《人工智能》学习顺序 1.Python语言 2.数学课程 3.深度学习 4.机器学习 5.量化交易 6.数据挖掘 7.Kaggle课程 8.openCV 计算机视觉课程 9.NLP课程 10.算法进阶 CSDN微博--人工智能学习方法： https://blog.csdn.net/lixiaowei ...
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2018-07-07 01:11:01
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简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥 ...
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编程语言 时间：
2018-07-06 19:43:33
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AppleScript 虽然是一种脚本语言，但在我看来是最接近自然语言和最不具备计算机特质的编程语言了。即使没有计算机基础，在阅读基础文档和几个样例脚本之后，马上就能动手写出实用的脚本工具。 我感觉很多使用 Mac 系统的同学可能都没意识到，与自己每天作伴的 Mac 系统上还有这么一个强大高效的脚本 ...
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移动开发 时间：
2018-07-04 22:45:11
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深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。 什么是迁移学习？ 迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学 ...
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2018-06-29 19:24:29
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词义消歧：在自然语言中，一词多义现象普遍存在，如何区分不同上下文中的词汇语义，就是词汇歧义消解问题，或称词义消歧(word sense disambiguation,WSD) 基本思路：每个词表达不同含义时，其上下文（语境）往往不同，因此可以根据上下文信息区分词义 基本上下文信息包括：词、词性、位置 ...
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2018-06-28 22:56:00
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从一开始作为影响力巨大的卷积码的译码方法，到现在维特比译码器已经成为工程系统和各领域中应用最广泛的算法之一。现代磁盘驱动器通过PRML技术来加速访问；语音识别系统，自然语言系统，以及各种通信网络使用此方法或其变种。 ...
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2018-06-28 22:52:47
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1.测试与正确性论证的比较 测试和论证都是验证程序正确性的方法。 测试是在一组测试用例上执行一个程序，并将实际结果与期望结果进行比较以揭示错误的存在，但不会精确地揭示错误所在之处。如果可能输入的集合很小，进行彻底的测试时可能的，但如果输入集合非常大，则彻底的测试时不可能的。测试的优点是易于实施，工程 ...
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2018-06-25 17:01:42
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现如今提及人工智能，大家期待的一定是某种可以“学习”的方法，这种方法使用数学模型从数据中获取模式的某种表示。在众多“学习”方法中，获得最多关注，承载最多期望的非“神经网络”莫属。既然我们将这种数学方法称作神经网络，那么他必然和广泛存在于生物体内的神经网络存在某种联系。让我们考察一个典型的神经连接。 ...
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2018-06-24 21:08:02
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一. 测试与正确性论证的效果差异 程序的正确性论证是在用户提出需求后，进行规格撰写后，论证程序是否符合规格的过程。因为规格往往是布尔型或自然语言，对程序员来说并不如代码和测试数据直观，且工作量巨大。但相应的，好处是对代码整体进行了具体的剖析，在规格符合需求的前提下，能够发现程序与规格间的逻辑上的不符 ...
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2018-06-23 17:10:46
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1.上下文无关文法定义 文法：它描述语言语法结构的一组形式规则。 上下文无关文法：它定义的语法范畴（或语法单位）是完全独立于这种范畴可能出现的环境。例如，在程序设计语言中，当碰到一个算术表达式时，我们完全可以“就事论事”处理，而不必考虑它所处的上下文。然而，在自然语言中，随便一个词，甚至一个字的意思 ...
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2018-06-22 15:28:40
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