近年来，以神经网络为代表的机器学习技术和知识表征、符号推理技术的结合受到了越来越多研究者的关注。曾经，人们通过「数据驱动 vs 知识驱动」、「符号 vs 子符号」、「求解器 vs 学习器」等概念来区分学习和推理。如今，人们更常用「系统 1」和「系统 2」来代表能够迅速思考的系统和较慢推理的系统。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
只有确定了x是某类事物中的具体个体，或对x使用量词进行量化之后才能得到命题。（如：存在整数x,使 x是5的倍数）
考察 命题逻辑归结推理代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码没有使用什么算法进行优化，姑且这样吧
联结词 : 上一篇博客 【数理逻辑】谓词逻辑 ( 个体词 | 个体域 | 谓词 | 全称量词 | 存在量词 | 谓词公式 | 习题 ) 三. 联结词 章节讲解了联结词 ;
方法一 : 写出推理的 形式结构 , 查看该推理的形式结构是不是 永真式 ; 如果是永真式 , 那么该推理是正确的 ;
Slint 语言的设计结合了新旧元素：在 QML 方面的丰富经验和全新 Canvas 的可能性，现代 HTML/CSS 提供的功能使 UI 设计的某些方面非常方便。
语法 : 上面两节讲解的是 谓词逻辑 的公式 , 如何 根据陈述句描述写出公式 , 是 语法 范畴 ;
“如果p那么q(p⟶q)”定义的是一种蕴涵关系（即充分条件），也就是命题q 包含着命题p （ p是q的子集）。p不成立相当于p是一个空集，空集可被其他所有集合所包含，因此当p不成立时，“如果p那么q”永远为真，真值表对于为 True。
随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。 人工智能经历了三次飞跃阶段： 实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统； 智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人； 第三次是智能系统，具有类
原文链接，https://matklad.github.io/2021/05/31/how-to-test.html
的小数展开式中 12345 出现偶数多次 ; ) : 有真假 , 但是真假不知道什么时候知道 ;
在研究命题逻辑中，原子命题是命题演算中最基本的单位，不再对原子命题进行分解，这样会产生两大缺点：
离散数学知识点总结（5）：蕴含式；命题的推理理论；逻辑推演的方法；推理的有效性证明
分析 Chap.5.1 (Lec.17) 自动售货机软件例子生成的判定表图例的第6列和第23列，分别给出：
哈斯图 画法 极大元、极小元不唯一 最大元和最小元唯一:必须是所有元素都得小于或者大于他 下图中 f 不行
1 命题逻辑 无法刻画个体之间的关系 因此有了谓词逻辑 2 谓词逻辑 二阶谓词不讨论 3 一阶谓词逻辑知识表示方法 一阶谓词逻辑特点 不能表示不确定的知识,会产生组合爆炸
真值： 真，假 命题分类： 真命题、假命题、简单命题(原子命题)、复合命题 命题公式：
按要求转载自36Kr 作者：石亚琼 AlphaGo再战柯洁，AI继续成为国内外热议的话题，当下AI近乎显学，路人皆知，“名人辈出”。这种情况下，我们也希望能够“回归学界”，与学术界的科研人员聊一下大家关心的AI话题，希望获得一些新的认知收获。 近期，我们拜访了北大林作铨教授。他现为北大数学学院信息科学系一级教授，曾任信息科学系系主任。林教授从事AI研究30年，连续讲授AI课近20年，带博士研究生做AI问题的研究，见证了人工智能60年历史的后半程。 林教授表示愿意从教学角度去做这次分享讨论，因为从教学上老
本文旨在讲明： 1）一阶逻辑（FOL）的语法，语义 2）FOL如何使用 3）Knowledge Engineering in FOL
其中： M(x) 表示 x 是人 Mortal(x) 表示 x 是要死的 ∀x 表示对于所有个体 x
布尔可满足性问题 ( Boolean Satisfiability Problem , SAT ) , 是
总算了去了这件事，但是整理的时间太少，很快，没有我预期的效果。 可能有人会觉得你这整理了啥。。。就写了一两句话，也许这就是我的学习方式把。 下面是一些重要的公式，
之前博客中介绍的 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
近年来，深度神经网络的应用获得了巨大的成功，也推动了人工智能的飞速发展。然而，深度神经网络仍存在一些局限性。一般来说，深度神经网络如何进行学习、使用何种算法实现的智能、基于哪些理论分析得出的相关结论并不会在网络架构中有任何的显式或符号表示。也就是说，深度神经网络学习的算法隐式地存储在成千上万甚至是数百万的权重中，这些通常是人类智能体无法破译或验证的。
一个命题是一个或真或假的陈述。 在命题逻辑中，我们将命题看做基础，看看我们能做什么。 既然这是数学，我们需要能够谈论命题，而不是说我们在说什么特定的命题，所以我们用符号来代表它们。 我们始终使用小写字母，如p，q和r来表示命题。 以这种方式使用的字母称为命题变量。 记住，当我说“假设p是一个命题”的时候，我的意思是“对于讨论其余部分，让符号p代表一些特定的陈述，它是真的或假的（虽然我现在没有做出 关于它的任何假设）。讨论具有数学一般性，因为p可以代表任何陈述，并且无论它代表什么语句，讨论都是有效的。
如： 小明是个小学生 其中，小明 就是个体词， 是个小学生 就是谓词, 说明了客体的性质。 再如： 6 大于 5 其中 6 与 5 为个体词，大于 为谓词，说明了客体间的关系。
归结法的基本原理是采用反证法（也称反演推理法）将待证明的表达式（定理）转换成为逻辑公式（谓词公式），然后再进行归结，归结能够顺利完成，证明原公式（定理）是正确的。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。
