人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%。这个数据集包含约120万张训练图像、5
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程序员人的成长路径

最近朋友圈上被CTO的故事刷的满屏都是,着实又火了一次。 大概是某个C轮融资的医疗网站CTO被离职。而CTO是一个知乎大V和微信大号。此事一出,在微信群有支持也有反对之声。支持此CTO被离职的认为其在工作时没有Review程序,自己不写代码,而是热衷出没于技术大会,写互联网圈的花边新闻。而CTO侧的原因是深度参与创业多年,期权回报到头来一场空。 你我都不是吃瓜群众,这事不同角色不同的利益点
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【实时】 纵观2017互联网新趋势,手把手解析邮件营销新玩法

《2017中国科技&互联网趋势白皮书》于近日新鲜出炉,营销大环境变迁的同时,消费者心理以及行为也都在悄然发生改变。用户是核心,面对“苛刻挑剔”的客户和“不按套路出牌”的对手,营销人员们该何去何从? Focussend继《电商业2017四大营销趋势》后再度出击,以邮件营销为例,为大家解析最新互联网趋势下的营销新体验! ①     消费升级愈演愈烈,品牌化取代价格战 消费对经济增长的贡献率持续走高
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RobotCraft 2017 第二届国际机器人学暑期学校 2nd Edition of International Robotics Summer School

我们很高兴地宣布,第二届国际夏季课程RobotCraft 2017年:机器人技术国际学院,从7月3日至9月3日,在葡萄牙科英布拉。除了提供机器人技术背后的科学和艺术的一般概述和教学的基础,课程有一个强大的ROS组件,从开发的移动机器人在课程中的集成,到高级别的AI程序实现在ROS。在第一版中,RobotCraft 2016,我们接待了来自世界各地,来自不同国家,有不同形成领域和学位,从理学士到博士
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虚拟化与容器(docker)

虚拟化与容器日月逝矣,岁不我与 集群->RAC->SOA->ESB->云->虚拟化->容器->大数据->人工智能->虚拟现实云 层次产品 IaaS 阿里云/青云 PaaS kvm/xen/VMWare/VirtualBox/Docke/SAE/BAE SaaS 百度云/网易云/有道云 虚拟化 CPU虚拟化 内存虚拟化 IO虚拟化 完全虚拟化半虚拟化轻量级虚拟化 KVM/vsph
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马云: 贸易若停止 战争将开始

精彩语录: 我们的愿景是未来20年在世界上创造1亿个就业机会,服务全球20亿客户,以及帮助一千万中小企业在我们的平台获益。。 我们认为全球化在过去20年里被6万家大公司所控制,但倘若我们可以支持全球600万商家去做跨境贸易呢?所以 我们相信全球化只是个开始。 我们应该用商业和信任连接世界。阿里巴巴正在做的不仅是生意,而是连接信任、友谊、相互之间的了解。你永远不能强迫别人和你做生意,贸易只有在建立信
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记录我的五子棋开发从dos到图形库

大一上完一学期,接到老师的下学期专周作业开始写五子棋。最终效果不错。记录下我的整个开发过程和一下代码。五子棋算法不难,就是细节多。  最初,模仿着学长dos五子棋的风格参考无数博客开始写。首先main.c调用其他文件,一个run();函数作为选择界面,调用其他单独的函数。首先写玩家对战pvp,第一个成品。用一个二维数组表示棋盘,一个结构的x,y表示光标位置,wasd控制光标移动,光标就是图中极
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老7临走前的笔记

此算法为python配合C++,改进和训练人工智能历经两个月的时间,收入增加效果明显,当然最主要的还是新算法起作用了。7月份9000多美元,8月份稍微增加一点,本月13000美元。这只是他网站收益的一部分,google adsense收入则更超出这个。另外需要分享的是, paypal对于年收入超过50000美元的,受外汇管制的营销,用户可以直接打上海办事处电话,客服会告诉你一些提高限额的渠道。思路
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[IJCAI-17 口碑商家客流量预测]

IJCAI-17 口碑商家客流量预测               第 1 赛季截止日期          2017/03/14 赛制介绍重要时间2月8日 08:00: 评测启动3月7日 10:00: 报名截止&队伍融合截止3月8日16:00: 更新评测集3月14日 16:00: 最后一次评测触发  & 比赛结束3月19日 23:59: 代码 & 解题思路提交截止3月24日 10:00: 获胜队伍公
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语音识别下的智能家居

笔者在半年前曾对智能家居的控制和交互方式做过一个预测,预测手机会作为智能家居中心控制方式的一个过渡,然后将最终被语音识别、手势识别等基于人工智能的更自然的人机交互手段替代。然而以Alexa为代表的智能语音助手这两年迅速进入智能家居,改变了智能家居行业的发展趋势。截止2016年底,Echo已经卖出了600万台,同时支持了多达7000种能力(不同设备和应用),同时越来越多的设备正在加入Alexa的阵营
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博客开通随笔

