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  • 什么是搜索 人工智能所要解决的大部分问题结构不良或非结构化的问题,对这样的 问题一般不存在成熟的求解算法可供利用,而只能利用已有的知识一步步 摸索着前进 在此过程中,存在着如何寻找可用知识的问题,即如何...
  • 什么是搜索 人工智能所要解决的大部分问题结构不良或非结构化的问题,对这样的 问题一般不存在成熟的求解算法可供利用,而只能利用已有的知识一步步 摸索着前进 在此过程中,存在着如何寻找可用知识的问题,即如何...
  • 行测-图形推理-分享 常相伴有话说:图形推理,以下简称“图推”,我认为这行测中较容易的部分吧,一般有10道,部分事业考试为5道,但是不管有几道,我认为正确率尽量保证在错2道,都可以的。以下自己的总结...

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    行测-图形推理-分享 常相伴有话说:图形推理,以下简称“图推”,我认为这是行测中较容易的部分吧,一般有10道,部分事业考试为5道,但是不管有几道,我认为正确率尽量保证在错2道,都是可以的。以下是自己的总结分享。

    图推·经验分享

    第一部分 数量类

    当出现图形较混乱,或者找不到规律的时候,用“素面角线点”的方法去一一排除,就可以了。

    那么,什么样的图形是算混乱的呢?见下面几张图片:

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    类似的还有很多,就不一一列举了,重要的是题感,做多了,就有感觉了。

    素面角线点

    就是有几个不同的图形或几个不相连的部分,如下图:

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    这题除了考“素”外,还考了左右对称规律,即“4,3,3,3,4”略难。

    面的考点较简单,如下图:

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    此外,面+数列也会考。一般规律是“2,3,4,5,6”或者“2,4,,8,16”。

    封闭面和开放面,如:

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    面的大小,最大面的形状,等。

    角一般会考直角或锐角的个数,特征一般如下:

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    此外,有让我们数“三角形”个数的。其实像这些小总结,我自己有时候也会忘记,尤其是“出现奇怪的不相连的线”时,极有可能是数角,这一点,我经常忘记,所以,我会在做笔记的时候,标记一下,勤奋的你,在之后也可以这样做哦!

    线

    曲线与直线的条数;曲直线的交点;图形由几条线组成;一般就这些考点。除此之外,还有非常容易忘记,但是经常考的“一笔画”问题,“汉字的笔画数”这两个考点。一般浙江的卷必考“笔画数”。

    重点介绍“笔画数”,数“奇点数”,如下图:

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    关于“汉字”的专题,有需要的可以私聊我,我会根据情况出一个“汉字”的专题。

    说到“点”,一般考法有出头点的个数,如下:

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    此外,还有“拐点”个数,“交点”个数,常见的特征图有:

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    目前,就想到这些,后续在做题的过程中,如果碰到难题或新题,我再开一个专题进行分享哦!

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    第二部分·性质类

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    ①对称性。考“对称轴数量”“是否为对称图形”“轴对称还是中心对称”

    ②○的性质。考圆是“相离、相切、相交”“内含”“内切”等等。

    ③两个图形相交的方式。考是“线交”还是“点交”。如下图:

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    第二部分·性质类

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    ①对称性。考“对称轴数量”“是否为对称图形”“轴对称还是中心对称”

    ②○的性质。考圆是“相离、相切、相交”“内含”“内切”等等。

    ③两个图形相交的方式。考是“线交”还是“点交”。如下图:

    49725ee87e23608738d3adaef37f0548.png

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    第三部分·位置类

    根据小学学的知识,我们知道,提到位置,不外乎“上下”“左右”“平移”“相交”等等,所以,我在下文介绍的是除了这些之外的特殊一点的一些例子。

    ①平移,旋转,翻转。如下图:

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    选D。解题的方法有很多种,具体看个人,只要选对了就可以。

    至于旋转,翻转,我就不一一举例了,都差不多的呢。

    ②黑白块

    常考的有:黑白块的移动,与前面的差不多的哦。此外我重点介绍的是交叠的题目,即“同异”法的使用。看题:

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    此类题最快的解题方法就是“排除法”

    相同颜色 叠在一起 变白

    不同颜色 叠在一起 变黑

    ③拉伸与替换

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    变化后,高度是不改变的哦,所以选C。

    ④方位题

    A位于B的什么方位。如下图:比较简单的

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    是不是很简单,1 3 5的小黑点在线上,2 4 6的小黑点在交点上。

    ⑤立体图形—展开图

    比较简单,最好是全做对,失分会很可惜哦!

