1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要更系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。2. 随
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2023-07-16 20:47:23
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人工智能与网络架构技术结合1.背景2.设计考虑和原则2.1 关键要求2.1.1 数据管理2.1.2 先进基础设施2.1.3 灵活的人工智能部署2.1.4 生态系统开放性2.2 Gaps3. 架构特征3.1 总体设计范围3.2 面向任务的通信3.2.1 任务管理3.2.2 资源编排/运行时间调度3.2.3 数据管理3.2.4 通信机制3.2.5 RAN架构3.3 边缘的深度融合计算和通信3.3.1
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2023-08-10 23:49:30
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自近几年来，人工智能技术越发火热，Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野，越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事，考虑到目前市面上存在着大量可用资源，众多怀有这一抱负的专业人士和爱好者往往发现自己很难建立正确的发展路径，为什么会这样呢？这是因为这一领域每时每刻都在变化着，为了能够跟紧时代步伐，小编从北京华清远见教育集团众多企业级实
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2024-01-25 21:47:39
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目录Python人工智能基础-Python入门1.基础语法1.1.Python概述(了解)1.2.Python开发环境1.3.注释1.4.变量、标识符、命名、关键字1.5.数据类型及转换1.6.输入、输出、格式化符号1.7.运算符1.8.if条件判断1.9.项目实践1.10.测试1.11.作业2.循环、字符串、列表3.元组、字典4.函数5.文件操作6.面向对象7.异常处理、模块8.正则表达式9.排
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2023-09-19 11:21:28
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我们日常生活中常见的各类APP、智能汽车、送餐机器人...都与人工智能和云计算密不可分，人工智能和云计算给我们的生活带来便利，变得更加敏捷和灵活，提升了我们生活的幸福感。随着技术的发展，人工智能与云计算正在慢慢融合，那么，人工智能是如何助力云计算发展的呢？(1) 更低的成本 云计算的一大优势是消除了与数据中心相关的成本，比如硬件和维护。对于人工智
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2023-10-27 10:23:02
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系列文章目录第一章 人工智能发展大事件第二章 PyTorch基础第三章 深度学习基础 文章目录系列文章目录一、人工神经网络（ANN）二、深度学习基础三、计算机视觉四、卷积神经网络五、循环神经网络(ing) 一、人工神经网络（ANN）人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行
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2023-08-21 11:43:18
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原标题：人工智能最火编程语言：Python 大战 Java开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。让我们看一些数据。我将在Indeed.com上使用趋势搜索。它可以根据时间搜寻实际工作机会中特
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2024-08-19 14:00:54
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# 人工智能在云平台运维中的应用
随着云计算技术的迅速发展，云平台的运维变得愈发复杂。为了提高效率、降低运维成本，许多企业开始引入人工智能（AI）技术来进行云平台的管理和维护。本文将探讨人工智能在云平台运维中的应用，并提供相关的代码示例。我们还将展示序列图和甘特图，帮助理解这些应用。
## 人工智能的优势
使用人工智能技术，云平台运维可以实现以下几个方面的改进：
1. **自动化监控**：
1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从...
原创
2021-08-18 09:42:25
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1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从...
原创
2022-03-04 16:17:52
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神经网络是从大脑中获得灵感的模型系列，用于近似依赖于大量输入的函数，是一个非常好的模式识别模型。神经网络是非线性假设的示例，其中模型可以学习对更为复杂的关系进行分类。对于大量功能，它的扩展性也比Logistic回归好。它是由人工神经元组成的，这些神经元是分层组织的。我们有3种类型的图层：输入层隐藏层输出层我们根据神经网络的隐藏层数及其连接方式对神经网络进行分类，例如，上面的网络具有2个隐藏层。同样
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2023-09-13 09:43:39
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激活功能在神经元完成输入和权重之间的点积运算后，它还会对该结果施加非线性。该非线性函数称为激活函数。 过去，激活功能的流行选择是S型和tanh。最近发现，由于称为消失梯度的问题，ReLU层对深度神经网络具有更好的响应。简单网络的例子 考虑具有1个隐藏层，3个输入神经元，3个隐藏神经元和1个输出神经元的神经网络。人工神经网搭建在上图中，输入层有至四个节点，隐层有两个节点，输出层仅有一个节点，节点与节
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2023-08-14 23:15:32
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目录描述【问题背景】人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。【问题描述】在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，
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2023-06-09 14:17:33
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开篇语 文章整理自向世明老师的PPT，围绕神经网络发展历史，前馈网络（单层感知器，多层感知器，径向基函数网络RBF），反馈网络（Hopfield网络，联想存储网络，SOM，Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM，DBN，CNN）三部分进行讲述，给人一个神经网络的整体认识。 发展历史 单层感知器 基本模型如下 训练 如果激励函数是线性的话，可用最小二乘直接计算： 如果激励函数
人工智能应用在哪些方面？人工智能应用：计算机科学、金融、医院和医药、重工业、顾客服务。1、计算机科学人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部分。2、金融银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客
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2023-09-18 18:42:07
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一、人工智能概述1、人工智能发展必备三要素：数据、算法、计算力（CPU/GPU/TPU）CPU和GPU区别: http://www.sohu.com/a/201309334_468740Google TPU介绍:https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai
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2023-12-21 21:05:40
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一、三种概念解释：1、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它定义只阐述了目标，而没有限定方法。2、机器学习（MachineLearning，ML）：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。3、深度学习（DeepL
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2024-06-11 19:16:19
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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 1.人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学
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2023-07-08 11:39:37
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视频连接麻省理工学院公开课：人工智能01-人工智能1、关键词思维MIT:模型+表达！MIT:技能+经验（所有AI的专家）2、概念人工智能是关于支持模型建立的表达系统；模型是针对思维、感知和行动的模型。建立智能程序。人工智能是关于通过表示得以呈现的约束条件，而表示针对思维、感知和行动的模型。最后需要创建程序。显然，人工智能是关于算法的，通过针对思维、感知和行动的模型表示所呈现的约束条件得以实现。算法
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2024-05-06 11:57:00
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SVM是属于机器学习中的一个分类问题， 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习的大致分类：1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是
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2023-06-08 16:19:07
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