https://www.bilibili.com/read/cv830627     到底什么是人工智能?人工智能能做什么?这是大家最关心的问题,但说到真正能够理解的话,还是只小部分专业人士.这篇文章通过介绍AI应用案例,目标是让更广大的受众能理解这一重要的技术.我们已经处在数字化的世界了,未来的价值创造的方式将会是高效的信息处理.而人工智能将会是促进技术发展的强大动力,推动社会的高速发展,其历史意义不亚于工业革命. 这几年机器学习等算法的发展,解决了工智能应用的关键问题,就是让机器可以获得“知…

AI极简经济学 主要内容是AI的各种应用案例介绍.作者把这些案例分到五个部分介绍:预测.决策.工具.战略.社会. 看书名和介绍以为会从经济学的角度解读AI,有更多的新鲜的视角和观点,读后比较失望,基本是见过的案例和视角. 总体评价3星,有参考价值. 以下是书中一些内容的摘抄,[]中是我根据上下文补充的信息: 1:<纽约时报>将这次比赛形容为中国的“斯普特尼克时刻(Sputnik moment)”.正如苏联发射人造卫星“斯普特尼克号”使得美国大力投资科研,中国对这一事件[AlphaGo战胜李世石…

官方给出的AI实例是实现一个跟随着玩家跑的AI,当玩家没有在AI视野里时,它会继续跑到最后看到玩家的地点,等待几秒后如果仍然看不到玩家,则跑回初始地点.官方的案例已经讲得比较详细,对于一些具体的函数调用,官方没有进一步讲解,本文作为官方案例的一个补充,提供给有兴趣的朋友参考. 一.整体思路分析 一个整体的思路是,用一个Service检测附近是否有出现在AI里的玩家,如果有的话,则将TargetToFollow设为该对象,然后跑向该对象(RapidMoveTo,注意,不是跑向玩家所在位置,而是跑向…

调用百度Ai 完成一个学生信息录入的网页小案例 添加图片,身份证信息对号入座 官方文档中心:https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/7e4792c7 utils.py #encoding:utf-8 import requests import urllib from urllib import parse import os import json import base64 URL = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr…

arcpy地理处理工具案例教程-生成范围-自动画框-深度学习样本提取-人工智能-AI 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 目的:对面.线图层,创建范围多边形要素类. 优点:除了系统字段,所有字段内容均保留. 用途:制图综合,数据处理.深度学习样本自动提取. 工具名称:replaceExtentForShape 效果:   商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com…

摘要:什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性. 导读:基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例,不仅可以实时检测路面车辆,还能计算出车距,辅助驾驶员进行决策.此项目源码全部开源,传送门已开启,小伙伴们快来体验吧! 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近. 自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还…

作者 张路,运营开发专家工程师,现负责游戏知几 AI 助手后台架构设计和优化工作. 游戏知几 随着业务不断的拓展,游戏知几AI智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏.二方.海外的多款游戏.游戏知几研发团队主动拥抱云原生,推动后台业务全量上云,服务累计核心1w+. 通过云上的容器化部署.自动扩缩容.健康检查.可观测性等手段,提高了知几项目的持续交付能力和稳定性,形成了一套适合游戏知几自身的上云实践方案.本文将会介绍游戏知几项目中遇到的痛点以及探索出的一套可靠的上云实践方案. 知几项目背景 游戏知几是…

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车…

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属…

线性回归原理复习 1)构建模型               |_> y = w1x1 + w2x2 + -- + wnxn + b        2)构造损失函数               |_> 均方误差        3)优化损失               |_> 梯度下降 实现线性回归的训练 准备真实数据            100样本            x 特征值 形状 (100, 1)  100行1列            y_true 目标值 (100, 1)   …

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

# coding: utf-8 import pygame,sys,time,random from pygame.locals import * # 定义颜色变量 redColour = pygame.Color(255,0,0) blackColour = pygame.Color(0,0,0) whiteColour = pygame.Color(255,255,255) greenColour = pygame.Color(0,255,0) headColour = pygame.Col…

眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能…

本章以实际案例分析在android开发中,性能方面的优化和处理.设计到知识点有弱引用,memory monitor,Allocation Tracker和leakcanary插件. 1.测试demo 下载bug项目:https://github.com/lzyzsd/MemoryBugs,请注意配合使用MemoryMonitor, AllocationTracker以及HeapDump,LeakCanary等工具来查找潜在的内存问题,并尝试解决. 2.测试工具介绍 (1)memory monit…

