文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间）（1）基向量（2）向量张成的空间（3）特征向量与特征空间五：向量线性相关性（1）数学角度解释（2）空间角度解释 一：标量和向量（1）基本概念标量：由单一数值构成的对待研究对象的量化评价，标量的定
AI学习笔记 第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体。在绘图是选中一个物体，就可以将它自由的移动。和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点，你可以通过这些控制点对物体进行变形。 而第二个白箭头是用于挑选和移动节点，这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似，可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制，从而达到控制线段形状
本文没有任何违规内容，全是科普AI的，麻烦官方通过下。目录1. ChatGPT是什么2. ChatGPT的发展历程3. ChatGPT对程序员的影响4. ChatGPT对普通人的影响5. ChatGPT的不足之处本文带大家去了解AI的发展！1. ChatGPT是什么ChatGPT是一个基于人工智能的聊天机器人，它可以与用户进行自然语言交互，回答用户的问题，提
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2023-10-11 06:34:56
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基础知识1. 图像知识1.1 图像频率信息1.2 图像特征1.2.1 颜色特征1.2.2 纹理特征1.2.3 形状特征1.2.4 空间关系特征2. 机器学习知识2.1 机器学习任务2.2 模型描述2.2.1 线性回归2.3 神经网络类型2.3.1 标准网络2.3.2 循环网络2.3.3 卷积网络2.3.4 其它网络3. 深度学习知识3.1 激活函数3.2 剪枝算法 1. 图像知识知识体系数字图像
知识图谱综述前言知识图谱构建结构图知识图谱的架构构建过程跨语言知识图谱构建知识图谱的应用问题与挑战结语参考文献 前言最近开始研究知识图谱，首先看了几下综述，做一个总结性的描述。为之后学习奠定基础。知识图谱构建结构图首先我们先上在构建知识图谱的一个总体架构图。其定义应为如下， 知识图谱．是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系．其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组
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2023-10-16 00:25:57
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第四章的作业和实践题要论印象深刻无疑就是AI的那道题了。不得不说一开始看到题目的时候，我真的蒙了很久。 本题要求你实现一个简易版的 AI 英文问答程序，规则是：1.无论用户说什么，首先把对方说的话在一行中原样打印出来；2.消除原文中多余空格：把相邻单词间的多个空格换成 1 个空格，把行首尾的空格全部删掉，把标点符号前面的空格删掉；3.把原文中所有大写英文字母变成小写，除了 I；4.把原文
一、知识图谱的架构（逻辑结构+体系架构）1.1 知识图谱的逻辑结构（数据层+模式层）数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实
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2023-08-11 10:53:31
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常见知识图谱详细介绍 **# 因为任务的需要,所以最近总结了一下目前常见的几个知识图谱,比较详细,例如:Freebase、wikiData、Schema.org、DBPEDIA、YAGO、Wordnet、Conceptnet、Babelnet、OpenKG.cn等## **分类: 知识图谱种类
数据源: 维基百科
数量: 4428万条实体, 765个类别, 2312676个
# GPT 知识库架构图
在人工智能领域中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型已经成为了一个非常重要的研究方向。它可以生成自然语言文本，被广泛应用于对话系统、文本生成和理解等领域。GPT模型的知识库架构图是非常重要的，它展示了GPT模型中各个组件之间的关系和交互。
## GPT 知识库架构图
