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无人车火了 百度是如何做到的?

ZD至顶网服务器频道 03月02日 新闻消息(文/于泽):百度无人车可谓狠狠的吸足了大众的眼球。一个问题逐渐出现在我们心中,为什么百度这样的互联网企业会推出无人车,似乎搜索引擎和无人车之间的关联度并不是很高。 谜题的关键在于一个词——“人工智能”! “人工智能(ArtificialIntelligence,AI)亦称机器智能,是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能,该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域。” 以上是摘自维基百科关于人工智能的解释,或许这样的解释过于抽象,我们再找个较通俗易懂的,看看百度百科是如何定义人工智能的。“人工智能,作为计算机科学的一个分支,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术,它企图了解智能的实质,并产生出一种新的能以与人类智能相似得到方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语音处理和专家系统等。” 虽然百度百科的解释同样绕口,但其还是比较清晰的解释了人工智能是什么、能干什么。简单来说,就是让机器尽量去拥有人的...

中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 1 推荐技术简介

在当今信息爆炸时代,个性化推荐系统是面向用户的互联网产品的核心技术,可以帮助用户获取所需要的信息,改善信息超载的问题。推荐系统的技术核心是对用户历史、物品属性和上下文等信息进行建模,以推断出用户兴趣,并向用户推荐感兴趣的物品。在信息大数据时代,要有效地利用海量用户历史信息和物品信息,机器学习技术必不可少。近年来深度学习技术迅猛发展,在多个领域取得了突破性的成果,包括语音处理、计算机视觉、自然语言处理等。本质上说,深度学习可以对数据特征进行复杂的映射,从而有效地学习出特征表示,并发现数据中蕴藏的规律。作为一种较为通用的数据建模方法,深度学习技术近年来在推荐系统领域也被广泛地应用。本文对推荐技术和深度学习在推荐系统上的研究进展进行简要介绍。 1 推荐技术简介 早期互联网产品主要以静态网页为主,用户与产品的交互较少。因此早期推荐系统形态主要是个性化程度较低的基于内容的推荐(content-based recommendation)——在用户浏览物品时,根据当前物品属性推荐其他相似物品。现代互联网产品提供许多方式以方便用户与产品的交流,内容提供商可以轻易收集到大量的用户历史,如点击、购买、打分...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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