配种群中的信息产生新的个体。依据个体编码表示方法的不同，可以有以下的算法：① 实值重组 ② 二进制交叉 单点交叉；多点交叉；均匀交叉；洗牌交叉；缩小代理交叉。...3步：依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适应度低的个体可能被淘汰；第4步：按照一定的交叉概率和交叉方法，生成新的个体；第5步：按照一定的变异概率和变异方法，生成新的个体；第6步：由交叉和变异产生新一代的种群
掌握遗传搜索算法的应用二．实验设备：电脑相应的开发软件Idea三．实验要求：问题描述 求下述二元函数的最大值：x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用4位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的...个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。（1）设计遗传搜索算法；（2）实现遗传搜索算法求解二元函数的最大值；（3）比较遗传搜索算法和其他搜索算法应用的优缺点。四．实验步骤：1．...程序设计程序流程图如下：适应度函数说明如下：这个适应度函数返回的一个是一个每一个群体及其对应的适应度的键值对，以便后续进行选择算法的时候根据适应度大小进行选择。...选择算法说明：首先如果是第一次循环则需要执行初始种群的函数，然后进行适应度进行计算得出每个种群的适应度占比，然后根据适应度占比来进行选择，这里我是根据2,1,1分配来进行选择，适应度占比最大的选择2次，...变异算法说明：随机生成四个变异点，然后个体编号根据对应的变异点对他们的二进制对应的位数进行取反。然后进行数值对及其对应的二进制重置。2．
爬山法存在的哪些问题？答：爬山算法是指每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。实际是深度优先搜索算法的改进，爬山法能很快朝着解的方法进展。...爬山算法通常在最佳后继的集合中随机选择一个进行扩展。也就是说一直向增加的方向持续移动，将会在到达一个“峰顶”时终止，并且在相邻状态中没有比他更高的值。...爬山法不需要维护搜索树，因此当前节点的数据结构只需要记录当前状态和它的目标函数的值。存在问题：不会预测与当前状态不直接相邻的那些状态的值。并且会陷入局部最优解，而不一定能找到全局最优解。...(四) 启发式耗散函数h 是可以彼此攻击的皇后对的数量，不管中间是否有障碍，计算下图八皇后的耗散函数值h,并列出互相冲突的皇后对。...给出上图最佳后继之一扩展后的耗散函数值h和八皇后的图。
学习由实际问题去建立神经网络模型的过程；2. 应用matlab软件进行程序设计，熟练掌握神经网络相关方法。3. 设计matlab程序来求解学习模型；4. 通过实例开发，熟悉梯度下降学习算法的设计。...f(x)=x4−3x3+2 的最小值。...梯度下降法的原理很简单，其核心思想是在每一步迭代中，沿着函数的梯度方向移动一定的距离，从而达到找到最小值的目的。在数学上，梯度是一个向量，其方向指向函数增长最快的方向，反方向则是函数下降最快的方向。...因此，我们可以通过不断地迭代来逐渐接近函数的最小值。使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值时，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...然后计算代价函数（代价函数通常是损失函数和正则化项的和），并计算代价函数的梯度（即每个参数对代价函数的导数）。接着根据梯度的方向来更新参数，通常采用学习率来控制每次更新的步长。
坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。...使用启发式搜索算法的求解问题。计算从初始节点到目标节点的各个F 、 G和H值，并给出最优路径。H = 从指定的方格移动到终点 B 的估算成本。...K点的周围八个点，其中最小估价即为K点的值，这个点我们称为K点的父节点。...*****实现附上代码如下：package 人工智能.ch5;import java.util.Scanner;/** * A*算法解决最小估价路径算法 */public class ch5 { //...常见的启发式函数包括曼哈顿距离（适用于网格）和欧几里得距离（适用于连续空间）。在实际应用中，可以根据问题类型选择合适的启发式函数。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
掌握盲目式搜索算法的应用二．实验设备：电脑相应的开发软件Visual C++ 6.0 ……三．实验要求：问题描述 1、 用回溯策略给出五皇后的一个解，画出回溯搜索过程。...1，2，3，4，5，6，7，8，9的八张牌，初始状态为S0，目标状态为Sg，计算出从S0到Sg的方法。...初始状态S0 目标状态为Sg 使用迭代加深搜索算法的求解8数码问题8数码问题是一个经典的搜索问题，也称为N-Puzzle问题。...给定一个包含1-8的数字的3x3的棋盘，其中有一个数字是空的，目标是通过交换数字的位置来将棋盘恢复到原始状态。四．实验步骤：***迭代加深搜索算法的求解8数码问题1．...实现附上代码如下：package 人工智能.ch3;import java.util.Scanner;public class testCh3 { static int k,l,r; static int
训练综合应用数学模型、函数拟合和预测进行模糊推理系统的知识分析和解决实际问题；二．实验设备：电脑相应的开发软件matlab三．实验要求：问题描述 1.... S表示为那么在该家中，孙子、孙女与祖父、祖母的相似程度应该如何呢？...模糊关系的合成运算就是为了解决诸如此类的问题而提出来的。(1) 针对此问题，计算模糊关系的合成运算(2) 根据结果说明，孙子与祖父、祖母的相似程度是多少？而孙女与祖父、祖母的相似程度是多少？...答：根据结果说明：孙子跟祖父、祖母的相似程度是：0.2，0.5；孙女跟祖父、祖母的相似程度是：0.2，0.6。...脚”，而参数b和c确定梯形的“肩膀”。
