回答:人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是...
happyfish
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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回答:人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
Bryan
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回答:人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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回答:谢楼主提问！人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算...
rickchen
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说到人工智能和机器人，上点儿岁数的码农们可能对封面这张图有点印象。不明就里的朋友，可以回去补习一下《编辑部的故事》。我是个二手的人工智能表演艺术家：从博士毕业开始，就在MSRA做了几年语音识别项目的研究。...
...一个有什么影响呢？ 在红宝书第66页第一段，作者给予了论述： function doAdd(num1,num2){ arguments[1]=10; alert(arguments[0]+num2) } 每次执行这个doAdd()函数都会重写第二个参数，将第二个参数的值修改为10。因为arguments对象中的...
...想，所以并没有根本性的分歧。我们的主要差别在于如何论述探索式测试的实践。 下图是测试专家James Bach提出的概念模型，以展示不同测试方法的风格，其中最左侧是严格脚本化的测试，最右侧是高度机动的自由式探索。...
...重点负责了后面出现异常情况的处理.处理的逻辑前面已论述,在产生异常时尝试将异常存放在全局的execptionTable中,存放的结构为数组+链表,按哈希值指定索引,每次存放新的异常时,顺便清理上一次已被gc回收的ExceptionNode.所有ForkJoin...
...如何自学Python | 新手引导 | 精选Python问答 | Python单词表 | 人工智能 | 嘻哈 | 爬虫 | 我用Python | 高考 | requests | AI平台 | 计算机视觉 欢迎搜索及关注： Crossin的编程教室
...中整合腾讯云在云计算架构、分布式数据库、大数据以及人工智能等方面的优势技术能力，着力解决金融机构数字化转型中关键技术自主可控问题，助力构建覆盖核心架构及主要应用场景的自主可控技术体系，提升行业数字化技...
...Scale Visual Recogition Challenge），将宣布计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑——IamgeNet 大规模视觉识别挑战赛将于 2017 年正式结束，此后将专注于目前尚未解决的问题及以后发展方向。根据超越 ILSVRC Workshop 官网介...
...识。之前看《JS高程》和一些技术博客，对于这些概念的论述多多少少不太清楚或者不太完整，包括一些大神的技术文章。这也给我的学习上造成了一些困惑，这几个概念的理解也是始终处于一个半懂不懂的状态。后来在某公众...
...飞飞在她的推特上向公众推荐了这篇论文。这篇论文主要论述了如何将谷歌街景车搜集来的机动车辆数据，结合机器学习算法，从而估算出本地区人口的特征和组成，甚至这一地区居民的政治倾向。下面是这篇论文的一些节选内...
...些反直觉的结果。GAN视角下的AAE事实上，只需要在 GAN 的论述中，将 x,z 的位置交换，就得到了 AAE 的框架。 具体来说，AAE 希望能训练一个编码模型 p(z|x)，来将真实分布 q̃(x) 映射为标准高斯分布 q(z)=N(z;0,I)，而：同样直接取 p1=...
周末，特斯拉AI负责人Andrej Karpathy发文论述软件2.0的概念，他说，神经网络给编程工作带来了根本性的变革。今天，跟他聊过这一概念的谷歌工程师Pete Warden也在自己的博客上发了一篇文章，题为Deep Learning is Eating Software...
...史系教授高华先生曾引述凯斯·詹京斯的观点，历史乃论述过去，但绝不等于过去。既然是论述或多或少会存在着偏差，不但受限于论述者的知识、能力以及记忆等主观因素，而且取决于当时的时空环境。为了遵照原著，在...
...Kubernetes集群，还需要实现Master组件的高可用。本次分享论述的Master高可用方案主要基于社区的高可用方案（链接）的实践，但是社区的高可用方案中采用的GCE的External Loadbalancer，并未论述如何实现External Loadbalancer，而且也并没...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
