精华内容
下载资源
问答
  • 自己去创建个编程语言吧(1)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-08 17:57:53
    你一定有过这种困惑,一直想要找到个完全适合自己编码风格,开发习惯的语言。却发现每语言各有优略,没有哪个能完全适合你的… 或者你看到现在层出不穷的各种编程语言,难道就没有想装个逼,自己个玩玩的...

    你一定有过这种困惑,一直想要找到一个完全适合自己编码风格,开发习惯的语言。却发现每一个语言各有优略,没有哪个能完全适合你的…

    或者你看到现在层出不穷的各种编程语言,难道就没有想装个逼,自己搞一个玩玩的冲动?

    在这里插入图片描述

    爱装逼的人都拥有同样的气质,所以,我就尝试自己创建了一个编程语言------------Menthol在这里插入图片描述

    所以,你也不用想了,自己开发一个吧。

    在这里插入图片描述

    下面我将以我创建Menthol语言过程为例子,一步步说明,如何创建一个基于虚拟机的编程语言。

    在你实际编码前,需要有3点,做在编码前,很重要

    在这里插入图片描述

    1.确定你理想中个的编码风格

    可能你无数次想过理想中的一个语言,但从来没有实际去写过类似风格的demo。所以,如果只通过思考去架构出一个完整的代码风格,可能比较困难,一个语言不仅要完成功能,还要保证书写的简便性、代码格式的优雅性

    所以,用你最常用的语言,开发一个程序,这个程序,最好能稍微复杂一点,能最多的体现出语言的各种逻辑,比如可以写一个,从网页中获取img地址的功能,用C#写一个

    private string[] GetHtmlImageUrlList(string sHtmlText)
    {
        Regex regImg = new Regex(@"<img\b[^<>]*?\bsrc[\s\t\r\n]*=[\s\t\r\n]*[""']?[\s\t\r\n]*(?<imgUrl>[^\s\t\r\n""'<>]*)[^<>]*?/?[\s\t\r\n]*>", RegexOptions.IgnoreCase);
    
        MatchCollection matches = regImg.Matches(sHtmlText);
        int i = 0;
        string[] sUrlList = new string[matches.Count];
    
        foreach (Match match in matches)
            sUrlList[i++] = match.Groups["imgUrl"].Value;
        return sUrlList;
    }
    public static string DownloadHtml(string url)
    {
        string html = string.Empty;
        try
        {
            var request = WebRequest.Create(url) as HttpWebRequest;
            request.Timeout = RequestModels.Timeout * 1000;
            request.UserAgent = RequestModels.UserAgent;
            request.ContentType = RequestModels.ContentType;
            request.Headers.Add("Cookie", @RequestModels.Cookie);
    
            using (var response = request.GetResponse() as HttpWebResponse)
            {
                if (response.StatusCode != HttpStatusCode.OK)
                {
                    return url;
                }
                try
                {
                    StreamReader sr = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.UTF8);//Encoding.GetEncoding("GB2312"));// 
                    html = sr.ReadToEnd();
                    sr.Close();
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    html = null;
                }
            }
        }
        catch (System.Net.WebException ex)
        {
            if (ex.Message.Equals("远程服务器返回错误: (306)。"))
            {
                return null;
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
           
            html = null;
        }
        return html;
    }
    
    
    
    

    然后把这个段代码,修改成为你理想中的代码风格。至于代码风格是怎样的,随便写,只要你写的顺手就可以。在这个过程中,你要确认,你的类型是静态的,还是动态的。

    我们来把他翻译成Menthol语言的编码

     def GetHtmlImageUrlList(var $str)
        {
    
            var $sUrlList = [];
            var $a = Regex.Exec($str,"<img.*?src=[\'|\"](.*?(?:[\.gif|\.jpg|\.png]))[\'|\"].*?[\/]?>"); 
            for(var $s in $a){      
                Array.Push($sUrlList,$s[1]);     
            }   
        }
    
    
        def DownloadHtml(var $url)
        {
             var $curl = CurlSystem.init();
             CurlSetOpt.url($curl, $url);
             CurlCallback.writefunction($curl,test.getsource);
             var $res = CurlSystem.perform($curl);
             CurlSystem.cleanup($curl); 
        }
    