普通程序员如何转向AI方向   眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. A…

从毕业到现在,从GIS到游戏. 先记录一下cesium源码研究停止了一个多月了,还是有点放不下,等有机会一定研究透彻.感谢一下法克鸡丝博主. 好,研究了近两个月的游戏整体制作,熟悉了maya\unflod3D\worldmachine等一些模型美化工具的使用和unreal engine4的操作. 从今天开始主要研究UNREAL ENGINE4 学习中的一个案例 shootergame (第一人称游戏) 目标掌握一下几点内容: 1.独立制作一个FPScharacter 2.研究人物动画蒙太奇和武器…

本节主要是介绍和形状相关的操作. 一.外观面板的使用 熟悉外观面板的使用很重要. 1.新增描边 外观面板可以让我们增加多个描边. 点击“新增描边”,系统自动添加一个描边. 选中文字,新增描边,可以修改描边的颜色和粗细. 2.改变描边的层 放大文字,可以像改变层一样,拖动描边到填色的下面,这个月描边就不会覆盖填充的颜色了. 3.多层描边 下图添加了四个描边,要注意描边的粗细和层次,第一个新建的在最下面. 4.为形状增加效果 点击效果——>变形——>弧形. 打开“变形选项”中的预览会发现只是针对最…

前言: 对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异. 然而书上得来终觉浅, 绝知此事要躬行. 结合了自己的工程实践, 简单汇总整理下. 一方面是对当年的经典<<PC游戏编程(人机博弈)>>表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾. 承接上三篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 这篇博文着重谈谈游戏AI落地的问题, 游戏AI不是追求AI的无敌性, 而是应该迎合不同级别的用户水平. 同时游戏本身的用户体验, 是需要…

并行执行作为提升查询响应时间,提高用户体验的一种有效手段被大家所熟知,感兴趣的朋友可以看我以前的博客SQL Server优化技巧之SQL Server中的"MapReduce", SQL Server优化器特性-位图过滤(Bitmap),然而正如我一直强调的,任何事物均有利弊,重点在于抉择.近日有朋友问我关于在今年7月份SQL Saturday中分享的并行执行中关于并行死锁的内容,这里我就详细解释下我举的实例中的并行死锁. 并行死锁我们可以理解为SQL Server的”BUG”,即按照…

一个失败的案例:(POJ 1009) 题目描述 小翔同学的宿舍WIFI添加了密码,密码每天都会变更.而小翔每天都会给蹭网的同学们提供密码提示.现在请你根据密码提示,编写程序破译密码. 已知密码提示给出了n个整数 a1,a2,…,an,以及一个整数 t(t小于n).从这n个整数中任选t个相加,可分别得到一系列的和.例如当 n=4,t＝3,4 个整数分别为 3,7,12,19 时,可得全部组合的和分别为: 3+7+12=22 3+7+19＝29 7+12+19＝38 3+12+19＝34. 而和为素…

2014-11-30 Created By BaoXinjian…

2014-08-27 Created By BaoXinjian…

2014-08-19 Created By BaoXinjian…

2014-06-01 Created By BaoXinjian…

2014-05-31 Created By BaoXinjian…

2014-05-31 Created By BaoXinjian…

我简单画了一幅图,来讲下 ai 中的设计模式.图形中的这些人物,我想大家都能看的明白. 当 盗贼出现,人们发现了他们,就 呼叫 主类,然后主类再  通知 下面对应的管理局,然后管理局再 分配人手过去 处理.当然红叉表示受伤,他呼叫的是 医院,没有受伤的,呼叫的是  警察局. 有人问,为什么不 直接 让 人 呼叫 医院或 警察局.反而通知 主类,再通知下面.因为,如果医院 有多个,以后还可有其他同类行增加,那么作为人呼叫具体地点的医院,显然不是很合理.有了以上这个呼叫模式,我们的ai就可以敲定如何…

最近最热门的话题莫过于AI了,之前我做过一片讲 BOTFRAMEWORK和微信 相结合的帖子 如何将 Microsoft Bot Framework 链接至微信公共号 我想今天基于这个题目扩展一下,Power BI Embedded 的数据展示大致思路是利用Bot framework的卡片展示把 PowerBI embedded 的展示结果通过更加自然,更加智能的方式展示在前端甚至是微信客户端,当然如果展示在微信端还是需要在微信的公共号后台有一些特殊处理. 首先我想先介绍一下 PowerBI e…

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…