前言 注:大概2017年-2018年国内人工智能热度达到顶峰,随后热度开始逐渐减少.2018年前人工智能被投资界.学术界.工业界和媒体炒的特别热,各大企业都想尝试一下深度学习技术在业务场景的应用.试水后大家发现人工智能技术离真正地落地应用还有很远路要走,之后便是人工智能开始逐步降温.本人做过计算机视觉相关的业务算法应用研发,感觉做研发的算法总是存在这样那样的不足,很多时候无法满足产品实际应用的高要求.我想可能因为做过的项目不是特别多或对业务或者对项目理解不足,导致我对人工智能存在一些负面看法.为…

根据算法测试过程中遇到的一些问题和管理规范, 梳理出算法测试工作需要关注的一些点: 编号 名称 描述信息 备注 1 明确算法测试需求 明确测试目的 明确测试需求, 确认测试需要的数据及场景 明确算法服务流程, 确认算法输入\输出的数据, 并向开发人员提出相关数据的输出要求 确认时间节点与人力支持 在需求评审阶段确认 若无评审, 需要跟相关人员进行确认 算法测试需求种类: 01.算法测试种类 注: 强烈建议事先对评审的项目的业务有所了解,对后续测试方案和数据采集有较大影响 2 编写测试方案 确认算…

作为小学期程序设计训练大作业的一部分,也是自己之前思考过的一个问题,终于利用小学期完成了贪吃蛇AI的一次尝试,下作一总结. 背景介绍: 首先,我针对贪吃蛇AI这一关键词在百度和google上尽心了检索,大致获得了一下信息 1.A*寻路算法是人工智能中的一个经典算法,很多AI利用这个算法提高性能. 2.在alphaGo一战成名,人工智能家喻户晓之后,有一个贪吃蛇AI吃满全屏的GIF图已读在微博疯转. 3.这个GIF图早在2013年就已经出现了(其实比alphaGo早). 4.国内过于贪吃蛇AI(也…

前言: 算是"long long ago"的事了, 某著名互联网公司在我校举行了一次"lengend code"的比赛, 其中有一题就是"智能俄罗斯方块". 本着一向甘做分母, 闪耀分子的绿叶精神, 着着实实地打了一份酱油. 这次借学习H5的机会, 再来重温下俄罗斯方块的AI编写. 本系列的文章链接如下: 1). 需求分析和目标创新 2). 游戏的基本框架和实现 这些博文和代码基本是同步的, 并不确定需求是否会改变, 进度是否搁置, 但期翼自己能…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628028 首先,本文不是为了增加大家的焦虑感,而是站在一名学生的角度聊聊找AI算法岗位的那些事儿(不喜请喷). 熟悉Amusi的同学应该知道,Amusi 是一名十八线过气211院校的研二学生.因此有幸成为秋招大军的一员.原本想着秋招完,拿到不错的Offer,再来写篇文章来总结的,但随着指针在转,越发觉得写一篇相关文章很重要. 这里先申明一下,AI算法工程师范围很大,细分一下:深度学…

本文内容包含以下章节: Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法.这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中.在讲解算法在游戏中的应用的时候,会以吃豆人(Ms Pac-Man)作为样例,讲解怎么用行为树算法,树搜索算法,监督学习算法,无监督学习算法…

最炫的技术新知.最热门的大咖公开课.最有趣的开发者活动.最实用的工具干货,就在<开发者必读>! 每日集成开发者社区精品内容,你身边的技术资讯管家. 每日头条 阿里开源新一代 AI 算法模型,由达摩院90后科学家研发 近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM.该算法模型提出两年多,已被包括谷歌.facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%. 最强干货 淘宝 TypeSc…

Java五子棋小游戏(控制台纯Ai算法) 继续之前的那个五子棋程序 修复了一些已知的小Bug 这里是之前的五子棋程序 原文链接 修复了一些算法缺陷 本次增加了AI算法 可以人机对战 也可以Ai对Ai看戏 本次Ai算法属于初级算法 稍微用点小套路还是可以干掉他的 以后会更新高级算法 本次还对程序进行了模块化 拆分成了几个文件 下面请看源码关联 下面请看源代码 GameApp.Java 游戏入口类 package main.game; /** 游戏入口类 **/ public class GameA…