监督学习 监督学习是机器学习当中非常常见的一种机器学习类型，就是在已知输入输出的情况下训练出一个模型，并且将输入映射输出。 特点：给出了学习目标（比如实际值、标注等等）。...目的：根据历史的结果来预测新样本的分类结果，针对两个分类结果的任务称为二分任务；两种以上称为多分类任务。 常见算法：决策树、随机森林、K-最近邻算法、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络。...1.2 回归 该类型的预测目标值是连续的，典型的例子预测某个楼盘的价格趋势。 算法：线性回归、AdaBoosting等。...2.1 聚类 主要是指将物理或抽象对象的集合由相似对象组成多个类别过程，可以理解为按照相近的原则进行分组。 算法：常见的有K-means 算法、BIRCH算法、DBSCAN算法。...半监督学习适合由少量标签的样本和大量无标签的样本，可以实现较高的准确性预测。 4、迁移学习 迁移学习指的是一个预训练的模型被重新用在另一个学习任务中的学习方法。
此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一，人工智能的商业潜力是真是假？ 第二，这玩意怎么用到我的生意上？ 对第一个问题，答案是：千真万确。...首先得消除主流媒体鼓吹导致的误解。一旦误解消除，我们才能为你介绍如何应用人工智能到自己的生意中去。 ◆ ◆ ◆ 误解一：人工智能是魔术 多数主流媒体将人工智能描述为神奇而神秘的。...如果我们想要人工智能应用到商业活动中，至少需要让公司的执行官们理解它。人工智能不是魔术。人工智能是数据、数学、模式和迭代。...现在，有了人工智能的公式，在此基础上，你可以对人工智能有一个基本的理解了。AI = TD + ML + HITL ?...◆ ◆ ◆ 错误7：人工智能=机器学习 主流媒体带给人们的最后一条根深蒂固的误解就是人工智能和机器学习是等同的。
AI人工智能常见4大应用场景 AI 类应用场景，涉及行业众多，常见场景例如智能制造、智能安防、智慧医疗、智能自动驾驶等： 01、AI智能制造 智能制造，在某园区部署 MEC 平台，基于该平台可实现预测性维护和...02、AI智能安防 智能安防，针对现代安防的特点结合 5G MEC技术， MEC 平台可提供开放能力调用接口，例如 AI 视频分析、调度算法等以 API 的方式直接调用，大幅降低合作伙伴的开发难度和缩短研发周期...实际实施过程中通过在园区内布置监控摄像头以及巡检机器人，实时巡检监控，结合 AI 人工智能视频分析，遇到异常情况及时告警，同时联动巡检机器人到达现场排查，实现智能快速处理、实时响应；在小区入口处设置门禁系统...，通过识别来访人的特征来判断是否有允许进入园区的权限等。...其运用到的 AI 技术主要是基于规则的推理模型，启发式算法，近似推理，类人推理等。主要涉及的用例是图像和语音识别，分析推理，分类，模型迭代等。
位图：位图是利用像素点来表示一幅图像，并且每一个像素都具有颜色和位置属性，是数字图像处理的常见表示方法。 2、数字图像分类 根据描述像素的灰度以及颜色模式的不同分为黑白图像、灰度图像、彩色图像。...常见的彩色图像表现在RGB彩色空间中，每幅图像只有红、绿、蓝三个通道，并且每个像素均由红绿蓝三个字节组成，每个字节为8位，表示0~255中不同的亮度值，可以产生1670种不同的颜色。...3.7 TGA 格式 TGA格式支持任意大小的图像，色彩的表现能力很强，适用于表现色彩丰畜的图像，不足之处是它对显示卡和显示器的要求比较高。...CDR格式也是矢量图中常见的文件格式之一，其优点是文件较小，支持压缩功能.。...3.9 Al 格式 Al格式是Illustrator软件的标准文件格式，与CDR格式一样，是常见的矢量图文件格式之一，可以方便地导入到CoreIDRAW中进行编辑。”
此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一，人工智能的商业潜力是真是假？ 第二，这玩意怎么用到我的生意上？ 对第一个问题，答案是：千真万确。...首先得消除主流媒体鼓吹导致的误解。一旦误解消除，我们才能为你介绍如何应用人工智能到自己的生意中去。 误解一：人工智能是魔术 多数主流媒体将人工智能描述为神奇而神秘的。...如果我们想要人工智能应用到商业活动中，至少需要让公司的执行官们理解它。人工智能不是魔术。人工智能是数据、数学、模式和迭代。...现在，有了人工智能的公式，在此基础上，你可以对人工智能有一个基本的理解了。AI = TD + ML + HITL ?...错误7：人工智能=机器学习 主流媒体带给人们的最后一条根深蒂固的误解就是人工智能和机器学习是等同的。
前言现在行业对于测试工程师的要求越来越高，除了要会自动化测试，会数据库操作，现在对于linux命令的要求也越来越高了，因为很多时候，测试环境以及持续集成持续交付需要用到越来越多的Linux命令，本文就来给大家介绍一下面试常见的...基础概念Linux的起源和特点Linux 是一个开源的类 Unix 操作系统，最初由 Linus Torvalds 于 1991 年创建。...其特点包括稳定性、安全性和灵活性，可运行于各种设备和架构上，是许多服务器和嵌入式系统的首选。Linux和Unix的区别虽然 Linux 受到了 Unix 的启发，但它们并不完全相同。...常见目录包括 /bin 存放二进制可执行文件、/etc 包含系统配置文件、/home 存放用户主目录、/var 包含可变数据文件等。...Linux系统通过权限机制保护文件和目录的安全，合适的权限设置是确保系统安全的重要一环。
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