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  • AI:人工智能概念之AI发展历史的重要历史时间节点、大牛们对AI相关概念定义 目录 1950~ 大牛们对重要概念定义 ML的定义 1950~ 1950,人工智能之父Alan Mzthison Turing,艾伦图灵在1950年发表...

    AI:人工智能概念之AI发展历史的重要历史时间节点、大牛们对AI相关概念的定义

     

     

    目录

    1950~

    大牛们对重要概念的定义

    ML的定义


     

     

    1950~

           1950,人工智能之父Alan Mzthison Turing,艾伦图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》(Computing Muchinery and Intelligence)中提出了具有开创意义的“图灵测试”(Turing Test),用来判断一台计算机是否达到具备人工智能的标准。

           1959,机器学习作为人工智能的分支,从2o世纪50年代开始,也历经了几次具有标志性的事件,这其中包括:1959年.美国的前IBM员工塞缪尔(Arthur Samuel)开发了一个西洋棋程序。这个程序可以在与人类棋手对弈的过程中,不断改善自己的棋艺。

           1997年,IBM公司的深蓝(Deep Blue)超级计算机在国际象棋比赛中,力克俄罗斯专业大师卜斯帕罗夫(Carry Kimovich Kaaparov),自此引起了全世界从业者的瞩口。2011年,IBM公司的沃森深度问答系统( Wanton DeepQA)在美国知名的百科知识问答电视节目(Jeopardy)中击败多位优秀的人类选手成功夺冠,又使得我们朝着达成‘“图灵测试更近了一步。

           深度学习作为机器学习的分支,也逐步兴起,谷歌公司DeepMind研究团队宣布机器学习程序AlphaGo以4:1的总比分击败了世界顶级围棋选手李世石,见证了人工智能的极大进步。

           2016年3月,阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平,在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中,其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。

            2017年5月27日,在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后,阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。2017年10月18日,DeepMind团队公布了最强版阿尔法围棋,代号AlphaGo Zero

     

    大牛们对重要概念的定义

    ML的定义

           Langley(1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。(Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.

         Tom Mitchell的机器学习(1997)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到,“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。(Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.)。
          美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器学习研究领域的著名教授Tom Mitchell的经典定义: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T,as measured by P,improves with experience E.—-Tom Mitchell
          三个关键术语:任务(Task )、经验(Experience)、性能(Performance )。
         翻译一: 如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”,那么它一定要展现出:利用现有的经验E,不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
         翻译二:如果一个程序在使用既有的经验(E)执行某类任务(T)的过程中被认定为是“具备学习能力的”,那么它一定需要展现出:利用现有的经验(E),不断改善其完成既定任务(T)的性能(P)的特质。

          Alpaydin(2004)同时提出自己对机器学习的定义,“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。”(Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience.

     

     

     

     

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  • 多态的概念定义以及实现

    万次阅读 2019-09-26 19:51:38
    多态的概念:通俗来说,就是多种形态,具体点就是去完成某个行为,当不同的对象去完成时会产生出不同 的状态。 2.举个栗子 比如买票这个行为,当普通人买票时,是全价买票;学生买票时,是半价买票;军人买票时是优 ...

    多态的概念

    1. 多态
    多态的概念:通俗来说,就是多种形态,具体点就是去完成某个行为,当不同的对象去完成时会产生出不同 的状态。

    2.举个栗子
    比如买票这个行为,当普通人买票时,是全价买票;学生买票时,是半价买票;军人买票时是优 先买票。
    再举个栗子: 最近为了争夺在线支付市场,支付宝年底经常会做诱人的扫红包-支付-给奖励金的活动。那么 大家想想为什么有人扫的红包又大又新鲜8块、10块…,而有人扫的红包都是1毛,5毛…。其实这背后也是 一个多态行为。支付宝首先会分析你的账户数据,比如你是新用户、比如你没有经常支付宝支付等等,那么 你需要被鼓励使用支付宝,那么就你扫码金额 = random()%99;比如你经常使用支付宝支付或者支付宝账户 中常年没钱,那么就不需要太鼓励你去使用支付宝,那么就你扫码金额 = random()%1;总结一下:同样是 扫码动作,不同的用户扫得到的不一样的红包,这也是一种多态行为。ps:支付宝红包问题纯属瞎编,大家 仅供娱乐。