AI算法工程师炼成之路 面试题: l  自我介绍/项目介绍 l  类别不均衡如何处理 l  数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理 l  为什么XGB比GBDT好 l  数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤 l  缺失值填充方式有哪些 l  变量筛选有哪些方法 l  信息增益的计算公式 l  样本量很少情况下如何建模 l  交叉检验的实现 l  决策树如何剪枝 l  WOE/IV值计算公式 l  分箱有哪些方法/分箱原理是什么 l  手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平…

以低代码和高代码(原生JS代码)混编的方式引入了AI算法,学习如何使用表达式调用原生代码的.整个过程在众触低代码应用平台进行,适合高阶学员. AI智能级别演示 AI算法分三个等级,体现出来的智能水平不同. 切换皮肤 切换棋阵 各棋子的走法规则 先动手玩一玩:https://chinese-chess.zc-app.cn/z 详尽的的教学请移步哔哩哔哩视频:https://www.bilibili.com/video/BV1e44y1j7Ab 初始数据 onReady里: $v.设置 = {AI搜…

转自:http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47658673 上一篇讲到了追踪算法的比较简单的形式,看上去比较假,因为AI控制的对象过于精确地跟踪目标.一种更自然的追踪方式可以这样做,使得跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢.如图所示: 这个算法的基本思路是这样的:假设AI控制的对象即追踪者有如下属性 1.Position:(tracker.x,tracker.y) 2.Velocity…

转自http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47451063 尽管随机运动可能完全不可预知,它还是相当无趣的,因为它完全是以相同的方式工作——完全随机.下面要学习到的算法是根据具体环境作出不同响应的处理.作为例子,这里选择了追踪算法.追踪AI考虑到跟踪目标的位置,然后改变AI对象的轨道好让它移向被追踪的对象. 追踪可以是将方向矢量直接指向目标,或者采用跟真实的模型,使得物体像导弹那样行动. 本文将的就是第一种,直接矢量追…

本文由  网易云发布. 本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人.EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者. 现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力.尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么. 首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的s…

原文大神是用html5+js写的关于象棋AI的博客,里面重点讲了棋子的着法,自己设计的评估函数和简单的Minmax理论,没有具体的讲搜索算法,本文是对原文的学习和分析补充 一,棋子的着法com.bylaw ={}      首先创建一个数组,用于存储该棋子处于某一点时所能走到着点 (1)车: com.bylaw.c = function (x,y,map,my){ var d=[]; //左侧检索 若存在棋子且颜色不同则push过去并结束循环,否则一步步push <span style="…

最近想做一个象棋游戏,但是AI把我难住了.这是这几天的成果: 象棋程序通过使用“搜索”函数来寻找着法.搜索函数获得棋局信息,然后寻找对于程序一方来说最好的着法. 一,最小-最大搜索Minimax Search 首先:最小与最大是相对的,且只针对一方,AI中即为有利于AI 象棋AI中的最小最大搜索:  简单来讲就是该AI走了,穷举这个过程中对于AI来说的最佳(最大)走法对于我来说最差(最小)的走法.而这个走法就是我们所要找的AI的最佳走法. 这个过程就跟你与别人下象棋时猜测对方走法然后下棋一样,只…

本文转自:http://blog.csdn.net/u012723995/article/details/47143569 参考文献:http://bbs.blueidea.com/thread-3047030-1-1.html 前言: 原文大神是用html5+js写的关于象棋AI的博客,里面重点讲了棋子的着法,自己设计的评估函数和简单的Minmax理论,没有具体的讲搜索算法,本文是对原文的学习和分析补充 一,棋子的着法 com.bylaw ={}      首先创建一个数组,用于存储该棋子处于…

本文转自:http://blog.csdn.net/u012723995/article/details/47133693 参考文献:http://www.xqbase.com/computer/search_minimax.htm http://www.xqbase.com/computer/search_alphabeta.htm 最近想做一个象棋游戏,但是AI把我难住了.这是这几天的成果: 象棋程序通过使用“搜索”函数来寻找着法.搜索函数获得棋局信息,然后寻找对于程序一方来说最好的着法.…

人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越…

算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Learning)​ 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中. 20.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络,能够学习长期依赖性. 21.生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks…

​算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念.它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称.Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可…

