参考链接： 人工智能中的推理 产生式推理，即利用产生式知识表示法所进行的推理，而由此产生的系统称为产生式系统。 ...文章目录 基本结构综合数据库规则库控制系统 推理方式正向推理算法过程优点缺点 逆向推理算法过程优点缺点 基本结构 产生式的基本结构包括： 控制系统（control system）规则库（...它包含了将问题从初始状态转换成目标状态所需要的所有变换规则，所以规则库是产生式系统进行问题求解的基础。 ...控制系统 控制系统（control system），也称为推理机，用来控制整个产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路。
1 产生式表示方法 产生系统 特点 2 框架式表示方法
创建：sessionid第一次产生是在直到某server端程序调用 HttpServletRequest.getSession(true)这样的语句时才被创建。
信号的产生 1 信号的基本概念 信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。...2 matlab产生sin波 使用matlab产生采样率为44.1khz的1khz的sin 波，并量化为32bit写成txt文档（用于FPGA数字信号处理仿真源）。...普通人人耳能听到的声音频率范围为20HZ-20KHZ 大家可以产生不同频率的声音试听,也可以产生方波或者三角波。
今日拔刺： 1、人工智能会导致大量失业，还是会产生大量工作机会呢？ 2、电动汽车的兴起，燃油发动机会消失吗？ 3、网购兴盛，中间商如何生存？...本文 | 3066字 阅读时间 | 8分钟 人工智能会导致大量失业 还是会产生大量工作机会呢？ 曾国藩曾经反对修铁路，他认为，如果货物都火车运输了，那些失业的挑夫们干什么啊？...在人工智能还没发展起来的时候，大家说：工作真难找。但各行各业的员工还是多的要溢出来了；现在，人工智能发展起来了，大家说：没工作找了。 但赚钱的还是在赚钱，养家的还是在养家。 ?...所以人工智能的到来是为了说明，未来不能靠体力吃饭，要么是脑力，要么是经济实力。 因为科技在进步，人也得进步。...人工智能也是一样，取代那些枯燥乏味的工作，让人去从事创造行业。很多人“宁愿吃身体上的苦，也不愿吃精神上的苦”。人工智能只是强行推了一把，逼着人类去突破自己。
Redis 产生背景 1.1.数据存储的发展史 1.1.1.磁盘时代 很久之前，我们的数据存储方式是磁盘存储，每个磁盘都有一个磁道。每个磁道有很多扇区，一个扇区接近512Byte。...1.1.2.数据库的产生 任何技术都不会平白无故产生。 我们数据库技术就是由于磁盘的I/O瓶颈。为了解决这个问题，我们将磁盘扇区分为4K的一个个小的分区，构成索引。...1.1.3.key-value数据库的产生 任何技术都不会平白无故产生。 我们将数据库发展到极致，产生出类似SAP公司的HANA数据库。...我们的业务逻辑，通常是多条数据查找，所以才会有瓶颈） 于是我们的k-v数据库产生了，这依赖于两个基础设施。冯诺依曼体系的硬件，以太网，和tcp/ip网络。
如何将 i for i in range(20) 变成产生器 # 如果列表是通过 for 循环产生的，只需要将方括号变成圆括号，就会将列表变成一个产生器 a = [i for i in range(
然而过去的几年里，许多机器学习系统产生了带有偏见或歧视的结果，人们对此也有着很多争议。...而这就是可解释的人工智能的用武之地。如果操作人员能够检查「推理」算法，就有可能在算法产生严重偏差之前进行纠正。...（AI 科技评论注：和人脑类似，人脑的思考是由特定区域内神经元的复杂放电而产生，但人们并不确切知道具体怎样的神经元活动会得出怎样的思考。...可解释的人工智能要求机器学习算法可以自己证明决策的正确性。...人们还需要做什么 虽然可解释的人工智能和神经网络的特征归因很有发展前景，但消除人工智能的偏见最终会归结为一件事：数据。 如果算法的训练数据不能公平的覆盖开发者想要服务的人群，系统就很有可能出现偏差。
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<stdlib.h> #incl...