    
    
    

    应为Menthol是无类型语言,所以,所有的变量声明不需要指定类型,在编译或运行时会自动判断,我将局部变量用 开 头 , 因 为 是 函 数 式 语 言 , 没 有 类 的 概 念 , 只 有 模 块 的 概 念 , 所 有 调 用 模 块 方 法 的 是 时 候 , 要 用 模 块 名 . 函 数 名 调 用 , 例 如 C u r l S e t O p t . u r l ( 开头,因为是函数式语言,没有类的概念,只有模块的概念,所有调用模块方法的是时候,要用模块名.函数名调用,例如 CurlSetOpt.url( .CurlSetOpt.url(curl, $url); 还定义了类似C#的foreach的工能:for in。

    目前通过上述只能看到这么多,当然,如果你写的程序够复杂的话,那么一次性定义出语法风格的机会就大很多,这个过程可能需要多次执行,才能最终把你需要的代码风格定义出来

    应为C#Menthol在类库上的不同,所以,上述翻译不可能完全一样,只作为参考就可以了

    在这里插入图片描述

    2.定义关键字

    如果你打算做成静态的话,那么所有的变量,对于编程人员来说,都要有一种类型,比如int,string,double等。如果是动态的话,就没有类型了。所有的类型就一种。我在开发Menthol时,以我的需求,定义了以下关键字

    if else for break true false try except throw continue return while null import _mmain def var in typeof module use。

    3.定义运算符

    一个语言,不能只有关键字,那样逻辑运算无法进行,所以还要定义运算符,比如1中的"=","!=","[]"等。都可以算是运算符,Menthol,依目前开发需求定义如下运算符

    / () ; , | & ? [] ! % ^ : :: … = < > != <> || && >= <= == += -= /= = %= &= |= ^= << >> *

    以上,定义一个语言的基本要素,已经完成.下面开始进行实际的编码操作

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • LabVIEW入门第

    千次阅读 2020-02-19 22:17:27
    LabVIEW是一种程序开发环境,由美国国家仪器(NI)公司研制开发,类似于C和BASIC开发环境,但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是:其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码,而LabVIEW使用的是图形化编辑语言...

    在这里插入图片描述

    LabVIEW入门第一天

    从今天开始,我将分享我的LabVIEW的编程之路!欢迎各位相互学习讨论()!!!

    一,LabVIEW介绍

    LabVIEW是一种程序开发环境,由美国国家仪器(NI)公司研制开发,类似于C和BASIC开发环境,但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是:其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码,而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序,产生的程序是框图的形式。 LabVIEW软件是NI设计平台的核心,也是开发测量或控制系统的理想选择。 LabVIEW开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具,旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。

    二,LabVIEW平台详细介绍

    与 C 和BASIC 一样,LabVIEW也是通用的编程系统,有一个完成任何编程任务的庞大函数库。LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据
    LabVIEW标志
    LabVIEW标志
    显示及数据存储,等等。LabVIEW也有传统的程序调试工具,如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序(子VI)的结果、单步执行等等,便于程序的调试。

    LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言。传统文本编程语言根据语句和指令的先后顺序决定程序执行顺序,而 LabVIEW 则采用数据流编程方式,程序框图中节点之间的数据流向决定了VI及函数的执行顺序。VI指虚拟仪器,是 LabVIEW 的程序模块。

    LabVIEW 提供很多外观与传统仪器(如示波器、万用表)类似的控件,可用来方便地创建用户界面。用户界面在 LabVIEW 中被称为前面板。使用图标和连线,可以通过编程对前面板上的对象进行控制。这就是图形化源代码,又称G代码。LabVIEW 的图形化源代码在某种程度上类似于流程图,因此又被称作程序框图代码。

