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博客水木

一个学习总结与工作经验分享博客。

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分类: 人工智能

什么是人工智能? 人工智能的定义可以分为两部分,即”人工”和”智能”。 “人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。 人工智能求职条件 1、...继续阅读

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人工智能的商业化应用场景是我个人比较关注的话题,总体而言大多应用场景还在探路阶段,但似乎整个商业世界都要经历一轮AI化。与之前的信息化升级、互联网转型类似,最终当进入“IT不再重要”、“所有企业都是互联网公司”的阶段时,事情就成了。现将这类话题归总在“AI应用场景”这一板块下,将逐一观察与挖掘各种用武之...继续阅读

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向量 1.1 基本概念 【向量(vector)】:一个同时具有大小和方向的几何对象。 【行向量(row vector)】:一个1×n的矩阵,即矩阵由一个含有n个元素的行所组成: 【列向量(column vector)】:一个m × 1的矩阵,即矩阵由一个包含m个元素的列组成: 行向量的转置是一个列向量,反之亦然。 【向量的模】:向量的长度...继续阅读

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第四届互联网大会期间,由网易承办的网易未来科技峰会乌镇论坛在乌镇蚌湾剧场举行。本次活动邀请了微软全球执行副总裁沈向洋等众大佬参与讨论,会上还正式发布了2017年中国AI英雄风云榜TOP10人物榜单(官方网站http://tech.163.com/special/aihero_award/)。 据悉,2017年中国AI英雄风云榜是由网易科技、网易智能、新...继续阅读

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一元函数 先来看最最简单的一元函数的情况: 【导数】:函数y = f(x) 在点x0的某个邻域内有定义, 则当自变量x在x0处取得增量 deltax,函数输出值也相应取得增量deltay。 如果deltay与deltax的比值在delta_x趋于0时的极限存在,则f(x)在x0处的导数存在,即f(x)在x0处可导。该极限即为f(x)在x0处的导数,记作f’(x0)。 如...继续阅读

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监控在安保和巡查中发挥着重要作用,但也是一项非常乏味的任务,深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本文介绍了如何使用基于深度学习的目标检测去搭建一个简单但有效的监控系统,还比较了使用 GPU 多处理进行推断的不同目标检测模型在行人检测方面的性能。 监控是安保和巡查一个不可或缺的组成部分。...继续阅读

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1. 线性回归 简述 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合(自变量都是一次方)。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 优...继续阅读

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0 前言 实话实说啊,这个标题起得就有点标题党,识别是识别,准确率就有点玄学了。 1 环境说明 Win10 系统下 Python3,编译器是 Pycharm,需要安装 nonude 这个库。 Pycharm 安装第三方库的方法。 2 代码 2.1 识别少量图片 先导入 nonude 这个库(我也很奇怪为什么 import 的是 nude) import nude 再写出代码 print(n...继续阅读

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第一篇:方法适用范围 一、统计学方法 1.1 多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可 以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归 方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线...继续阅读

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最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导。特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap。 1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。...继续阅读

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