0.darkforest说明 darkforest是facebook田渊栋博士开发的深度学习围棋程序,2016的uec cup得了第二名(http://jsb.cs.uec.ac.jp/~igo/eng/) 1.docker说明docker成立于2013.3,到2015.4公司估值10亿美金,github star进入了前十.vmware和微软成立了专门的部门支持docker,国外FLAG,国内BAT等公司都已全线跟进. 到https://hub.docker.com/explore/搜索cud…

/* 版权声明:可以随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo以5:0的压倒性优势击败了欧洲围棋冠军.专业二段棋手Fan Hui.这是近期一周来最火爆的新闻了.16年3月份AlphaGo会和近期10年平均成绩表现最棒的韩国九段.世界冠军李世石进行对弈,这无疑也是最吸引眼球的一场人机世纪大战,假设此役AlphaGo获胜.这意味着人工智能真正里程碑式的胜利.从此起码在智力博弈类游戏范围内,碳基体人类将无法抵挡…

概述此为人工智能 (AI) 测试第二篇 第一篇主要介绍了 人工智能测试.测试什么.测试数据等.第二篇主要介绍测试用例和测试报告.之后的文章可能具体介绍如何开展各项测试,以及具体项目举例如何测试.测试用例 人工智能 (AI) 测试 或者说是 算法测试,主要做的有三件事. 收集测试数据    思考需要什么要的测试数据,测试数据的标注    跑测试数据    编写测试脚本批量运行    查看数据结果    统计正确和错误的个数,查看错误的数据中是否有共同特征等 而编写测试用例,主要是围绕数据来进行.为…

在2019年6月,我产生了一个想法,即人工智能探索测试AIET(Artificial intelligence exploration test),大概用了一周时间来思考怎么把人工智能应用到测试领域,我是从今年的四月份开始关注AI测试的,当前大多是提出AI测试的想法,但是并没有具体的思路,大部分还停留在依赖经验,或者依赖需求,又或者提前编写案例来进行自动化测试,看了许多许多案例,我认为这些都是下下之选. 说句自大的话,以下这些我觉得才是真正登堂入室的AI测试,可以称之为人工智能的: 我接触过这种…

测试用例 人工智能 (AI) 测试 或者说是 算法测试,主要做的有三件事. 收集测试数据 思考需要什么样的测试数据,测试数据的标注 跑测试数据 编写测试脚本批量运行 查看数据结果 统计正确和错误的个数,查看错误的数据中是否有共同特征等 而编写测试用例,主要是围绕数据来进行.为更好的设计测试用例,首先需要了解一些项目的情况.这些东西如果在<需求文档>中就有描述是最好的.如果没有需要找算法工程师沟通了解. 测试用例的思考点 - 项目落地实际使用场景,根据场景思考真实的数据情况,倒推进行测试数据收集…

工具简介 ATC是FaceBook开源的移动网络测试工具Augmented Traffic Control(ATC),能够方便的让我们模拟各种网络环境进行测试. ATC有两个最吸引人的特点: 在手机上通过Web界面就可以随时切换不同的网络环境. 多个手机可以连接到同一个WIFI下,相互之间模拟的网络环境各不影响. 搭建步骤 一.基础准备 1. 硬件准备 我这里用的是水星(Mercury)MW150U 150M无线USB网卡(别问为什么,要是你用别的网卡可以支持ap模式且有驱动也是可以的,我之前用…

人工智能测试 什么是人工智能,人工智能是怎么测试的.可能是大家一开始最想了解的. 大家看图中关于人工智能的定义.通俗点来说呢,就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务:比如看懂照片,听懂说话,思考等等.很多人测试的同学会问,那人工智能是怎么测试的?其实这个问题本身问的不太对. 举个例子,把 人工智能 比做 水果.如果有人问你 “水果是怎么吃的”,你可能不知道怎么回答.在不知道是什么类型的水果,或者具体是什么水果的时候,恐怕不能很好的回答这个问题.那正确的问法是什么,可以从具体的人工智能应用的来…

人工智能测试 什么是人工智能,人工智能是怎么测试的.可能是大家一开始最想了解的.大家看图中关于人工智能的定义.通俗点来说呢,就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务:比如看懂照片,听懂说话,思考等等.很多人测试的同学会问,那人工智能是怎么测试的?其实这个问题本身问的不太对. 举个例子,把 人工智能 比做 水果.如果有人问你 "水果是怎么吃的",你可能不知道怎么回答.在不知道是什么类型的水果,或者具体是什么水果的时候,恐怕不能很好的回答这个问题.那正确的问法是什么,可以从具体的人工智能…

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摘自知乎的回答 作者:者也 以上是个人读研以来感受用得最多的数学基础课,挂一漏万,大侠请补充指正 高等数学是基础中的基础,研究生以上级别的一切理工科都需要这个打底,数据挖掘.人工智能.模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础 概率论.数理统计.随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论.方法.模型…