    三,LabVIEW平台特点

    尽可能采用了通用的硬件,各种仪器的差异主要是软件。

    可充分发挥计算机的能力,有强大的数据处理功能,可以创造出功能更强的仪器。

    用户可以根据自己的需要定义和制造各种仪器。

    虚拟仪器研究的另一个问题是各种标准仪器的互连及与计算机的连接。目前使用较多的是IEEE488 或 GPIB协议。未来的仪器也应当是网络化的。

    LabVIEW(Laboratory Virtual instrument Engineering Workbench)是一种图形化的编程语言的开发环境,它广泛地被工业界、学术界和研究实验室所接受,视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。LabVIEW 集成了与满足 GPIB、VXI、RS-232和 RS-485 协议的硬件及数据采集卡通讯的全部功能。它还内置了便于应用TCP/IP、ActiveX等软件标准的库函数。这是一个功能强大且灵活的软件。利用它可以方便地建立自己的虚拟仪器,其图形化的界面使得编程及使用过程都生动有趣。

    图形化的程序语言,又称为 “G” 语言。使用这种语言编程时,基本上不写程序代码,取而代之的是流程图或框图。它尽可能利用了技术人员、科学家、工程师所熟悉的术语、图标和概念,因此,LabVIEW是一个面向最终用户的工具。它可以增强你构建自己的科学和工程系统的能力,提供了实现仪器编程和数据采集系统的便捷途径。使用它进行原理研究、设计、测试并实现仪器系统时,可以大大提高工作效率。

    利用 LabVIEW,可产生独立运行的可执行文件,它是一个真正的32位/64位编译器。像许多重要的软件一样,LabVIEW提供了Windows、UNIX、Linux、Macintosh的多种版本。

    它主要的方便就是,一个硬件的情况下,可以通过改变软件,就可以实现不同的仪器仪表的功能,非常方便,是相当于软件即硬件!现在的图形化主要是上层的系统,国内现在已经开发出图形化的单片机编程系统(支持32位的嵌入式系统,并且可以扩展的),不断完善中(大家可以搜索 CPUVIEW 会有更详细信息;)

    四,LabVIEW平台应用领域

    LABVIEW有很多优点,尤其是在某些特殊领域其特点尤其突出。

    测试测量:
    LABVIEW最初就是为测试测量而设计的,因而测试测量也就是现在LABVIEW最广泛的应用领域。经过多年的发展,LABVIEW在测试测量领域获得了广泛的承认。至今,大多数主流的测试仪器、数据采集设备都拥有专门的LabVIEW驱动程序,使用LabVIEW可以非常便捷的控制这些硬件设备。同时,用户也可以十分方便地找到各种适用于测试测量领域的LabVIEW工具包。这些工具包几乎覆盖了用户所需的所有功能,用户在这些工具包的基础上再开发程序就容易多了。有时甚至于只需简单地调用几个工具包中的函数,就可以组成一个完整的测试测量应用程序。

    控制:
    控制与测试是两个相关度非常高的领域,从测试领域起家的LabVIEW自然而然地首先拓展至控制领域。LabVIEW拥有专门用于控制领域的模块----LabVIEWDSC。除此之外,工业控制领域常用的设备、数据线等通常也都带有相应的LabVIEW驱动程序。使用LabVIEW可以非常方便的编制各种控制程序。

    仿真:LabVIEW包含了多种多样的数学运算函数,特别适合进行模拟、仿真、原型设计等工作。在设计机电设备之前,可以先在计算机上用LabVIEW搭建仿真原型,验证设计的合理性,找到潜在的问题。在高等教育领域,有时如果使用LabVIEW进行软件模拟,就可以达到同样的效果,使学生不致失去实践的机会。