现在是2017年2月5日12点56分,我发现自己已经浪费了很多时间。大致思考了一下自己这辈子的几件大事,其中关于学习和工作这方面,我是想做一款能够影响世界的产品,这和路遥在年轻时思考自己人生目标的那段经历很相似,他是打算写一部伟大的小说,可以说他做到了,而我想做一款产品,现在打算是在人工智能领域着手。我是一个带有轻微强迫症的完美主义者,这使得我在做一件事之前经常踌躇不前,这很不好——当然方向肯定是
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机器学习知识体系(强烈推荐)

随着2016年Alpha Go在围棋击败李世石,2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中,打败4名世界顶级德州扑克玩家,这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。人工智能已经不再是在各大公司幕后提供各种智能推荐、语音识别算法的工具,它已经慢慢走向台前进入到平常百姓的视野之中。曾经有人描述人工智能就向一列缓缓开向人们的火车,一开始非常遥远而且看起来非常缓慢,它慢慢
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看 Facebook 如何以三大法宝化茧成蝶

从大学宿舍到完整生态链:Facebook 12 年发展历程  先请看一下 Facebook 的简单发展史:  2004 年,扎克伯格在大学宿舍里开发了 Facebook,很长一段时间它只是一个简单的网站。但是后来,扩展到硬件,开发了各种产品,占据了整个社交领域,至少是北美的霸主地位。Facebook 还推进了 Connectivity(全民联网计划),给发展中国家提供免费的无线网络,再到后面做
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入门机器学习

《白话大数据与机器学习》读书笔记1.机器学习与数据挖掘的关系1.1《白话》的观点:1.1.1区别数据挖掘:从数据中找到规律或知识。 机器学习:让机器独立或至半独立地进行复杂或者高要求的工作。1.1.2联系对于算法的使用而言,不必区分该算法是属于机器学习领域还是数据挖掘领域。1.2《西瓜书》的观点:数据挖掘受数据库、机器学习、统计学影响最大,它是从海量数据中发掘知识。机器学习和统计学的研究为数据挖掘
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机器学习面试

面试的是BAT某家机器学习岗1.可以用于任务分配的算法,贪心,动态规划,分支限界法,拍卖算法以及一些人工智能算法(蚁群,遗传等)特点是什么?有什么优缺点?2.回归分析有哪些?说一下他们的原理以及特点,优缺点。1, 线性回归 线性回归的因变量是连续变量,自变量可以是连续变量,也可以是分类变量。如果只有一个自变量,且只有两类,那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量,且有三类或更多类,那这个回归就
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人工智能之进化算法(转载)

1.     什么是进化算法?进化算法分为:遗传算法,遗传策略,进化算法,进化策略。 2.     什么是遗传算法遗传算法总共有三大点模仿遗传方式,复制,交换,突变。(1) 编码,即是遗传算法要用的字符串,表达所研究的问题。一般用固定.的字符串,通常字符串为0或1。长度是根据问题的数值来确定的。例如31,就取5位。  并不是所有的问题都能用固定字符来表示(2) 形成初始群体。常用随即的方法形成初始
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开源的顶级人工智能工具

人工智能(artificial intelligence,AI)是科技研究中最热门的方向之一。像 IBM、谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。考虑到人们对此感兴趣的程度,我们将不会惊讶于斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论:“越来越强大的人工智能应用,可能会对我们的社会和经济产生深远
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从生理学研究成果来看人工智能的理论基础

1981 年的诺贝尔医学奖,颁发给了 David Hubel(出生于加拿大的美国神经生物学家) 和TorstenWiesel,以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献,是“发现了视觉系统的信息处理”:可视皮层是分级的。1958 年,DavidHubel 和Torsten Wiesel 在 JohnHopkins University,研究瞳孔区域与大脑皮层神经元的对应关系。他们在猫的后脑头
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从AlphaGo谈通用型人工智能设计

最近赢了人机大战的AlphaGo火了,火得一塌糊涂,圈里圈外,是人都在谈AlphaGo。但是AlphaGo毕竟是为特定场景特定应用设计的特定型人工智能,和通用型人工智能还是有很大差别,离人工智能普及更差得很远。所以这么说,是因为之前做过几个特定型人工智能项目(语音识别和图像识别类型的,合起来可以是视频识别,但是没做),有些体会,对特定型人工智能设计思路比较了解,近期一直在考虑通用型人工智能的事
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人工智能---最清晰的α-β剪枝算法

基本思想:根据倒推值的计算方法,或中取大,与中取小,在扩展和计算过程中,能剪掉不必要的分枝,提高效率。    定义:α值:有或后继的节点,取当前子节点中的最大倒推值为其下界,称为α值。节点倒推值>=α;β值:有与后继的节点,取当前子节点中的最小倒推值为其上界,称为β值。节点倒推值α-β 剪枝:(1) β剪枝:节点x的α值不能降低其父节点的β值,x以下的分支可停止搜索,且x的倒推值为α;(2
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