AI 在各大领域的发展有目共睹,而作为人工智能皇冠上的明珠--自然语言处理却成果了了,大多实现或者以半成品的形式躺在实验室中,或者仅仅作为某个产品的辅助功能.而这一情况在 BERT 出现后出现了很大的改善. 本文就是通过一款工具的介绍,带大家了解下 BERT 对 NLP 实际效果带来的巨大改变. (目前工具还在内测中,评测君暗中观察到,每隔段时间都会有非常大的更新)话不多说,先上截图: 真的是让人惊讶!在目前的工业 NLP 中,数个类似 词性标注.命名实体识别.实体关系抽取.内容理解.意图识别等…

background_image_filename = 'blackground.png' black_mouse_image_filename = 'black.png' white_mouse_image_filename = 'white.png' restart_icon_filename='restart.png' pingju_icon_filename='pingju.jpg' win_icon_filename='win.jpg' lose_icon_filename='lose…

人机ai五子棋 下载:chess.jar (可直接运行) 源码:https://github.com/xcr1234/chess 其实机器博弈最重要的就是打分,分数也就是权重,把棋子下到分数大的地方,我获胜的概率就更大. 而在下棋过程中,大部分的点的得分都很小,或者接近,因此无需对每一个点都打分,只需要在我方附近(进攻)或者敌方附近(防守)的几个点进行打分. 具体原理大家可以看源码中的注释,说明的很清楚. 参考 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details…

关于算法中的比较函数 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int compare(double a,double b){ return a>b; } int main(){ ]={,,,,,}; ]={,,,,,}; sort(a,a+,compare); sort(b,b+); ;i<;i++) cout<<a[i]<<" "; cout&l…

本文转载自:http://www.huaxiaozhuan.com/ 这是一份机器学习算法和技能的学习手册,可以作为学习工作的参考,都看一遍应该能收获满满吧. 作者华校专,曾任阿里巴巴资深算法工程师,现任智易科技首席算法研究员,<Python 大战机器学习>的作者. 这是作者多年以来学习总结的笔记,经整理之后开源于世.目前还有约一半的内容在陆续整理中,已经整理好的内容放置在此. 曾有出版社约稿,但是考虑到出版时间周期较长,而且书本购买成本高不利于技术广泛传播,因此作者采取开源的形式. 笔记内容…

1. 机器学习的定义: 机器从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上作出预测的任务 2.学习现象: (1)语言文字的认知识别 (2)图像,场景,物体的认知和识别 (3)规则:下雨天要带雨伞 (4)复杂的推理,判断能力(智能)好人还是坏人,真诚还是虚伪 3.机器学习是什么 给定任务T,在性能度量方案P的前提下,随着提供优质大量的经验E,任务T的性能逐步提高 例如:中国象棋 任务T:下中国象棋 新能目标P:在比赛中击败对手的百分比 训练经验E:和自己对弈或者看棋谱 4.机器学习(ML)与人工智能(…

当有一个TCP数据段不足MSS,比如要发送700Byte数据,MSS为1460Byte的情况.nagle算法会延迟这个数据段的发送,等待,直到有足够的数据填充成一个完整数据段.也许有人会问,这有什么影响呢?没有太大的影响,总体上来说,这种措施能节省不必要的资源消耗.但是要发送的总体数据很小时,这种措施就是拖后腿了.比如,用户请求一个网页,大约十几KB的数据,TCP先发送了八九个数据包,剩下几百字节一直不发送,要等到另一个RTT才发送,这时候前面发送数据的ACK已经返回了.这样的用户体验是很不好的…

在强化学习中,设计密集.定义良好的外部奖励是很困难的,并且通常不可扩展.通常增加内部奖励可以作为对此限制的补偿,OpenAI.CMU 在本研究中更近一步,提出了完全靠内部奖励即好奇心来训练智能体的方法.在 54 个环境上的大规模实验结果表明:内在好奇心目标函数和手工设计的外在奖励高度一致:随机特征也能作为强大的基线. 通过与任务匹配的奖励函数最大化来训练智能体策略.对于智能体来说,奖励是外在的,并特定于它们定义的环境.只有奖励函数密集且定义良好时,多数的 RL 才得以成功实现,例如在电子游戏中的…

今天,我们介绍的机器学习算法叫决策树. 跟之前一样,介绍算法之前先举一个案例,然后看一下如何用算法去解决案例中的问题. 我把案例简述一下:某公司开发了一款游戏,并且得到了一些用户的数据.如下所示: 图上每个图形表示一个用户,横坐标是年龄,纵坐标是性别.红色表示该用户喜欢这款游戏,蓝色表示该用户不喜欢这款游戏.比如,右下角这个蓝色方框,代表的是一个五六十岁的女士.蓝色表示她不喜欢这款游戏.再比如,左上角的红色三角形,代表的是一个十来岁的男孩.红色表示他喜欢这款游戏. 现在有个新用户,用绿色所示.这…