    儿童教育:
    由于图形外观漂亮且容易吸引儿童的注意力,同时图形比文本更容易被儿童接受和理解,所以LabVIEW非常受少年儿童的欢迎。对于没有任何计算机知识的儿童而言,可以把LabVIEW理解成是一种特殊的"积木":把不同的原件搭在一起,就可以实现自己所需的功能。著名的可编程玩具"乐高积木"使用的就是LabVIEW编程语言。儿童经过短暂的指导就可以利用乐高积木提供的积木搭建成各种车辆模型、机器人等,再使用LabVIEW编写控制其运动和行为的程序。除了应用于玩具,LabVIEW还有专门用于中小学生教学使用的版本。

    快速开发:
    根据笔者参与的一些项目统计,完成一个功能类似的大型应用软件,熟练的LabVIEW程序员所需的开发时间,大概只是熟练的C程序员所需时间的1/5左右。所以,如果项目开发时间紧张,应该优先考虑使用LabVIEW,以缩短开发时间。

    跨平台:
    如果同一个程序需要运行于多个硬件设备之上,也可以优先考虑使用LabVIEW。LabVIEW具有良好的平台一致性。LabVIEW的代码不需任何修改就可以运行在常见的三大台式机操作系统上:Windows、Mac OS 及 Linux。除此之外,LabVIEW还支持各种实时操作系统和嵌入式设备,比如常见的PDA、FPGA以及运行VxWorks和PharLap系统的RT设备。

    五,LabVIEW平台开发系统

    每位LabVIEW用户的起点都是开发系统,这一开发系统也是图形化编程的基础环境。 以下软件包的功能相辅相成,可帮助用户满足当前和未来的需求。

    LabVIEW包括基本版,完整版和专业版。

    LabVIEW基本版:
    图形化用户界面开发
    数据采集
    仪器控制
    报告生成和文件I/O

    LabVIEW完整版:
    700多个数学/分析函数
    外部代码集成 (.dll)
    互联网连接
    高级用户界面开发

    LabVIEW专业版:
    应用发布 (creat.exe)
    开发管理
    源代码控制
    网络通信

    本博文摘抄链接: https://baike.so.com/doc/2068940-2188708.html

    图片:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/)是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于1991年。可以视之为一种改良(加入一些其他编程语言的优点,...

    5d1ab94017b78700.jpg

    Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/)是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于1991年。可以视之为一种改良(加入一些其他编程语言的优点,如面向对象)的LISP。

    Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。

    相比于C++或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。

    与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样,Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

    Python 解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的、是一个由社群驱动的自由软件,当前由Python软件基金会管理。

    Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承,有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符,因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。

    虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”,但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent,Google也广泛地使用它。

    Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言,原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言,如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言,并不能与Python相提并论。

    Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

    因此,有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目,例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分,然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

    《Python技术手册》的作者马特利(Alex Martelli)说:“这很难讲,不过,2004年,Python已在Google内部使用,Google召募许多Python高手,但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python,在不得已时改用C++;在操控硬件的场合使用C++,在快速开发时候使用Python。”

    Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事”,也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时,如果面临多种选择,Python开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

    以上就是python是一种什么类型的编程语言的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

    本文原创发布php中文网,转载请注明出处,感谢您的尊重!

    展开全文
  • 人工智能时代,所需要了解人工智能的基本常识

    万次阅读 多人点赞 2018-12-10 22:49:44
    国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际... 、概述  近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术...