    多态的定义及实现

    1.多态定义的构成条件

    多态是在不同继承关系的类对象,去调用同一函数,产生了不同的行为。比如Student继承了Person。 Person对象买票全价,Student对象买票半价。

    那么在继承中要构成多态的还有两个条件:

    1. 调用函数的对象必须是指针或者引用
    2. 被调用的函数必须是虚函数,且完成了虚函数的重写

    这里提到的虚函数是什么呢?

    虚函数:就是在类的成员函数的前面加virtual关键字

    什么是虚函数的重写?

    虚函数的重写:派生类中有一个跟基类的完全相同虚函数,我们就称子类的虚函数重写了基类的虚函数,完全相同是指:函数名、参数、返回值都相同。另外虚函数的重写也叫作虚函数的覆盖

    class Person 
    { 
    public:
        virtual void BuyTicket() 
        { 
        	cout << "买票-全价" << endl; 
        } 
    };
     
    class Student : public Person 
    { 
    public:
        virtual void BuyTicket() 
        { 
        	cout << "买票-半价" << endl; 
        } 
    };
     
    void Func(Person& p) 
    {
        p.BuyTicket();
    }
    

    析构函数的重写问题:

    基类中的析构函数如果是虚函数,那么派生类的析构函数就重写了基类的析构函数。这里他们的函数名不相同,看起来违背了重写的规则,其实不然,,这里可以理解为编译器对析构函数的名称做了特殊处理,编译后
    析构函数的名称统一处理成destructor,这也说明的基类的析构函数最好写成虚函数

    class Person 
    { 
    public:
        virtual ~Person() 
        {
        	cout << "~Person()" << endl;
        } 
    };
     
    class Student : public Person 
    {
     public:
         virtual ~Student() 
         {
         	 cout << "~Student()" << endl; 
         } 
    };
     
    // 只有派生类Student的析构函数重写了Person的析构函数,下面的delete对象调用析构函数,才能构成多 态,才能保证p1和p2指向的对象正确的调用析构函数。 
    int main() 
    {
        Person* p1 = new Person;    
        Person* p2 = new Student;
     
        delete p1;    
        delete p2;
     
        return 0; 
    }
    

    重载、覆盖(重写)、隐藏(重定义)的对比

    1. 重定义:子类和父类中有同名成员,子类成员将屏蔽父类对同名成员的直接访问,这种情况叫隐藏,也叫重定 义。(在子类成员函数中,可以使用 基类::基类成员 显示访问)
    2. 重写:派生类中有一个跟基类的完全相同虚函数,我们就称子类的虚函数重写了基类的虚函数,完全相同是指:函数名、参数、返回值都相同。另外虚函数的重写也叫作虚函数的覆盖
      在这里插入图片描述
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  • SparkRDD的概念定义

    千次阅读 2016-08-01 04:00:13
    1、RDD是什么  (1)为什么会产生RDD?  传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展的优点,但是其... (2)RDD的具体描述RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念,它是一种有容错机制的特

     

    RDD的具体描述:

           RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念,它是一种有容错机制的特殊集合,可以分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式,进行各种并行操作。可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种只读、只能有已存在的RDD变换而来的共享内存,然后将所有数据都加载到内存中,方便进行多次重用.

    他是分布式的,可以分布在多台机器上,进行计算。

    他是弹性的,计算过程中内存不够时它会和磁盘进行数据交换。

    这些限制可以极大的降低自动容错开销

    实质是一种更为通用的迭代并行计算框架,用户可以显示控制计算的中间结果,然后将其自由运用于之后的计算。

    1、RDD是什么

           (1)为什么会产生RDD?

