在人工智能和机器学习领域中，DSPY 是一个非常具有潜力的概念，其全称是 "Data-Driven Supervised Predictive Yield"。...它代表了一种基于数据驱动的监督预测收益的框架，主要应用于利用大规模的数据，进行预测性分析与模型的调优。...DSPY 背景和基本定义在人工智能的众多应用中，尤其是在工业控制、资源管理和生产优化等场景中，需要通过智能算法进行复杂的系统行为预测。而 DSPY 则是这些领域中非常受关注的一个子领域。...综上所述，DSPY 是一个非常具有发展前景的人工智能应用框架，广泛应用于工业、农业、物流等多个领域。它通过对大规模数据的监督学习与优化，实现了系统收益的最大化。...它所体现的从预测到优化的思想，也代表了现代人工智能系统的发展方向，即不仅仅局限于对数据的理解和预测，更着眼于通过优化算法对实际系统进行直接的改进和提升。
人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。...在本文中，我们将研究用于人工智能的高质量库，它们的优缺点以及它们的一些功能。让我们潜入并探索这些AI库的世界！ 1. TensorFlow “使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。”...该框架以具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构而闻名，无论是桌面，服务器还是移动设备。该框架以Python编程语言提供。...Caffe是一个强大的深度学习框架。 与此列表中的其他框架一样，它对于深度学习研究来说非常快速有效。 使用Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。...优点： 它拥有一支庞大而活跃的开发团队。 非常好的文档框架。 质量可视化。 缺点： 不是一个非常流行的框架。 与TensorFlow相比较慢。 8. Spark MLlib “可扩展的机器学习库。”
以下是针对当今热门话题AI的10个开源工具/框架。 TensorFlow 一个用于机器智能的开源软件库。...PyTorch是一个用于Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook的人工智能研究小组开发，用于概率编程的优步“Pyro”软件就是基于它构建的。...有用的链接 Torch Home GitHub Neuroph 用Java编写的面向对象的神经网络框架。 Neuroph可用于在Java程序中创建和训练神经网络。...OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目 OpenCog是一种多样化的认知算法集合，每一种都体现了他们自己的创新 - 但是整体架构的强大之处在于它严格遵守认知协同原理。...正在进行的OpenCog开发得到了人工智能通用研究所（AGIRI），Google Summer of Code项目等的支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、继承了HashSet类,底层实现HashMap，数据结构是链表 2.保证顺序、唯一、可以为null 3.查找较慢、插入删除较快 4.线程不同步、多线程使用不安全 如果要实现同步的set...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Torch Torch是一个开源机器学习库、科学计算框架和基于Lua编程语言的脚本语言。官网 Torch供 Facebook 人工智能研究小组、 IBM、 Yandex 和 Idiap 研究所使用。...Pytorch是一个Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用，主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发，Uber 的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。...Neuroph Neuroph是一种用 Java 编写的面向对象的神经网络框架。...这是可以自由混合、自由扩展和改进的开源软件。 ? OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目。官网 OpenCog是认知算法的多元化组合，每种组合都体现了它们的创新之处。...参考 10大热门人工智能开源工具（框架］
引言 随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为推动软件创新的关键力量。对于移动开发者而言，如何将这些强大的机器学习能力整合到自己的应用中变得尤为重要。...该框架的设计理念是让开发者能够轻松地集成和使用机器学习模型，而无需深入了解底层的技术细节。...Core ML 支持的机器学习框架 1. TensorFlow：Google 开发的广泛使用的开源机器学习框架，支持多种机器学习和深度学习算法。 2....PyTorch：由 Facebook 的人工智能研究实验室开发的深度学习框架，因其灵活性和易于使用而在研究社区中非常流行。 4....安装Core ML框架 Core ML框架是Xcode的一部分，所以当你安装了Xcode后，就已经具备了使用Core ML的基础。
因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。...Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用 除了上面说到的NumPy，还有SciPy、NLTK、os（自带）等等不一而足。...不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。 3. Python的效率很高。 解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。...最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高...c++ 的cpu效率是远远高于 python 的.不过 python 是一门胶水语言，它可以和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python 库底层都是 c++ 实现的，意思就是说：你用python