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    比较简单,尽量不要失分哦!!!

    ⑥立体图行—截面题(三视图)

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    很明显,竖着切一定是A选项的图形。

    当然,可能也会碰到很难的题目,这时候最明智的选择就是放弃。有时候放弃自己不会的题目也是一种智慧哦!!!

    ⑦拼接

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    此外,还有一些比较奇葩的,我在以后练习过程中碰到,再进行分享哦!

    我们的目标是:只错两道,加油哦!

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  • 1 什么是逻辑 逻辑(logic)一个外来词语,指的思维的规律和规则。...演绎推理(Deductive Reasoning)一般到特殊的推理方法。与“归纳法”相对。推论前提与结论之间的联系必然的,一种确实性推理。...

    1 什么是逻辑

       逻辑(logic)是一个外来词语,指的是思维的规律和规则。狭义上逻辑既指思维的规律,也指研究思维规律的学科即逻辑学。广义上逻辑泛指规律,包括思维规律和客观规律。

    2 什么是逻辑推理

       逻辑推理是指运用逻辑(规律)进行推理。演绎推理(Deductive Reasoning)是由一般到特殊的推理方法。与“归纳法”相对。推论前提与结论之间的联系是必然的,是一种确实性推理

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  • “归纳”从特殊到一般一个“泛化”过程,总结经验,比如猫有哪些特点? “演绎” 就是从一般到特殊,从基本情况推出具体情况,“特化”过程 从“样本”中学习过程 称为“归纳学习” 归纳学习分为广义...

    目录

    归纳和演绎 

    归纳学习分为广义和狭义:

     概念学习、概念形成最基本的是布尔概念学习:

    解答疑问


    归纳和演绎 

    “归纳”和“演绎”是科学推理的两大基本手段

    “归纳”是从特殊到一般,是一个“泛化”过程,是总结经验,比如猫有哪些特点?

    “演绎” 就是从一般到特殊,从基本情况推出具体情况,是“特化”过程

    从“样本”中学习过程 称为“归纳学习”

    归纳学习分为广义和狭义:

    • 广义的归纳学习大体相当于从样例中学习
    • 狭义的归纳学习要求从训练数据中得到概念。(“概念”是一种存在的我们可能未知的事实。)

    概念学习、概念形成最基本的是布尔概念学习:

    布尔值就是0和1,表示“是”或者“不是”

                                                    

    假设我们有一个数据集,用来训练算法。通过  “ 色泽+跟蒂+敲声” 来判断这个瓜是否是好瓜。

    计算机拿到这组数据集时,首先是直接记录了这4个情况,等于只要和 这4种情况一样,我们就可以直接判断瓜的好坏。

    但是训练是从特殊到一般的过程,目的是“泛化”,能根据数据集训练得到未知的结果,从而对瓜好坏进行判断。

    学习过程:在假设组成的空间中进行搜索,搜索目标与训练进行“匹配”,从而能够进行判断。

    以这个西瓜集为例子,形成的假设空间为:

                                         

    假设空间相当于是对数据集的全组合,对未知的情况也进行组合,以便得到更加普遍“泛化” 的结果。

    现实生活中,假设空间都很大,而训练样本有限, 因此可能存在一个 与训练集一致的“假设集合”,我们称为“版本空间”

    表1对应的版本空间为:

                                              

    解答疑问

    1.假设空间得到的结果一定是全组合吗?

    全组合是基于你给的数据集属性决定的,比如,现在给你一个黄颜色的芯的西瓜,那就不在这个假设空间中。

    2.假设空间还不是 很明白,能不能简单描述?

