人工智能基础知识总结

人工智能(英语:Artificial Intelligence,缩写为AI)亦称智械机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。同时,通过医学神经科学机器人学统计学等的进步,常态预测则认为人类的无数职业也逐渐被其取代。

本文是对人工智能基础的期末复习知识总结。
在下面两篇文章中有本文部分算法的C++实现,有兴趣的话可以选择性阅读。
算法学习–排序、图、回溯(最小冲突、遗传)、动态规划基础算法复习
以罗马尼亚问题为例,学习人工智能DFS/A*搜索算法

冬日记

“嗯,它们游到一个洞里去,那儿有许多香蕉。它们游进去时还是样子很普通的鱼。可是它们一进了洞,就馋得跟猪一样了。嘿,我就知道有那么一些香蕉鱼,它们游进一个香蕉洞,居然吃了足足有七十八根香蕉。”他推着气床和上面的乘客又往海平面前进了一英尺。“自然,它们吃得太胖了,就再也没法从洞里出来了。连挤都挤不出洞口了。”——塞林格《逮香蕉鱼的最佳日子》

算法学习--排序、图、回溯(最小冲突、遗传)、动态规划基础算法复习

排序、动态规划、回溯、图等可以说是必须掌握的基础算法知识了,但发现自己掌握的还很差,知识不成体系,记忆不牢固,理解不深入,所以再来一次梳理,按排序、图、回溯(最小冲突、遗传)、动态规划的顺序依次学习并实现。

主要参考《算法导论》(Introduction of Algorithm[Third Edition])和维基百科。
其中排序是10000~100000个随机数的排序,图算法大多以Romania Problem为例,回溯法用来解决了一个著名八皇后问题,这里当作CSP问题来处理就同时使用了Min-Conflicts和Genetic Algorithm(GA)动态规划解决TSP旅行商问题。

Linux虚拟文件系统

赶上操作系统快要结课,Linux的VFS看样是不会讲了,限于时间没法系统地学习 Linux Kernel ,只能和大家做一个简单的分享。之前已经学习了Linux的启动过程,本文承接上文,可以从一个更底层的角度观察一下Linux的文件系统。

Linux启动与Linux进程

在学习Linux,关于Linux启动和进程的一点学习分享给大家。之后还会有一文为Linux虚拟文件系统VFS的学习分享。

OpenGL三维漫游

一堆机器人的一个三维场景漫游,详细制作过程去年传到了B站(click here)和YouTube,突然想起来就发一下博客,并不难理解。

以罗马尼亚问题为例,学习人工智能DFS/A*搜索算法

Romania problem

给出各个城市之间的距离及代价,包括A*算法需要的直线距离,求解从A到B点的最短路径。这里分别使用两种搜索算法求解–DFS和Astar。因为本问题的数据量较小,均使用邻接矩阵来表示图,程序均用C++实现。

MySQL数据库知识总结

数据库,简而言之可视为电子化文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。

所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间(Tablespace)构成。

从我的网站访问CSDN的图床会出一点问题,可以选择查看原文

秋日记

一段时间以来过于闲散,不由得想写一点东西来总结自己的失败和状态,起不到作用则权当写了个Log,作为我Natural Neural Networks里weight为0的一个neuron,给这回的少年又上层楼赋予一点意义。

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