卷积神经网络的结构包括交替出现的卷积层、激活层和池化层，以及作为输出的全连接层； 卷积神经网络的作用是逐层提取输入对象的特征。...其要点如下： 生成式对抗网络是一类运行在零和博弈框架下的无监督学习算法，由生成器和判别器构成； 生成器的目的是精确模拟真实数据的分布，判别器的目的是精确区分真实数据和生成数据； 生成式对抗网络的主要优点是超越了传统神经网络分类和特征提取的功能...； 概率图模型体现了“表示 - 推断 - 学习”的问题解决框架。...； 集群智能在人工智能中的应用代表的是从宏观模仿到微观解构的方向转变。...； 概率图模型体现了“表示 - 推断 - 学习”的问题解决框架。
google TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...facebook torch Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。...的例程 惊人的通过LuaJIT的C接口 线性代数例程 神经网络，并基于能量的模型 数值优化例程 快速高效的GPU支持 可嵌入，可移植到iOS，Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程...Torch 的核心是流行的神经网络，它使用简单的优化库，同时具有最大的灵活性，实现复杂的神经网络的拓扑结构。你可以建立神经网络和并行任意图，通过CPU和GPU等有效方式。
美国发布了多份关于人工智能的政府报告，第一个成为世界上把人工智能上升到国家战略层面的国家，在互联网的发展上美国就抢占了先机，估计在人工智能领域他们也不干落后。...英国也确定了为了人工智能的发展目标，也发布了一系列政府工作报告，指出要加快人工智能技术的发展。...，当前科技的发展，以人工智能为目标，人类未来的发展离不开人工智能。...人工智能受到这么大的礼遇，各国争抢发展先机，那么人工智能框架到底是什么样的，人们都需要在哪些层面考虑人工智能的发展，问题也还是很多的。...如果用图形的方式标示，我们依然按照类似云计算整体框架标尺人工智能，从下到上基础设施、算法层、技术层、应用层。
分享一些热门的人工智能开源工具/框架。 TensorFlow TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。...4.线性代数程序 5.神经网络和基于能量的模型 6.数字优化程序 7.GPU支持，更加快速和高效 8.可嵌入，带有 iOS 和 Android 的后台端口 Torch供 Facebook 人工智能研究小组...Pytorch是一个Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用，主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发，Uber 的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。...Neuroph Neuroph是一种用 Java 编写的面向对象的神经网络框架。...这是可以自由混合、自由扩展和改进的开源软件。 OpenCog OpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目。 OpenCog是认知算法的多元化组合，每种组合都体现了它们的创新之处。
在科技飞速发展的当下，人工智能与元宇宙成为了备受瞩目的前沿领域。它们不仅是科技进步的象征，更预示着未来社会和经济发展的新方向。而要深入理解这两大领域，关键在于掌握其构建的底层技术框架。...一、人工智能的底层技术核心 （1）机器学习算法 机器学习是人工智能的基石，它赋予机器从数据中自动学习模式和规律的能力。...三、人工智能与元宇宙技术的融合 人工智能与元宇宙的底层技术并非孤立存在，而是相互融合、相互促进。...在元宇宙的用户交互体验上，人工智能实现了智能语音交互、智能客服、虚拟角色的智能行为控制等。...展望未来，随着这些底层技术的不断发展和创新，人工智能与元宇宙将深度融合，创造出更加智能、沉浸式、人性化的虚拟世界。它们将深刻改变我们的生活、工作和社交方式，带来前所未有的机遇和挑战。
摘要 我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。...为了建立这个框架，我们审视了 AGI 的现有定义，并从中提炼出六大原则，以构建一个实用的 AGI 分类体系。...此外，这一框架也暗示了，具备“超人级”系统可能会执行比较低级别的广义人工智能（AGI）更为广泛的任务，因为能够执行与人类技能根本不同的任务本身就意味着超越了所有人类的能力（人类根本无法完成这些任务）。...5 对 AGI 的测试 在我们提出的六大定义通用人工智能（AGI）的原则中，有两项（原则 2：普适性和性能；原则 6：关注达成 AGI 的途径）指导我们构建了一个分层的本体论框架，旨在促进对人工智能（AI...人工智能交互范式：风险评估新框架 表 2 2 展现了通用人工智能（AGI）水平、自主水平与风险之间的相互影响。模型性能和适用范围的提升开启了更多交互方式的选择（包括潜在的完全自主 AI）。
数据驱动测试（DDT）是一种方法，其中在数据源的帮助下重复执行相同顺序的测试步骤，以便在验证步骤进行时驱动那些步骤的输入值和/或期望值。...无论是 PO 设计模式还是数据驱动测试，其实都是目前测试工程师在编写自动化测试框架中的常用技巧与设计模式。...而以前复杂的设计模式与框架，可以利用ChatGPT轻松生成，只需要在其基础之上做适当的调优即可。...实践演练提示词：请示使用PO设计模式编写一个Web自动化测试脚本，要求使用到pytest测试框架和selenium web自动化框架。...总结写清楚需求：明确生成的框架使用的技术栈，比如示例中的 python + selenium。将复杂的任务拆分为更简单的子任务：将PO设计模式与数据驱动测试拆成两个提示词进行提问，方便后续进行纠正。
长短期记忆网络 Liquid State Machine,(LSM) 液体状态机 Hopfield神经网络 ---- 框架入门比较简单,按照官方的教程即可....两个输入栏表示了学生学习的时间和期中考试的分数。 最终结果栏可以有两种值，1 或 0，来表示学生是否通过的期末考试。...这是一个二元分类问题，多层感知器可以从给定的样本（训练数据）进行学习，并且根据给出的新的数据点，进行准确的预测。 代码如下: ?...参数的取值一般在0-1之间的范围....数据的处理需要写代码来完成,不然如果面对实际中上百万的数据,想想都头疼. 结果可以看下图: ? 写入代码就是这样子的: ?