      国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解,也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。

      一、概述

      近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

      IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。

      谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

      Facebook聘用了人工智能学界泰斗YannLeCun来创建自己的人工智能实验室,期望在该领域获得重大突破。

      牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明,美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。

      纽约时报畅销书《TheSecondMachineAge》论断,数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。

      硅谷创业家ElonMusk则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。

      著名理论物理学家StephenHawking认为,如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我们知道如何规避风险。”

      即便有如此多炒作,但人工智能领域却也不乏显著的商业行为,这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。

      二、人工智能与认知科技

      揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描述基础性的核心技术。

      1、人工智能的定义

      人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的NilsNilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说,一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研究人类如何进行思维活动,从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是,随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

      2、人工智能的历史

      人工智能并不是一个新名词。实际上,这个领域在20世纪50年代就已经开始启动,这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。

      20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标,从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目,这些项目表明,计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

      但是,过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境(这种情形在生活中无处不在)的理论,以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望,人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

      20世纪80年代早期,日本发起了一个项目,旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本,这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商,其中一些已经上市,例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

      20世纪80年代末,几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”,这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模,来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

      对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性,包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本,当这一点被越来越多的人所认识到时,人工智能研究再一次脱离轨道。

      20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮,成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注,这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制,另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

      神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是,首先迭代生成备选解决方案,然后剔除最差方案,最后通过引入随机变量来产生新的解决方案,从而“进化”出解决问题的最佳方案。

      3、人工智能进步的催化剂

      截止到21世纪前10年的后期,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

      1)摩尔定律

      在价格、体积不变的条件下,计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律,它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利,包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前,先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

      2)大数据

      得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

      3)互联网和云计算

      和大数据现象紧密相关,互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第一,它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它可以促进人工智能的发展。第二,它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如,有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

      4)新算法

      算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年,新算法的发展极大提高了机器学习的能力,这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如计算机视觉(这项科技将会在后文描述)。机器学习算法目前被开源使用,这种情形将促成更大进步,因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

      4、认知技术

      我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术(下图),认知技术是人工智能领域的产物,它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术,它们正被广泛采纳并进展迅速,也获得大量投资。

      一文了解人工智能的基本常识

      1)计算机视觉

      是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

      计算机视觉有着广泛应用。其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

      机器视觉作为一个相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

      2)机器学习

      指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于做预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

      机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

      3)自然语言处理

      是指计算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本,例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;或者在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子,它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭(Timeflieslikeanarrow)”中每一个单词的意义看起来都很清晰,直到系统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉(Fruitflieslikeabanana)”,用“水果(fruit)”替代了“时间(time)”,并用“香蕉(banana)”替代“箭(arrow)”,就改变了“飞逝/飞着的(like)”与“像/喜欢(like)”这两个单词的意思。

      自然语言处理,像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

      因为语境对于理解“timeflies(时光飞逝)”和“fruitflies(果蝇)”的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

      4)机器人技术

      将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机,还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”,还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。

      5)语音识别技术

      主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’sPizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

      上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资,其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡;规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束;规则导向系统——为专家系统提供基础的技术,使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

      三、认知技术的广泛使用

      各种经济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。

      1)银行业

      自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式;借助语音识别技术能够自动完成电话客服;声音识别可以核实来电者的身份

      2)医疗健康领域

      美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录,而且使用率还在迅速增长;机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析;IBM的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献,通过假设自动生成来完成自动诊断,借助机器学习可以提高准确率。

      3)生命科学领域

      机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系,从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

      4)媒体与娱乐行业

      许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术,自动起草基于数据的的公文材料,比如公司营收状况、体育赛事综述等。

      5)石油与天然气

      厂商将机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设备故障诊断等众多方面。

      6)公共部门

      出于监控、合规和欺诈检测等特定目的,公共部门也已经开始使用认知技术。比如,乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化,在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

      7)零售商

      零售商利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。

      8)科技公司

      它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品,比如Roomba机器人吸尘器,Nest智能恒温器。

      上述例子表明,认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约,这主要体现在:

      更快的行动与决策(比如,自动欺诈检测,计划和调度)

      更好的结果(比如,医学诊断、石油探测、需求预测)

      更高的效率(亦即,更好的利用高技能人才和昂贵设备)

      更低的成本(比如,自动电话客服减少了劳动成本)

      更大的规模(亦即,开展人力无法执行的大规模任务)

      产品与服务创新(从增加新功能到创造新产品)