斯坦福大学的人工智能课程“CS 221”，这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头，流水的讲师换了一批又一批，送走的毕业生一拨又一拨，至今仍然是人工智能学习的经典课程之一。目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中。
原文作者：Miguel Diaz Kusztrich
摘 要 ： 人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。逻辑学为人工智能的研究提供了根本观点与方法，而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。本文从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发，讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用，以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。 人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。 1 人工智能学科的诞生
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
0 知识 啥是知识啊 知识的属性 知识表示 知识表示的过程 Basic Methodologies� 主要知识表示方法 1 State Space Representation 状
图灵奖得主Alan Kay在智源大会上曾经这样说：因为在深度学习带来人工智能的一波热潮下，很多人被误导，认为人工智能就等于机器学习。而事实上，机器学习只是整个智能研究中的子领域。
基于上一篇博客 【数理逻辑】命题逻辑 ( 命题与联结词回顾 | 命题公式 | 联结词优先级 | 真值表 可满足式 矛盾式 重言式 ) ;
笔者最近在做通过符号执行（Symbolic Execution）与约束求解器（Constraint Solver）来自动生成 P4 程序的测试用例，符号执行是一种重要的形式化验证（Formal Verification）方法和软件分析技术。
本文主要讲解了计算机系统中布尔代数的基本知识，以及C语言中的位级运算和逻辑运算。包括左移、右移、与、或、非等运算符的使用，以及它们在计算机系统中的实现。同时，还讲解了在Java中的移位运算和逻辑运算的实现和用法。
这份备忘录解释了课程中的许多名词、公式和原理，动图、文字、表格并茂，作者之一还是官方助教，堪称CS 221最佳学习笔记。
LaTeX 是一种标记语言(或者，如 官方网站 所述，“用于高质量排版的文档准备系统”) 用于创建精彩的论文和演示文稿。你在职业生涯中阅读的几乎所有论文都是使用 LaTeX 编写的。那么，让我们看看它是如何工作的！
基本等值式 : 参考博客 【数理逻辑】谓词逻辑 ( 谓词逻辑基本等值式 | 消除量词等值式 | 量词否定等值式 | 量词辖域收缩扩张等值式 | 量词分配等值式 )
命题规则：由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句（if-then规则）。
欢迎各位读者来到本篇博客，今天我们将探讨一个令人着迷的编程范式——Prolog。Prolog（Programming in Logic）是一种基于逻辑的编程语言，以其独特的特性和应用领域而备受关注。本文将带你深入理解 Prolog 的基本概念、语法和一些实际应用。
一阶逻辑不同于单纯的“命题逻辑”（Proposition Logic），因为，一阶逻辑里面使用了大量所谓“限量词变量”（Quantified variables），比如： ∃ x ∃x ∃x（意思是存在一个变量 x x x），限量词符号 ∃ ∃ ∃ 是把字母“E”从左向右反转过来产生的，其原本的意思的“Exist”（存在)；而限量词∀x（对所有的变量 x x x），符号 ∀ ∀ ∀ 是将字母”A“从下向上反转而产生的，其原本意思是 A l l All All（所有、全部）。在这里，逻辑符号 ∃ ∃ ∃ 和 ∀ ∀ ∀ 就是一阶逻辑的”限量词“（Quantifer）。实际上，在一阶逻辑的文献中，你会看到以下一阶逻辑的逻辑表达式：
选自CSAIL.Mit 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 谷歌和麻省理工学院联袂出品的《计算机科学的数学》昨日已经开放下载了，读者可点击文末「阅读原文」下载。 该书用了千页的篇幅讲述了五大板块的内容
阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能；
人工智能课程复习笔记专题 人工智能绪论 人工智能之知识表示 人工智能之搜索方法 人工智能之经典逻辑推理 人工智能之专家系统 人工智能之不确定推理方法 人工智能之机器学习
在数据库事务中，快照隔离（Snapshot Isolation, SI）是一种已被广泛使用的弱隔离级别，它既避免了可串行化带来的性能损失，又能防止多种不希望出现的数据异常。然而，近期的研究指出，一些声称提供快照隔离级别保证的数据库会产生违反快照隔离的数据异常。在本工作中，我们设计并实现了快照隔离检测器PolySI。PolySI 能够高效地判定给定数据库的执行历史是否满足快照隔离，并在检测到数据异常时提供易于理解的反例。PolySI的性能优于目前已知的最好的黑盒快照隔离检查器，并且可以扩展到包含百万级别事务数量的大规模数据库执行历史上。
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