    假设空间就是基于数据集形成的所有情况的假设集合,对每种情况根据数据集分析得到概率情况,以便后期对未知情况进行判断

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  • 楼房在设计时,一定东西走向(窗户在南北),为什么呢?避免早上和傍晚太阳角度较小时,通过窗户照射室内。 2. 汽车底下 汽车底下会比较暖和(首先会挡风嘛),在冬天汽车底下一般都会有流浪猫,流浪狗,...

    推理集 —— 特殊的时间

    1. 楼房

    楼房在设计时,一定是东西走向(窗户在南北),为什么呢?避免早上和傍晚太阳角度较小时,通过窗户照射到室内。

    2. 汽车底下

    • 汽车底下会比较暖和(首先会挡风嘛),在冬天汽车底下一般都会有流浪猫,流浪狗,流浪者。

    3. 供暖的井盖

    • 冬天井盖上,常会有猫蜷缩在一起,卧在上面;

    4. 地上停车场

    • 停车场也可以是一撞大楼,一层、二层、高层都可以停车,上下楼的方式就像盘上公路一样;

    转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9424183.html

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  •  从分析的目的来看,数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析,数据挖掘更侧重于机器对未来的预测,一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。  从分析的过程来看,数据分析更侧重于统计学上面的一些...
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  • 什么是数学>> 余数那些事儿

    千次阅读 2015-04-10 13:29:55
    > 笔记 余数那些事儿 今天又踩坑了,感觉各种问题递归下去有没个...只要碰到用一个固定的整数d,去除整数的问题,"同余"的概念和记法(高斯创造)使得这个推理简单而清楚. (伟大的人都把复杂的问题简单化)
  • 人工智能技术用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作,如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等,将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足,...
  • 大家一般都不看,因为都不想在现实中承受压力之后,还要在看部电视剧的时候继续伤脑。但是:在探案剧《民国奇案》播出之后,打破了复杂的推理过程。从而受了很多观众朋友热烈的欢迎。在其某观影平台独播影视剧之中...
  • 它的基本要素:逻辑和直观、分析和构作、一般性和个别性。虽然不同的传统可以强调不同的侧面,然而正是这些互相对立的力量的相互作用以及它们综合起来的努力才构成了数学科学的生命、用途和它的崇高价值。 ...
  • 我建议大家在纠正完错误之后,再把这套试题从头看一遍,总结一下自己都在哪些方面出错了,原因是什么,这套题中有没有出现我不知道的新的方法、思路,新推导出的定理、公式等,并把这些有用的知识全都写你的笔记本...
  • 一般指归纳推理一种由个别到一般推理。由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。很多时候,猎头所面对的候选人都比较资深的工作多年的中高端人才,那么,大部分人都会遇到简历内容非常多的情况,在...
  • 充要条件

    2015-01-25 17:24:00
    比如我们的推理过程 从A推理到B 一般我们写代码都会确认AB充分的,但是很少会思考AB的必要的。当然不是说所有的推理都需要充要条件。因为这也不可能的。 假如现在有个C,C包含在A里面的,所以呢从集合...
  • 我们的推理从特殊到一般,从中寻找方法途径。 这理想化模型,那么推广到一般形式呢? 这样我们就找到了使用单调栈的依据。 以上就是基本的算法思考过程和思路,代码实现上需要综合考虑,使得我们...
  • 图网络(暂未完成)

    2020-02-15 14:54:04
    图网络在拓扑空间内按图结构组织以进行关系推理的函数集合。在深度学习理论中图神经网络概率图模型推广。 图网络由图网络块构成,具有灵活的拓扑结构,可以特化为各类连接主义模型,包括前馈神经网络递归神经...
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  • 什么是量化?将高精度运算转化低精度上运算,例如float32转化为int8数据上运算。为什么要量化?那就要说说量化的好处了,一般量化有以下好处:减小模型尺寸和存储空间,如int8量化可减少75%的模型大小;加快推理...
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  • 中国大学生与美国大学生的差距

    千次阅读 2006-02-27 22:50:00
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空空如也

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一般到一般是什么推理