小新's Blog

引入​ 智能设备、聊天机器人、无人驾驶、机器人…… 什么是人工智能​ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。 机器人 语音识别 图像识别 自然语言处理 专家系统 知识工程 机器学习 ​ 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样的思考，甚至超过人的智能。 分类 弱人工智能 Artificial Narrow Intelligence(ANI)：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。 强人工智能 Artificial General Intelligence(AGI)：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。 超人工智能 Artificial Super Intelligence(ASI)：知名人工智能思想家Nick B ...

为什么需要数学 在古代，就已经有了精密的数学体系，比如沟渠的建造，算盘等。 在现代，航空工程等各方面都需要极其精密的计算。 人类如何表示数字 史前文明：结绳记事 四大文明古国：都发明了各自的文字 古玛雅文明：零和进位的提出 计算机可以做什么图像处理、音频处理、模型创建、游戏······ 0和1如何去做运算 二进制与十进制的转换 计算机如何处理二进制数据 逻辑电路 计算机为什么会产生理论上的误差​ 0.1+0.2=0.3，但是计算机输出的结果为：0.3000000000000004 ​ 原因：十进制小数如何转换为二进制（乘2取整法） 如何看待这个误差？ 解决办法： 将小数扩大成整数后运算 提高计算机可表达数的精度 Tips：这是二进制独有的问题吗？答：并不是噢 人工智能如何运转​ 1、利用计算机强大的算力，按照AI模型的规则，实现特定的逻辑推断任务。 ​ 2、AI模型的建立和训练高度依存于相应的数学体系。 人工智能需要什么数学知识 微积分 线性代数 概率&统计 ...

ElasticSearch详解引入-数据类型 结构化数据 非结构化数据 半结构化数据 Elasticsearch 概述Elasticsearch 是什么 ​ The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash(也称为 ELK Stack)。 能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。 全文搜索引擎​ Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 ​ 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也 ...

SpringBoot整合ESES简介​ Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。 ​ 官网查看对应的版本： https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/4.2.1/reference/html/##new-features 安装ES安装ES123456##下载es的镜像docker pull elasticsearch:7.16.3##创建es的容器 并启动 single-node单机docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.16.3##测试http://localhost:9200/ 验证：浏览器进入：http://localhost:9200/，看到如下界面即为安装运行成功。 安装kibana​ 为了界面显示的更为友好，或者说为了我们能 ...

机器学习分类算法-实践：鸢尾花分类分类问题 分类在我们日常生活中很常见 二分类问题 多分类问题 核心算法 决策树 贝叶斯 SVM 逻辑回归 决策树 决策树（decision tree） 树状结构 非叶节点：对应一个特征属性，每个分支边代表这个特征属性在某个值域上的输出 叶节点：对应一个类别 决策过程 根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 构建决策树给定训练数据，如何构建决策树呢? 特征选择：选取对训练数据具有分类能力的特征 决策树生成：在决策树各个点上按照一定方法选择特征，递归构建决策树 决策树剪枝：在已生成的树上减掉一些子树或者叶节点，从而简化分类树模型 如何选择分裂特征 ID3算法 C4.5算法 CART算法 贝叶斯分类简介​ 贝叶斯分类是基于贝叶斯定理和特征条件独立性的分类方法，贝叶斯流派的核心思想： Probability theory is nothing but common sense reduced to calculation. 概率论只不过是 ...

Python复杂操作—实践：爬虫与数据分析统计、文本词频统计类Class定义类 定义一个类Animals： _ init( ) _定义构造函数，与其他面向对象语言不同的是，Python语言中，会明确地把代表自身实例的self作为第一个参数传入 创建一个实例化对象 cat，init( )方法接收参数 使用点号 . 来访问对象的属性 继承/调用类 通过继承创建的新类称为子类或派生类，被继承的类称为基类、父类或超类。 JSON序列化与反序列化JSON序列化 json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串 JSON反序列化 json.loads 用于解码 JSON 数据，该函数返回 Python 字段的数据类型 Pandas库介绍 Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于Numpy实现，常与Numpy和matplotlib一同使用 Pandas中有两大核心数据结构: Series(一维数据) 和 DataFrame (多特征数据,既有行索引,又有列索 引) 使用Serie ...

