机器人路径规划（20分）题目内容：一个机器人只能向下和向右移动，每次只能移动一步，设计一个算法求机器人从（0,0）到（m，n）有多少条路径。输入格式:以空格分开m，n输出格式：路径条数输入样例：4 5输出样例:35#include <stdio.h> int a[10][10]; int lujing(int ,int); int main() {          int m,n,i,j;     scanf("%d %d",&m,&n);      &nbs 查看全文

 Table of Contents导读：使用Keras开发神经网络1. 简介1.1 例子：皮马人糖尿病数据集1.3 导入数据1.4 定义模型1.5 编译模型1.6 训练模型1.7 测试模型1.8 写出程序1.9 总结导读：上篇文章《TensorFlow笔记（4）--Keras，TensorFlow高级API（英）》https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/88685228整理讲述了keras API的功能和作用，以及简单的使用方法，由于官方英文文档，术语和表达可以有些不容易理解，所以特将Keras搭建神经网络的步骤和方法整理为中文，并做以下总结。使用Keras开发神经网络Keras基于Python以及时下流行的Tensorflow开源架构，使得搭建一个深度学习模型变得容易又快捷。Kera 查看全文

百度云盘：手写数字 .csv 格式，链接: https://pan.baidu.com/s/1Wg2fKqBoeXiNJ3c8K4DnDg 密码: 7wmq百度云盘：手写数字.jpg 格式，http://pan.baidu.com/s/1mgTsYtM（包含转换的LMDB格式）百度云盘：毒蘑菇数据集，http://pan.baidu.com/s/1sjTP2ax百度云盘：xgboost ：链接: https://pan.baidu.com/s/1BYsaHKscxCVtOEYmN88lOA 密码: 5mbx百度云盘：4a.mat ,链接: https://pan.baidu.com/s/1c8BezgA1eAY7ZPan3fAxNA 密码: e8gr百度云盘:LFW 人脸数据集，http://pan.baidu.com/s/1jIq9hx8百度云盘: 查看全文

给出过拟合的原因以及解决措施，从贝叶斯以及代数角度来解释正则化能够降低过拟合1.过拟合产生的原因：在训练过程中，由于样本数量有限，模型学习能力过强，导致模型泛化性能不高。第一种方式利用一次函数来模拟，则该函数没有很好的拟合所有点，出现高方差的现象，称为欠拟合第三种方式，增加函数的次数，该函数拟合了所有点，但是函数泛化能力不强，出现高偏差，即过拟合。过拟合出现的原因：1.训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大2.特征数目过多导致模型过于复杂当特征数量过多，导致模型过于复杂，能够很好的拟合所有样本点，然而同时导致模型泛化能力不够，因此产生了过拟合。2.过拟合的解决方法1） 控制特征的数目，可以通过特征组合，或者模型选择算法2）正则化 Regularization，保持所有特征，但是减小每个特征的参数向量θ的大小，使其对分类y所做的 查看全文

最近坚持学英语，感觉还是挺不错的，推荐大家一个新的比较好玩的应用：喜马拉雅，上面有很多免费的资源，可以用来学习消遣都行，和得到差不多，但是比起得到，免费的内容更多，而且确实也挺方便的。我现在最爱的就是用它来订阅一些日常英语的节目，每天学习半个小时英语，可以在路上听、睡觉前听，挺享受的，也把碎片时间利用了一下，当然要提醒大家的是，也不能指望这个APP能帮你得道升天，毕竟一些专业的知识、硬技能，我们还是要静下心，做好规划，然后花一整块的时间进行学习在，这种碎片化的时间，就本着一个心态，能学多少就学多少，开开眼界就好！所以，我发现自己总是会被各种各样的事打断，但是一看到，事情已经做了一半，所以无论如何也没有中途放弃的道理，如此还是要接着整理接下来的课程，现在轮到的是第八课 ，由李航老师带来的自然语言处理的趋势分享。如果一直处于人工智能浪潮里，你会发现，自然 查看全文

