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AI时代的序幕

机器与人的区别,一个技术和哲学双重问题 机器是否能思考?机器和人的区别是什么?早在17世纪,勒内·笛卡尔就曾经思考过这个问题,当时他给出的推论是,机器虽然能够根据人动作做出不同的反应,但是并不能以各种方式组织语言类演讲表达,因此机器不同于人类。 这位被视为解析几何之父的数学家,同时也是西方现代哲学的奠基人;醉心哲学研究的他,留下了“我思故我在”的名言。 应该说,类似笛卡尔这样的哲学思考和论断,起到了安抚人心的作用。在机器隆隆作响的三次工业革命进程中,从未引起如今这般全社会范围对机器智能的恐慌。农业人口减少,但是促生了工人群体,并涌现了重多具备专业知识的中产阶级;高新科技产业的发展不仅带来了体积更小、速度更快、能耗更小、价格更低、可靠性更强的各类专业计算机器,而且实现了信息的互联互通,人们享受着技术进步带来的成果。 1950年,也就是半

省钱利器!基于TensorFlow的端到端验证码识别

最近机器学习很热,作为机器学习在图像识别方面最火的研究领域,神经网络将图像识别带入了新的高度,很多之前还只能在实验室中的理想情况下的成果,目前已经大量的运用在了实际生产环境中了,了解一些神经网络的知识,不仅能拓宽自己的视野,关键时刻这还是一种很好的省钱省力的解决方案。最近在做端到端的识别的研究,刚刚将模型搭建完毕,想着用什么方式测试一下呢?目前网上最多的就是验证码图片了,随便一个网站都能拔下来一堆,借助一些打码平台,能很快的完成数据的标注工作,正好把刚刚搭建完成的end-to-end的识别模型在这些验证码上一试。 好了背景介绍完了,为了接下来介绍一些原理性的东西,一些基本术语的概念需要先明晰一下: 机器学习解决问题主要是分类问题和回归问题 回归问题:概括的讲就是用于分析两个变量X和Y之前的关系。希望能找到一个模型来尽量的表示Y=f(X),其中的f就是需要学习的模型。例如X:表示房屋大小,Y:表示房屋价格,当你获取多组数据以后,就要尽量建模来拟合X和Y之间的关系。 分类问题:根据物体一系列的特征,通过模型对问题进行分类。例如通过图像的像素,判断图像中的物体,这就是典型...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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