基于规则系统的表示与推理的动物专家系统（使用正向推理和反向推理两种方法） 文章目录基于规则系统的表示与推理的动物专家系统（使用正向推理和反向推理两种方法）解题思路代码运行结果 解题思路正向推理： 从用户提供的初始已知事实出发，从规则集中选出一条可适用的规则进行推理，并将推理到的结论加入事实库，重复上述过程，直到求得了所要的解或者规则集无法在扩展为止。算法描述如下： （1） DATA<-初始数
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2024-09-17 16:07:22
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1.字符串： （1）是一个有序序列，可以正向递增（从0开始N-1结束，前闭后开）（S[0],S[1],S[2]...）或者（S[-1],S[-2]，S[-3]...） （2）索引：在中括号[]里面写入序号。 （3）切片：在中括号[]里面写入开始序号和结束序号，中间用冒号：隔开。2.创建
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2024-01-12 11:37:23
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SSD（Single Shot Detection）是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络（Base Network），辅助卷积层（Auxiliary Convolutions）和预测卷积层（Predicton Convolutions）。本文包含了以下几个部分：（1）理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念（2）SSD网络框架图（3）SSD网络中几个重要概念的详细解释（4）SS
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2024-01-06 06:16:53
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# 探索 Python 正向化
在今天的数据科学和机器学习领域，数据预处理是至关重要的一个环节。所谓的“正向化”是指将数据转化为适合模型输入的格式，而 Python 在这个领域展现了强大的能力。本文将介绍正向化的概念、实例及其在数据科学中的应用。
## 什么是正向化
正向化（Normalization）是数据预处理中的一个重要步骤，其目的是为了提高模型的收敛速度，降低过拟合的风险。通过将特征
原创
2024-10-06 05:21:32
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摘自：题目：婚介所登记了N位男孩和N位女孩，每个男孩都对N个女孩的喜欢程度做了排序，每个女孩都对N个男孩的喜欢程度做了排序，你作为月老，能否给出稳定的牵手方案？稳定的定义：如果男孩i和女孩a牵手，但男孩i对女孩b更喜欢，而女孩b的男朋友j拼不过男孩i，则没有力量阻碍男孩i和女孩b的私奔，这即是不稳定的。思路：1962 年，美国数学家 David Gale 和 Lloyd Shapley 发明了一种
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2024-07-11 20:47:40
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在我们阅读文献时，我们经常会看到类似这样的句子： 当数据服从正态分布时，我们要使用这种统计方法进行检验，当数据不服从正态分布时，我们要使用那种方法进行检验。你一定会有疑问，这是为什么呢？判断数据是否服从正态分布在这一过程中到底起到什么作用呢？其实很多时候，在我们获得数据之后都需要从单一样本中获得样本的信息，并通过统计分析的方法来估计总体的参数信息。在进行统计分析之前，我们需要识别样本的
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2023-11-02 12:42:21
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1、 可以作为软件测试对象的是(B)。 A. 需求规格说明 B. 源程序 C. 设计规格说明 D. 数据库设计2、 对软件系统结构图描述正确的是(D)。 A.原子模块是位于中间结点的模块 B.扇出是调用一个给定模块的模块数 C.结构图是描述软件系统功能的 D. 深度越深宽度越宽说明系统越复杂3、 对数据流图（DFD）描述错误的是(B)。 A. 数据流图是描述数据处理过程的工具 B. 数据流图直接支
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2024-07-19 15:56:22
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编者按：机器推理要求利用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断，在自然语言处理领域中非常重要。此前我们介绍了机器推理系列的概览，机器推理在常识问答、事实检测、跨语言预训练、多轮语义分析和问答任务中的应用，本文作为该系列的第五篇，将介绍微软亚洲研究院在跨模态预训练领域的研究进展。近年来，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域不断碰撞和融合，衍生出很多跨模态研究课题（
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2023-10-23 16:47:02
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KL散度的公式是假设真实分布为，我们想用分布去近似，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用还是用?下面就来分析这两种情况：正向KL散度: 被称为正向KL散度，其形式为： 仔细观察（1）式，是已知的真实分布，要求使上式最小的。考虑当时，这时取任何值都可以，因为这一项对整体的KL散度没有影响。当时，这一项对整体的KL散度就会产生影响，
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2023-09-15 16:14:39
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正向预查 Python 是一种用于解决特定问题的技术，它能够通过分析请求并提前加载数据，提高应用程序的响应速度和用户体验。在这篇文章中，我们将深入探讨“正向预查 Python”的各种技术和实战背景，帮你更好地理解如何应用这一技术。
### 背景定位
在移动端和 web 应用的背景下，用户体验的好坏直接影响到应用的受欢迎程度。许多情况下，用户在等待数据加载时会感到困惑甚至不满，因此提前分析请求并
Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑 文章目录Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑常用逻辑与数学推理的关系所有可能的真值表总结规律 逻辑关系表达式可以认为是型为: $左侧 逻辑符号 $右侧 = 返回值 的表达式。其中左侧、右侧的取值可能为: 真(True)、 假(False)左右侧中间的逻辑符号为: 且(AND), 或(OR), 异或(XOR) 等等
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2023-10-27 09:14:28
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# Python正向化处理：数据预处理的基础
在数据分析和机器学习中，数据的质量往往直接影响到模型的效果。为了提高数据的可用性，正向化处理成为了一项重要的预处理步骤。本文将通过定义、步骤与示例等方面带您深入了解Python中的正向化处理。
## 什么是正向化处理？
正向化处理（Normalization），又称归一化处理，是一种数据处理技术。它的目的是将特征缩放到一个特定的范围，通常是0到1
原创
2024-09-18 06:15:01
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# 理解推理与Python编程
在现代科技的快速发展中，推理（Inference）已经成为多个领域中不可或缺的一个环节。推理可以被理解为通过现有的信息或数据，得出新的结论或做出决策的过程。这个过程在数据科学、机器学习和人工智能中尤为重要。本文将通过一些实例和Python代码来帮助大家理解推理的核心概念。
## 什么是推理？
推理是从已知前提中得出新结论的过程，通常可以分为两种主要类型：演绎推
推理Python是一种用于基于逻辑和数据进行推理和决策的编程语言，其使用了强有力的库和工具，支持各种推理机制，如逻辑编程、规则推理和贝叶斯推理等。随着版本的更新，新特性不断被引入，同时也对现有代码产生了影响。在这篇文章中，我们将深入探讨在推理Python中版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展的内容。
### 版本对比与兼容性分析
在推理Python的演进过程中，每个版
一、序言在探索"知识推理"的时候找到了pyDatalog这个工具。它借鉴了Datalog这种声明式语言，可以很方便自然地表达一些逻辑命题和数学公式，并且它是在我现在最爱的python上实现的。尝试以后，其简洁优雅的形式一下子把我吸引住了。来看一个官网上用它实现阶乘的例子：from pyDatalog import pyDatalog
pyDatalog.create_terms('factoria
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2023-12-22 20:56:37
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之所以研究这个算法，是因为最近在研究NLP中文的分词，所谓分词就是将一个完整的句子，例如“计算语言学课程有意思”，分解成一些词组单元“计算语言学，课程，有，意思”。 “最大匹配法” 在中文分词中有所应用，因此这里介绍一下。 “最大匹配法” 分为正向匹配和逆向匹配，这里先看正向匹配。 算法思想： 正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切
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2023-10-12 10:13:27
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推理代码：// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>
// cuda include
#include <cuda_runtime.h>
// system include
#include <stdio.h>
#include <ma
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2023-12-23 23:05:23
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知识推理是知识图谱研究的一大重点和难点1.1 基于逻辑规则的知识图谱推理基于逻辑规则的知识图谱推理是指通过在知识图谱上运用简单规则及特征，推理得到新的事实，该方法可以利用知识的符号性，精确度高且能为推理结果提供显式的解释。基于逻辑规则的推理分为基于逻辑的推理、基于统计的推理和基于图结构的推理。1.1.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指直接使用一阶谓词逻辑FOL、描述逻辑等方式对专家制定的规则进行
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2023-10-07 13:42:49
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1、1.1分次的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大的匹配法） 1、正向最大匹配算法正向最大匹配算法（MM）的思想是假设自动分词中最长词条所含汉字的个数为n， 则截取需要分词文本中当前字符串序列中的前n个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个n字词那么就匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个n字词那么匹配失败， 匹配字段去掉最后一个汉字， 剩下的字符作为新
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2023-10-14 22:11:19
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连续型变量是我们最常见到的一种变量类型。通常对这一类变量进行统计分析时，首先我们都是要检验他是否符合正态性分布的，因为符合正态分布的数据和不符合正态分布的数据，所采用的统计学方法是完全不一样的。 今天我们就来详细讲解连续型变量的正态分布检验如何在SPSS中进行具体操作。 一个连续型变量数据是否符合正态分布，通常有以下两
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2023-12-14 09:43:29
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