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你的任务就是面对一群比赛选手，在经过了若干场撕杀之后，确定是否已经实际上产生了冠军。...Output 对于每个选手群，若你判断出产生了冠军，则在一行中输出“Yes”，否则在一行中输出“No”。
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),
接下来，本文探讨了人工智能开发者应该考虑的一些关键问题，以及促进创建人工智能数据管道的技术。...人工智能的数据设计 一旦确定了人工智能的应用，设计数据（即识别和记录数据来源）以开发人工智能模型往往是首先要考虑的问题之一。...每个方框代表数据管道的一个主要步骤：人工智能的数据设计，人工智能的数据sculpting，以及人工智能的数据评估和监测。每个步骤下都列出了改进数据用于人工智能管道的几个关键方法和考虑。...其他元数据包括数据出处，追踪数据的来源和时间，以及数据产生的过程和方法。...虽然人工智能模型可以容忍某种程度的随机标签噪音，但有偏见的错误会产生有偏见的模型。目前的注释往往依赖于人类的手工标记，而且费用昂贵。 降低注释成本的一种方法是数据编程。
Python产生随机数： 一.Python自带的random库 1.参生n–m范围内的一个随机数: random.randint(n,m) 2.产生0到1之间的浮点数: random.random...() 3.产生n---m之间的浮点数: random.uniform(1.1,5.4) 4.产生从n---m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k) 5...N维的均匀分布的随机数: np.random.rand(d1,d2,d3,…,dn) 2.产生n维的正态分布的随机数: np.random.randn(d1,d2,d3,......,dn) 3.产生n--m之间的k个整数：np.random.randint(n,m,k) 4.产生n个0--1之间的随机数: np.random.random(10) 5.从序列中选择数据: np.random.choice...(5,5,5)) #产生n维的正态分布的随机数 print(np.random.randn(5,5,5)) #产生n--m之间的k个整数 print(np.random.randint(1,50,5))
人工智能之所以叫“人工”智能，是因为人工智能是人类制造出来的，是比照人类的样子或者人类能够做的事情来设计的。所以人工智能只能越来越像人类，而不是人类越来越像人工智能。...现阶段，主要还是按照计算机模式的人工智能发展较快，这种智能模式叫“弱人工智能”；按照人脑模式的人工智能叫”强人工智能“，这项研究进展缓慢，真正的“强智能”机器人还没有出世。...这种转移最佳的载体就是人工智能，所以今后的人工智能将不再是“人工智能‘了，而是人机结合，是人的智能与永生机器的结合体。...从脑机接口的发展看，人工智能会和大脑发生链接。但是能产生什么，是不是如你所说的超级大脑就看发展了。 可是应当看到，人类的道德底限标准是不会变的。...外在危机与风险对人类社会产生致命打击之前，人类社会内部的矛盾冲突就有极大的可能置人类于死地。犯罪和邪恶，几乎不曾离开过人类哪怕一天。
异常的产生，及解决 1.数组索引越界异常，访问3索引，而数组没有。...–》 JVM检测程序有问题： 1.JVM产生一个异常对象（内容，原因，位置）， 2.在getElement方法中找一下，没有处理异常的方法（try/catch），抛给main方法，–> main方法没有处理手段
random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0
，该信号的默认处理动作是终止进程 3 SIGQUIT 当用户按组合键（一般采用 Ctrl + \ ）时，终端驱动程序产生此信号并发送至前台进程组中的每一个进程，该信号不仅终止前台进程组，同时会产生一个...，同时会产生一个 core 文件 6 SIGABRT 调用 abort 函数是产生此信号，进程异常终止，同时会产生一个 core 文件 7 SIGBUS 当出现某些类型的内存故障时，常常产生该信号，，该信号的默认处理动作是终止进程...，同时产生一个 core 文件 8 SIGFPE 此信号表示一个算术运算异常，比如除0、浮点溢出等，该信号的默认处理动作是终止进程，同时产生一个 core 文件 9 SIGKILL 该信号不能被捕捉或忽略...：信号产生 =》 信号保存 =》 信号处理 本文讲解的就是 信号产生 部分相关知识，下面正式开始学习 信号产生 ---- ===== 信号产生的方式 ===== 2、键盘键入 信号产生（发送）的第一种方式...核心转储 文件 ---- 总结 以上就是本次关于 Linux进程信号【信号产生】的全部内容了，作为进程信号系列的开篇之作，包含了很多内容，首先是对信号的产生、保存、处理相关概念进行了学习，然后针对信号产生
前言 知乎上有一个提问：Bug是如何产生的？ ↓↓↓ 今天，我们就这个话题，一起来做个讨论。 个人觉得程序员与BUG的关系，就像空气中的细菌与人的关系一样。...那篇文章我的观点认为，那种一个类成百上千行代码堆在一起，经过一个又一个接盘侠维护后的“屎山代码”，是很容易产生bug的。 那产生bug具体涉及到哪些场景呢？...在这里，我深度总结了以下10种场景，与你分享： 编程错误： 最常见的Bug产生原因之一是编程错误。本质原因还是程序员代码写的不规范或有漏洞，导致逻辑错误和数据错误。...（比如早些时候发现的log4j漏洞） 内存管理问题： 内存泄漏、访问已释放内存或者指针错误可能导致程序崩溃或产生不确定的行为。 安全漏洞： 安全漏洞也是一种Bug，可能被黑客用于攻击系统。...不一致的环境： 不同的操作系统、浏览器和硬件环境可能对程序的行为产生影响，特别是在跨平台开发中。 压力测试不足： 当系统在高负荷下运行时，可能会出现性能问题或崩溃。
1 竞争与冒险 当一个逻辑门的输入有两个或两个以上的变量发生改变时，由于这些变量是经过不同路径产生的，使得它们状态改变的时刻有先有后，这种时差引起的现象称为竞争（Race）。...竞争的结果将很可能导致冒险（Hazard）发生（例如产生毛刺），造成错误的后果，并影响系统的工作。...下面具体看一下毛刺是如何产生的。如图为一个与门电路： ? 我们期望的设计是a和b信号同时变化，这样输出 OUT 将一直为 0，但是实际中OUT产生了毛刺，它的波形如下所示： ?...可见，即使是在最简单的逻辑运算中，如果出现多路信号同时跳变的情况，在通过内部走线之后，就一定会产生毛刺。...判断一个逻辑电路在某些输入信号发生变化时是否会产生毛刺，首先要判断信号是否会同时变化，然后判断在信号同时变化的时候，是否会产生毛刺，这可以通过逻辑函数的卡诺图或逻辑函数表达式来进行判断。
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