文 | 胡杨来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）最近几年，大半个教育行业的钱都在追着“AI+教育”跑。如今“AI+教育”赛道上，各类教育机构一边争先恐后地开发出自己的人工智能教育产品，从语言类口语考试、智能阅卷到自适应学习、虚拟学习助手再到专家系统等，如今已经覆盖“学、练、改、测、评”全产业链条。一边进行“AI实力大比拼”，如Makeblock发布了全球首款普及型编程机器人“程小奔”和编程软件mBlock 5；OKAY智慧教育发布OKAY智慧平台、“全球首款AI智能学习机”OKAY学习机、OKAY教学机，从B端（教师和学校、教辅机构）和C端（学生、家长）同时切入，将AI、大数据、云计算等技术与教育融合，去辅助学生学习的全流程。作业帮、学霸君等通过语音或者图像识别技术，解放学生和家长；新东方先后推出口语智 查看全文

全球公有云排行出炉，AWS、微软(Azure)、阿里云包揽前三甲毫无悬念；得人工智能方可得天下，硅谷AI人才开启百万薪酬新时代；刚输了DOTA比赛，这回雷神之锤3又败给了人工智能......NASA超音速飞行新技术即将在得克萨斯州展开，日本提出“后5G”战略，据说2小时电影3秒就能下载完毕，欲知今日新鲜事，且看小编细细说来。Gartner终于公布数据，全球公有云前三无悬念！刚刚，Gartner发布了2017年度全球公有云IaaS市场份额分析报告，根据新鲜出炉的数据，AWS、微软(Azure)、阿里云位列前三甲。2017年度，AWS的IaaS营收达到122.21亿美金，市场份额超过50%，但因为基数较大，增长率放缓，只有25%；微软云IaaS营收达到31.3亿美金，增长率是亮点，接近100%（98.2%）；阿里云位列第三，是唯一入选短名单的中国云服务商 查看全文

作为国内 OTA 的领头羊，携程每天都在服务着成千上万的旅行者。为了保障旅行者的出行，庞大的携程客服在其中扮演着十分重要的角色。但在客服的日常工作中，有一部分的行为是重复劳动，这对于客服来说是一种资源浪费。如何通过算法来提升客服效率成为技术一大挑战。本场 Chat 将介绍智能算法如何辅助客服工作，并介绍QA问答背后的技术和难题，以及如何用机器学习和深度学习在提升用户体验和客服效率上进行落地。本场 Chat 主要内容：QA Chatbot 背后的技术细节和难题；精细化运营——AI算法如何提升用户体验；文本挖掘算法如何辅助客服工作。作者简介：元凌峰，携程平台中心 AI 研发部资深算法工程师，负责携程智能客服算法研发，对 Chatbot 相关的 NLP 算法和推荐排序等算法感兴趣。2015年硕士毕业于上海交通大学图像模式研究所，后加入携程负责实时用户意图和 查看全文

  1、分类算法2、回归算法3、集成算法决策树(Decision Tree)支持向量机(SVM)K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)朴素贝叶斯逻辑回归线性回归多项式回归Adaboost算法GBDT(梯度提升决策树)XGBoost随机森林a、bagging（Bootstrapped Aggregation）b、boosting算法1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori一、无监督算法：二、有监督算法一、无监督算法：1、聚类算法：KmeansKmeans中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定 查看全文

机器人路径规划（20分）题目内容：一个机器人只能向下和向右移动，每次只能移动一步，设计一个算法求机器人从（0,0）到（m，n）有多少条路径。输入格式:以空格分开m，n输出格式：路径条数输入样例：4 5输出样例:35#include <stdio.h> int a[10][10]; int lujing(int ,int); int main() {          int m,n,i,j;     scanf("%d %d",&m,&n);      &nbs 查看全文

