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搜索关键字:推理    ( 963个结果
人工智能深度学习入门练习之(11)TensorFlow – 理解人工智能
具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时,人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务,甚至比人类做得更好,例如,围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 16:29:58    阅读次数:48
《数据结构与算法之美》08——排序(一)冒泡排序、插入排序、选择排序
一、如何分析一个“排序算法” 从三个维度进行评价和分析: 1. 排序算法的执行效率 a. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度 b. 时间复杂度的系统、常数、低阶 c. 比较次数和交换(或移动)次数 2. 排序算法的内存消耗 用空间复杂度来衡量。 原地排序算法,特指空间复杂度是O(1)的排序算法。 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-19 11:53:01    阅读次数:41
深究异或webshell原理以及服务器处理免杀的流程
深究异或webshell原理以及服务器处理免杀的流程 前言 首发合天 之前一直接触rce;但是总是可以看到过滤就可以考虑无数字和字母的webshell或者免杀马,但是今天碰到一道题,让我深刻理解了深究的重要性;不能无脑依靠网上无数字和字母的webshell了;需要知道细节;这里我们知道,常规的ctf ...
分类:Web程序   时间:2020-06-18 23:19:10    阅读次数:79
用python玩推理游戏还能掌握基础知识点,有趣又充实,你不试试吗?
可能更多的人依然还在苦苦的学python各种知识点,但其实同样很多人,玩着游戏就把python学会了。 用python玩推理游戏,是这份python教程中的12个游戏的其中之一。 有关这份Python教程的介绍(可获取): 他回国后对学生说,玩会这12个游戏就能掌握python基础,其实不难 12个 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-16 21:57:37    阅读次数:80
自然语言处理基本理论和方法(第二版)
作 者:陈鄞 编 出版社:哈尔滨工业大学出版社 I S B N: 9787560341262 定 价: ¥28.00 出版时间:2017年04月 http://product.dangdang.com/24245701.html?point=comment_point 第1章绪论1.1什么是自然语言 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-16 13:13:26    阅读次数:156
构建深度学习框架运行平台
构建深度学习框架运行平台 将为TensorFlow、PyTorch和TorchScript之外的元素构建一个简单的深度学习框架运行平台模型。将展示如何从Python和C++运行推理。 打包和推断接口还具有全面的文档字符串,并提供了API的更详细用法。 打包一个模型 包装模型的第一步是定义一个“问题” ...
分类:其他好文   时间:2020-06-13 11:19:27    阅读次数:52
基于PyTorch与TensorRT的cifar10推理加速引擎(C++)
一、思路 注:整个项目目前还有些欠缺,但可行 1、基于PyTorch训练出cifar10模型 2、以ONNX(Open Neural Network Exchange)格式导出模型cifar10.onnx 3、下载cifar10二进制版本数据集 4、创建TensorRT(vs c++)项目,解析模型 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-07 21:46:28    阅读次数:121
贝叶斯分类器
贝叶斯 贝叶斯(约1701-1761) Thomas Bayes,英国数学家。约1701年出生于伦敦,做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数、统计推断、统计的估算 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 21:57:18    阅读次数:78
人工智能以及朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)的因果推理误区
朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络而闻名。他还因在结构模型的基础上发展出因果和反事实推论而受到广泛称赞。2011年,ACM授予JudeaPearl图灵奖,以表彰他“通过发展概率和因果推理演算对人工智能做出的基础性贡献”。JudeaPearl在2018年出版了一本新著《为什么:关于因果关系的新科学》系统总结了自己近25年关于
分类:其他好文   时间:2020-06-06 09:27:12    阅读次数:200
概率图模型(推理:变量消除)(四)
概率图的一个重要作用是进行推理,针对某个随机变量,告诉我们它到底有没有可能,有多大可能发生。之前在representation相关的内容中,我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-04 01:14:31    阅读次数:106
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