      四、认知技术影响力与日俱增的原因

      在未来五年,认知技术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二,首先,近些年来,技术性能有了实质进步,并处于持续研发状态。其次,数亿美元已经投入到技术商业化中,许多公司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案,以使这些技术更易购买和配置。虽然并非所有的技术提供商都能幸存,但他们的努力将共同推动市场前进。技术性能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围,这种情况在未来几年都将持续下去。

      1、技术提升扩展了应用范围

      认知技术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统,一份报告显示,Google用了不到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看,自2010年到2014年,图像分类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告(译者注:同行评审,是一种学术成果审查程序,即一位作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。)被高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%。2011年,IBM为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜,曾对Watson进行优化,提升两倍的答案精确度。现在,IBM又宣称如今的Watson比当时“智能”了2400%。

      随着技术的改进和提高,技术应用的范围也在不断扩大。比如,在语音识别方面,机器曾经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来,由语音识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在,每个月互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外,计算机视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面,但现在,我们早已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛游戏之外的应用,从医疗诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

      并不是所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻译有了一定发展,但幅度很小。一份调查发现,从2009年到2012年,将阿拉伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这些技术还不完美,但他们已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度,并把一些常规翻译交给机器,自己专注在更具挑战性的任务上。

      很多公司正努力将认知技术做进一步研发,并逐步将其融入到更多产品尤其是企业级产品里,以方便企业用户购买和部署。

      2、对商业化进行的大规模投资

      从2011年到2014年5月,超过20亿美元的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时,超过100家的相关公司被兼并或收购,其中一些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这些投资都在培育一个多样化的公司图谱,这些公司正在加速认知技术的商业化进程。

      在这里,我们并不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节,我们希望说明,认知技术产品拥有丰富的多样性。下面就是致力于认知技术商业化的公司名单,这个名单既不是完整无缺也非固定不变,而是一个动态的,用于推动和培育市场的指标。

      数据管理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思,或者借助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括ContextRelevant(译者注:美国的一家大数据挖掘和分析公司)、PalantirTechnologies(译者注:这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来)、以及Skytree(译者注:一家借助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司)。

      认知技术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中,分别起到增加功能和提高效率的作用。例如,Wise.io公司提供一套模块来促进商业决策,比如客户支持、营销和销售,这里面会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失,以及哪些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

      单点解决方案。众多认知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效,并且几乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

      技术平台。平台的目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会提供一系列功能,包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将这些定制化软件整合在一起的统一框架。

      3、新兴应用

      如果这些技术的表现和商业化趋势继续发展,我们就能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛,被接受程度也会大大增加。数亿美金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视觉或者机器人技术的公司,这预示着许多新应用即将投入市场。在商业机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面,我们也看到了巨大空间。

      五、认知技术在企业的应用路径

      认知技术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年,技术层面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能,以增强他们的竞争地位。企业的IT部门现在可以行动起来,增加对这些技术的了解,评估出适用这些技术的机会,将这些技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响,这些技术将如何激发创新并提升经营表现。


    1.人工智能大发展时代,如何利用大数据改变现有商业模式?

    http://www.duozhishidai.com/article-17554-1.html

    2.人工智能来势凶猛,人工智能最热门的技术趋势是什么

    http://www.duozhishidai.com/article-923-1.html

    3.今年人工智能领域,十项中外人工智能领域富有突破性的技术

    http://www.duozhishidai.com/article-17560-1.html

     