 Table of Contents导读：使用Keras开发神经网络1. 简介1.1 例子：皮马人糖尿病数据集1.3 导入数据1.4 定义模型1.5 编译模型1.6 训练模型1.7 测试模型1.8 写出程序1.9 总结导读：上篇文章《TensorFlow笔记（4）--Keras，TensorFlow高级API（英）》https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/88685228整理讲述了keras API的功能和作用，以及简单的使用方法，由于官方英文文档，术语和表达可以有些不容易理解，所以特将Keras搭建神经网络的步骤和方法整理为中文，并做以下总结。使用Keras开发神经网络Keras基于Python以及时下流行的Tensorflow开源架构，使得搭建一个深度学习模型变得容易又快捷。Kera 查看全文

百度云盘：手写数字 .csv 格式，链接: https://pan.baidu.com/s/1Wg2fKqBoeXiNJ3c8K4DnDg 密码: 7wmq百度云盘：手写数字.jpg 格式，http://pan.baidu.com/s/1mgTsYtM（包含转换的LMDB格式）百度云盘：毒蘑菇数据集，http://pan.baidu.com/s/1sjTP2ax百度云盘：xgboost ：链接: https://pan.baidu.com/s/1BYsaHKscxCVtOEYmN88lOA 密码: 5mbx百度云盘：4a.mat ,链接: https://pan.baidu.com/s/1c8BezgA1eAY7ZPan3fAxNA 密码: e8gr百度云盘:LFW 人脸数据集，http://pan.baidu.com/s/1jIq9hx8百度云盘: 查看全文

转载自：https://blog.csdn.net/Jing_xian/article/details/78878966 本文主要分析残差网络（ResNet）及其变种的结构。残差网络在论文Deep Residual Learning for Image Recognition中被提出。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf1. Building block和Bottleneck结构 首先resnet由building block或bottleneck组成。building block的结构如下： building block结构包含一个残差支路和short-cut支路，比传统的卷积结构多了一个short-cut支路，用于传递低层的信息使得网络能够训练地很深。 bott 查看全文

机器人 避障规划flyfish#include <ros/ros.h>#include <moveit/robot_model_loader/robot_model_loader.h>#include <moveit/planning_scene/planning_scene.h>#include <moveit/kinematic_constraints/utils.h>#include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h>#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h 查看全文

给出过拟合的原因以及解决措施，从贝叶斯以及代数角度来解释正则化能够降低过拟合1.过拟合产生的原因：在训练过程中，由于样本数量有限，模型学习能力过强，导致模型泛化性能不高。第一种方式利用一次函数来模拟，则该函数没有很好的拟合所有点，出现高方差的现象，称为欠拟合第三种方式，增加函数的次数，该函数拟合了所有点，但是函数泛化能力不强，出现高偏差，即过拟合。过拟合出现的原因：1.训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大2.特征数目过多导致模型过于复杂当特征数量过多，导致模型过于复杂，能够很好的拟合所有样本点，然而同时导致模型泛化能力不够，因此产生了过拟合。2.过拟合的解决方法1） 控制特征的数目，可以通过特征组合，或者模型选择算法2）正则化 Regularization，保持所有特征，但是减小每个特征的参数向量θ的大小，使其对分类y所做的 查看全文

项目：Al五子棋项目负责人：郑雨轩项目制作时间：6天项目完成时间：18.7.12项目采用语言：Python项目采用主要算法：博弈算法， 最大值最小值算法， 剪枝(Alpha - Beta)算法， 随机算法， 限制搜索边框算法等 测试机器计算层数运算时间：一层：秒回二层：秒回三层：2秒(随着棋子的个数和位置而受影响)由于代码重复性与神经网络知识点牵扯运算速度，并未进行第四次，第五次测试 三层代码：import sysimport randomfrom PyQt5.QtWidgets import QWidget, QDesktopWidget, QApplicationfrom PyQt5.QtGui import QPainter, QPenfrom PyQt5.QtCore import Qt random.seed( 查看全文