                  传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法

           (2)RDD的具体描述RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念,它是一种有容错机制的特殊集合,可以分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式,进行各种并行操作。可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种只读、只能有已存在的RDD变换而来的共享内存,然后将所有数据都加载到内存中,方便进行多次重用。

           a.他是分布式的,可以分布在多台机器上,进行计算。

           b.他是弹性的,计算过程中内存不够时它会和磁盘进行数据交换。

           c.这些限制可以极大的降低自动容错开销

           d.实质是一种更为通用的迭代并行计算框架,用户可以显示的控制计算的中间结果,然后将其自由运用于之后的计算。

     

           (3)RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种:数据检查点和记录更新RDD采用记录更新的方式:记录所有更新点的成本很高。所以,RDD只支持粗颗粒变换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后创建某个RDD的变换序列(血统)存储下来;变换序列指,每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此RDD的容错机制又称“血统”容错。 要实现这种“血统”容错机制,最大的难题就是如何表达父RDD和子RDD之间的依赖关系。实际上依赖关系可以分

           两种,窄依赖和宽依赖:

                  窄依赖:子RDD中的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块;              宽依赖:子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。例如:map变换,子RDD中的数据块只依赖于父RDD中对应的一个数据块;groupByKey变换,子RDD中的数据块会依赖于多有父RDD中的数据块,因为一个key可能错在于父RDD的任何一个数据块中

     

           将依赖关系分类的两个特性:

                  第一,窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据;宽依赖则要等到父RDD所有数据都计算完成之后,并且父RDD的计算结果进行hash并传到对应节点上之后才能计算子RDD。

                  第二,数据丢失时,对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复;对于宽依赖则要将祖先RDD中的所有数据块全部重新计算来恢复。所以在长“血统”链特别是有宽依赖的时候,需要在适当的时机设置数据检查点。也是这两个特性要求对于不同依赖关系要采取不同的任务调度机制和容错恢复机制。

          

           (4)RDD内部的设计每个RDD都需要包含以下四个部分:

                  a.源数据分割后的数据块,源代码中的splits变量

                  b.关于“血统”的信息,源码中的dependencies变量

                  c.一个计算函数(该RDD如何通过父RDD计算得到),源码中的iterator(split)和compute函数

                  d.一些关于如何分块和数据存放位置的元信息,如源码中的partitioner和preferredLocations

                  例如:a.一个从分布式文件系统中的文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的,它是没有父RDD的,它的计算函数知识读取文件的每一行并作为一个元素返回给RDD;

                         b.对与一个通过map函数得到的RDD,它会具有和父RDD相同的数据块,它的计算函数式对每个父RDD中的元素所执行的一个函数

     

    2、RDD在Spark中的地位及作用

           (1)为什么会有Spark?因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算(iterative)和交互式计算(interactive);而Spark的使命便是解决这两个问题,这也是他存在的价值和理由。

           (2)Spark如何解决迭代计算?其主要实现思想就是RDD,把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算,数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及的核心:内存计算。

           (3)Spark如何实现交互式计算?因为Spark是用scala语言实现的,Spark和scala能够紧密的集成,所以Spark可以完美的运用scala的解释器,使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

           (4)Spark和RDD的关系?可以理解为:RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法,Spark则是这个抽象方法的实现。

     

    3、如何操作RDD?

           (1)如何获取RDD

                  a.从共享的文件系统获取,(如:HDFS)

                  b.通过已存在的RDD转换

                  c.将已存在scala集合(只要是Seq对象)并行化 ,通过调用SparkContext的parallelize方法实现

                  d.改变现有RDD的之久性;RDD是懒散,短暂的。(RDD的固化:cache缓存至内错;     save保存到分布式文件系统)

            (2)操作RDD的两个动作

                  a.Actions:对数据集计算后返回一个数值value给驱动程序;例如:Reduce将数据集的所有元素用某个函数聚合后,将最终结果返回给程序。                                                     b.Transformation:根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD;例如:Map将数据的每个元素经过某个函数计算后,返回一个姓的分布式数据集。

            (3)Actions具体内容:


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  • 概念性架构设计

    千次阅读 2011-05-23 09:51:00
     概念性架构就是对系统设计的最初的构想, 就是把最关键的设计要素合交互的机制确定下来,然后考虑具体技术的运用,设计出实际架构。概念架构并没有严格的定义,也不应该有过于严格的定义。  概念性...