    展开全文
  • Java到底是不是一种纯面向对象语言

    万次阅读 2017-05-26 14:30:26
    Java——是否确实的 “纯面向对象”?让我们深入到Java的世界,试图来证实它。...在Java世界内一切都是对象,甚至包括字符串(String)这些都是对象(在 C 语言中,字符串是字符数组),那时候,我认为 Java是
  • 基于MATLAB的语音信号处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 01:21:20
    基于MATLAB的语音信号处理摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的个,是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究,对于机器语言、语音识别、...
  • 这三种语言虽均有所创新,但 SIMULA 67 的面向对象概念的影响是最巨大而深远的。到了 20 世纪 70 年代,结构化程序设计语言和结构化分析与设计已无法满足逐渐扩大的应用领域,于是面向对象技术(OOP)应运而生,...
  • 最开始知道树莓派,是因为我之前做了个语音对话机器人,然后在查询有关资料的时候发现有人用树莓派做了个语音对话机器人,于是乎很惊奇,心中一直想自己动手实验一下。刚好那时候听说树莓派4B新上市,各方面的...
  • 初识人工智能——人工智能的冷落与兴起

    万次阅读 多人点赞 2018-11-14 21:42:41
    、人工智能介绍 什么是人工智能?可能是大家开始最想了解的。 大家看图中关于人工智能的定义。通俗点来说呢,就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务;比如看懂照片,听懂说话,思考等等。 那现在耳熟能详...
  • 浦发银行 信息科技岗 大数据方向 面经

    万次阅读 多人点赞 2018-08-09 23:00:31
    、综合面 二、机试 三、专业面试 浦发面经 即兴演讲 上机测试 结构化面试 浦发银行大数据创新岗上海打卡 第部分 综合面试 第二部分 专业面试 第三部分 上机考试(只有开发和测试岗需要,别的岗可选) 浦发...
  • Windows10 下安装 Rational Rose 2007 图文教程

    千次阅读 多人点赞 2019-03-19 23:17:15
    Rational Rose是Rational公司出品的一种面向对象的统一建模语言的可视化建模工具。用于可视化建模和公司级水平软件应用的组件构造。 就像一个戏剧导演设计一个剧本一样,一个软件设计师使用Rational Rose,以演员...
  • 2020 年最牛逼的 10 门编程语言

    万次阅读 多人点赞 2020-08-20 14:21:03
    } } } 07、Swift 关于 Swift,直接来看苹果官方给出的介绍吧: Swift 是一种强劲而直观的编程语言,它由 Apple 创造,可用来为 iOS、Mac、Apple TV 和 Apple Watch 开发 app。它旨在为开发者提供充分的自由。Swift ...
  • 国人创造中文编程语言的优势

    千次阅读 2019-01-03 04:41:20
    知乎原文 源自: 吴烜:为什么国内创造不出很棒...现有英文编程语言在硬功能上已经覆盖了主要的应用领域, 这也是很多人说创造新(中文)语言没有必要的个原因 在性能和语言特性上进行竞争不是不可能, 但即使首创了...
  • 十六进制(Hexadecimal):在数学中是一种逢16进1的进位制。一般用数字0到9和字母A到F(或a~f)表示,其中:A~F表示10~15。 十进制(Decimal System):每相邻的两个计数单位之间的进率都为十;十进制是中华民族的一...
  • 开发自己的编程语言

    千次阅读 2013-02-03 22:11:40
    编程是一门艺术,而编程语言则是这门艺术的缔造者。计算机系的很多学生都对编程语言涉及到的编译原理表示畏惧,其实编译原理本身并不复杂,不过由于目前市面上有关编译原理的书籍大部分都是由国外的原著翻译过来的,...
  • JAVA学习笔记——第章 初始JAVA

    千次阅读 2014-02-25 23:05:38
    Java是1995年由Sun公司推出的一种极富创造力的面向对象的程序设计语言。Java最初的名字是OAK,在1995年被重命名为Java,正式发布。 Java是一种通过解释方式来执行的语言,其语法法则和C++类似。Java语言编写的...
  • C语言是个什么样的语言

    万次阅读 多人点赞 2018-03-09 16:07:24
    C语言除了能让你了解编程的相关概念,带你走进编程的大门,还能让你明白程序的运行原理,比如,计算机的各个部件是如何交互的,程序在内存中是一种怎样的状态,操作系统和用户程序之间有着怎样的“爱恨情仇”,这些...
  • WPF开发教程