将 C++编写的传统数据处理模块与基于 Python 的人工智能框架巧妙融合，恰似一场强强联合的科技盛宴，不仅能够充分发挥二者的优势，还能为解决复杂的现实问题开辟崭新的路径，无疑已成为众多技术爱好者与专业人士瞩目的焦点...随后，将处理后的数据无缝传输至 Python 的人工智能框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，借助其强大的机器学习与深度学习算法，挖掘数据深层次的价值，实现精准预测、智能分类等复杂任务。...在集成过程中，如何确保数据在两种语言环境之间的高效传输与正确转换，成为摆在开发者面前的一道难题。 不同的 Python 人工智能框架都有其独特的接口与数据结构要求。...该系统上线后，推荐的准确性与实时性得到了显著提升，用户的满意度与参与度大幅提高，为企业带来了丰厚的商业回报。 随着技术的不断演进，C++与 Python 人工智能框架的集成将更加紧密与智能。...未来，我们有望看到更加自动化的集成工具与框架出现，进一步降低集成的难度与门槛。
此项工作可能会开启一个有希望的未来方向，即仅从数据中发现通用的多智能体学习算法，并且最少程度的使用人类的先验知识。...主要解决哪些问题 该论文首次提出并实现了在不需要先验博弈论知识的前提下，仅通过智能体与对手的交互数据，让AI自主发现零和博弈求解算法的算法框架。...该论文的算法通过元学习(learning to learn)的方式，自适应的产生更为合适的自动课程，从而在近似最优策略可得的情况下，实现更好的策略池扩展，获得更低的被剥削值（Exploitability...经过学习的课程选择策略将充分考虑best-response本身的强弱从而给出对应的合适课程，极大增强策略的多样性。而基于Nash均衡的课程在第7个iteration后就无法提供新的有效策略。...同时，仅仅在相对简单的Kuhn Poker上训练得到的课程选择策略可以在更为困难的 Leduc Poker 上进行泛化并获得比基线更好的效果。这充分展现了算法学习的课程选择策略的泛化能力。
简介上一篇文章我们介绍了使用ChatGPT帮我们编写自动化测试脚本，但是上文编写的脚本并不符合我们的PO设计模式，作为现在主流的设计模式，更加方便我们去编写脚本，一旦页面发生变动，我们的代码改动也会变小...PO模式的数据驱动测试。...演练示例提问：请使用PO设计模式编写一个网站登录的Web自动化测试脚本，要求使用到Pytest测试框架和Selenium Web自动化框架。...提问：我现在想把用户名密码使用数据驱动+参数化的方式传入，请修改你的 test_login 的代码。...总结本文主要介绍了使用ChatGPT实现PO设计模式和数据驱动测试的结合，我们需要注意的是，我们在提问时可以将PO设计模式和数据驱动测试分开，这样方便我们对ChatGPT的回复进行纠正，也把更为复杂的任务简单化了
俄亥俄州立大学的研究人员创建了一个框架，该框架将庞大的患者治疗相关的数据集与强大的计算功能相结合，从而得出经过重新调整用途的候选药物以及这些现有药物对一组预定结果的估计效果。...俄亥俄州立大学的计算机科学与工程学和生物医学信息学助理教授张平（音译）说：「这项工作为我们展示了如何利用人工智能对患者进行药物测试、加快实验假设的产生以及加快临床试验的速度。...具有有益作用和统计学意义的药物成分将被视为重新定位的候选药物，并建议用于治疗冠心病。 「我们提供了一个有效且易于定制的框架，该框架使用真实数据的回顾性分析来生成和测试多个重新定位的候选药物。...「现实世界的数据中有许多干扰因素，这就是我们必须引入能够处理多个参数的深度学习算法的原因」。 张教授说，他是医学人工智能实验室的负责人，也是俄亥俄州立大学转换数据分析研究所的核心成员。...「如果我们有成百上千的干扰因素，那么没有人可以与之合作。因此，我们必须使用人工智能来解决问题」。 ?
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对这一项目的...ParlAI（读音为 par-lay）是一个用于对话人工智能研究的框架，是用 Python 实现的。...该框架的目标是为研究者提供： 一个用于训练和测试对话模型的统一框架 一次性在许多数据集上进行多任务训练 无缝集成 Amazon Mechanical Turk，以便数据收集和人工评估 这第一个版本支持超过...目标 用于评估模型的统一框架 可按需下载任务/数据集，且为它们提供了同样简单的接口 统一的数据集输入和评估框架/标准 agents/ 目录鼓励研究者提交他们的训练代码，以便在该 repo 中分享 协助重现...代码 代码被设置进了几个主要目录： core：它包含了框架的首要代码。 agents：包含了可以凭不同任务交互的代理（比如：机器学习模型）。
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