        概念性架构就是对系统设计的最初的构想, 就是把最关键的设计要素合交互的机制确定下来,然后考虑具体技术的运用,设计出实际架构。概念架构并没有严格的定义,也不应该有过于严格的定义。

       

    概念性架构设计对我们有很大的启发:

    • 概念性架构通过主要的设计元素及他们之间的关系描述系统;

    • 概念性架构符合“软件架构”的定义,从“架构=组建+交互”的角度而言,概念性架构包含概念性组件以及他们自家安的抽象交换机制;

    概念组件往往是粗粒度的;

    • 概念性组件包括一些高层次的设计选择,对未来软件系统的质量合功能都起着关键影响;

    • 概念性架构重在点明关键机制;

        概念性架构应该抓大局、不拘小节。虽然概念性架构都跳不出“架构=组件+交互”的基本定义,但他们描述架构的具体方式还是有比较大的差异:有的重视逻辑 层,有的重视物理层,有的通过隐喻表明机制,有的看上去似乎就是一些设计元素的组合。不同的概念性架构图中,“连接”说代表的含义千差万别:有的是依赖方 向,有的是控制方向,有的是数据流向,因此,必须根据具体情况而定。


        概念性架构是不可以直接实现的。开发人员拿到概念性架构设计方案,依然无法开始具体的开发工作。从概念性架构到实际架构,要运用很多的设计技术,开发出能够为具体开发提供更多的指导合限制的实际架构。

    包含以下3部分工作:

    1.鲁棒性分析 :鲁棒性分析是对用例的分析,分析出实现用例用到的哪些对象每个对象的职责对象间的调用关系,是业务到技术的一个转变过程。

    2.引入架构模式 :根据项目的现实情况分析需要用到的架构模式,大部分都用分层的架构,也有可能在某层上运用其它的架构模式比如在数据访问层ORM用元数据架构模式。把鲁棒分析的对象放到分析完的架构里。

    3.质量属性分析 :质量属性分析也是对架构设计影响很大的,如果架构漏掉了关键质量属性则会对架构设计带来很大的风险,通常使用“属性-场景-决策”表的形式带分析质量属性。比如业务人员在不同地方办公这种要求就是一个场景,这样就需要用B/S架构的决策来支撑这个场景。

     

    鲁棒性分析

    草图工具,介于分析和设计之间。

    仅仅关注功能需求。

     

    主要元素 : 边界对象  交互  V

              控制对象  控制  C

              实体对象  信息  M

    边界对象对模拟外部环境和未来系统之间的交互进行建模,负责接收外部输入、处理内部内容的解释,并表达或传递相应的结果;
    控制对象对行为进行封装,描述用例中事件流的控制行为;
    实体对象对需要存储的信息进行描述,往往来自领域概念。

     

    建模原则

    (1) 参与者只能与边界对象交谈
    (2) 边界对象只能与控制体和参与者交流
    (3) 实体对象也只能与控制体交谈
    (4) 控制体既能与边界对象交谈,也能与控制体交谈,但不能与参与者交谈

     

    从用例图到鲁棒图

     

    运用架构模式——微内核

        微内核架构不仅将应用相关部分与通用部分分离,而且又将通用部分进一步分离成一个最小化的基本服务内核和众多扩展服务。
        微内核提供一个基本服务的最小集合。这些基本服务屏蔽了其下层复杂环境的影响、并以规范的接口提供给上层的“增值服务”使用,于是所有这些附加的增值服务都和复杂环境无关。


    每个软件架构师在决定采用微内核架构之前必需慎重考虑微内核架构的缺点:


    • 微内核架构最大的缺点是设计和实现的复杂性,因为微内核提供的能力必须少而精,但也必须完备,否则就不能提供想要的完整“机制”。
    • 微内核架构比同类情况下的其他设计性能低,要解决此问题必须精心设计与微内核架构所依据的职责模型相匹配的性能优化策略
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