飞桨与python入门操作—实践：海量文件遍历、图像直方图统计、文本词频统计飞桨全景图​ 飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。 Python的优点​ Python的设计混合了传统语言的软件工程的特点和脚本语言的易用性，具有如下特性： 开源、易于维护、可移植 易于使用、简单优雅 广泛的标准库、功能强大 可扩展、可嵌入 所有的深度学习框架一般都有一个Python版的接口 Python数据结构数字Number Python Number 数据类型用于存储数值，包括整型、长整型、浮点型、复数 Python 中数学运算常用的函数基本都在math模块 字符串String 单引号、双引号、三引号 Python中的字符串可以使用单引号、双引号和三引号（三个单引号或三个双引号）括起来，使用反斜杠\转义特殊字符 字符串的连接 使用 + 运算符 使用 join 运算符 ...

第1章 Spring 基础Spring 概述​ Spring是一个轻量级Java开发框架，为开发Java应用程序提供全面的基础架构支持。Spring负责基础架构，因此Java开发者可以专注于应用程序的开发。 ​ Spring的功能模块被有组织地分散到约20个模块中，这些模块分布在核心容器，数据访问/集成（Data Access/Integration），Web，AOP（Aspect Oriented Programming，面向切面的编程），植入（Instrumentation），消息传输（Messaging）和测试（Test）中。 Spring IoCSpring IoC 的基本概念​ 控制反转（Inversion of Control，IoC）是Spring框架的核心，用来消减计算机程序的耦合问题。当Spring框架出现后，对象的实例不再由调用者来创建，而是由Spring容器来创建。这样，控制权由调用者转移到Spring容器，控制权发生了反转，这就是Spring的控制反转。 ​ 从Spring容器角度来看，Spring容器负责将被依 ...

Docker 详解引言前提知识必须：熟悉Linux命令和相关背景知识 建议：Git相关知识，git，pull 定位和范围 Java开发： 语言：java Spring MVC/Spring Boot/MyBatis······ Docker开发 语言：Go Swarm/Compose/Machine/mesos/k8s······· 为什么需要Docker​ 一款产品从开发到上线，从操作系统，到运行环境，再到应用配置。作为开发和运维之间的协作，我们需要考虑更多的问题。特别是各种版本迭代后，不同版本环境的兼容等等都是我们所需要考虑的。 ​ Docker之所以发展如此迅速，是因为它对以上的问题给出了一个标准化的解决方案。 ​ 形象的说：项目带着环境一起走！ ​ 总结一句话：一次构建，处处运行！ Docker理念 Docker是基于Go语言实现的云开源项目。 Docker的主要目标是：“Build，Ship and Run Any App，Anywhere”，也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP ...

Shiro和Spring Security对比Spring Security 特点 Shiro的功能它都有，但是不能脱离Spring。 Spring Security的权限细粒度更高（还未发现高在哪里）。 Shiro 特点 易于理解的 Java Security API； 简单的身份认证（登录），支持多种数据源（LDAP，JDBC，Kerberos，ActiveDirectory 等）； 对角色的简单的签权（访问控制），支持细粒度的签权； 支持一级缓存，以提升应用程序的性能； 内置的基于 POJO 企业会话管理，适用于 Web 以及非 Web 的环境； 异构客户端会话访问； 非常简单的加密 API； 不跟任何的框架或者容器捆绑，可以独立运行。 Shiro 和 Spring Security 比较首先 Shiro 较之 Spring Security，Shiro在保持强大功能的同时，还在简单性和灵活性方面拥有巨大优势。Shiro是一个强大而灵活的开源安全框架，能够非常清晰的处理认证、授权、管理会话以及密码加密。如下是它所具有的特点： Shiro比Spring更容 ...