    万次阅读 多人点赞 2019-07-02 23:13:20
    假设您具有带有 STA 线程的对象,则需要一种方式来在线程之间通信,并验证您是否位于正确的线程上。调度程序的作用就在于此。调度程序是一个基本的消息调度系统,具有多个按优先级排列的队列。消息的示例包括原始...
  • 人工智能ai用什么编程语言 AI( 人工智能 )为应用程序开发人员开辟了无限的可能性。 通过利用机器学习或深度... 您应该学习哪编程语言来深入了解AI? 当然,您需要一门具有许多良好的机器学习和深度学习库的语言...
  • 上个月,在社区上发布那篇《Charj —— 代码的代码化语言》时,遇到系列的相关问题。起初并没有想到会在知乎上有这么多的讨论,所以我并没有详细介绍为什么创造 Charj 的缘由。只是说...
  • 如何选择适合自己项目的编程语言

    千次阅读 2015-06-30 18:42:03
    与操作系统一样,在办公室软件套装和计算机中也具有各种计算机语言。存在这种多样性的原因与其它地方的多样性一样—-因为没有单一的解决方法能够解决所有的问题。有些语言在原始速度上更出色。有些语言能够帮助你更...
  • 12 编程语言的起源故事

    万次阅读 2016-05-19 14:31:09
    种语言总在争论中诞生,又在进化中消亡。而这些语言的的创造者,无不是编程世界中的标志性人物,高举探索的旗帜不断前行。敬仰之情促使了这篇文章的诞生,这里收集并分享了这五十年来最成功、最流行的十二门编程...
  •   这几年,人工智能的发展速度...索尼也用AI创造首Beatles风单曲...... 随之而来的,是教育风向的变化,除了语数外这“老三样”,一门新的学科正在迅猛崛起,且大有燎原之势——它就是“少儿编程”,...
  • 【译】教你用50种语言写Hello, World

    千次阅读 多人点赞 2020-01-07 22:50:19
    当我们学习一门新的语言时,“Hello, World!“通常是我们所写的第个程序。相信作为名程序员的你,职业生涯中至少完成了个“Hello, World!...程序员一般也都会使用多门语言,甚至有多数人都会使用十几种语言
  • R语言编程 第讲 变量与赋值

    千次阅读 2020-08-21 09:54:18
    R语言编程 第讲 变量名、变量名称与变量值R语言的变量名赋值符号 <- 与 = 的区别赋值符号 <- 的更多细节Copy-on-Modify与Modify-in-Place函数调用命名变量存储空间环境内存回收 这个系列将系统性介绍R语言的...
  • 一张图概括编程语言发展史

    千次阅读 2018-07-26 11:12:21
    一张图概括编程语言发展史 一张图概括编程语言发展史 Intro 编年史 ...编程语言是一组用来定义计算机程序的...尽管人们多次试图创造一种通用的程序设计语言,却没有一次尝试是成功的。之所以有那么多种不同的编程...
  • 因此从今天开始从零讲解Golang编程语言方面是督促自己不断前行且学习新知识;另方面是分享与读者,希望大家一起进步。这系列文章入门部分将参考“尚硅谷”韩顺平老师的视频和书籍《GO高级编程》,详见参考文献...
  • 小白问哪编程语言最好,二当家呵呵笑,当然是......
  • 从汇编语言到高级编程语言的演变

    千次阅读 2019-06-06 15:32:33
    新的编程语言在不断诞生,新语言想用更聪明的抽象,让某些方面更容易或更强大或利用新技术和新平台带来的优势,让更多人能快速做出美妙的事情。
  • 这是个计算机世界的编程时光之旅  对很多人来说,每当学习一门新的编程语言,写下的第行...在成长中,程序员通常会使用多种编程语言,大部分程序员甚至实现过十几”Hello,World!”版本。  甚至还出现了...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 167,388
精华内容 66,955
关键字:

如何自己创造一种语言