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  • 我觉得 人和工具最大区别 应该人具有选择自由!当然不妨碍社会治安和伤害...然而有了现代交通工具,这些问题都不再问题,你选择的途径变得更多了。包括未来可控核聚变,人造子宫,人工智能,医疗科技等...

    我觉得 人和工具最大的区别 应该是人具有选择的自由!当然是不妨碍社会治安和伤害其他人利益的情况下。

    并且这种选择的自由随着科技的发展,人类为自由付出的代价就越少,人就更像拥有独立意识的“人”了!

    举个例子,没有飞机的年代,你想去国外工作,那你就得做好可能一辈子都无法回到故乡的准备了。然而有了现代交通工具,这些问题都不再是问题,你选择的途径变得更多了。

    包括未来的可控核聚变,人造子宫,人工智能,医疗科技等技术,如果这些技术能够让人 摆脱“能源焦虑”,“生殖焦虑”,“婚姻焦虑”,“养老焦虑”的束缚,让人更无忧的做出更多自由选择,那么这些技术我认为是该发展的。

    人类选择的自由越多,那他就越像个人!

    反观工具是没有选择的!工具一制造出来就是为了干特定的事,直到报废。而人则有无限可能,每个人的人生都是不同的。

    很多人说 人和工具的区别,就是“因为人命比工具更受重视”,这一点我十分不赞同!

    这句话的潜意思就是说“人命比工具值钱”,然而工具同样也分值钱的工具和不值钱的工具,珍贵的工具和不珍贵的工具呀!

    因此“人命比工具更受重视” 这句话不过也只是把人类当成“更珍贵更值钱的工具”罢了,人类依旧没有脱离工具性的范畴,也并没有把人和工具的根本属性区分开来,这种情况下人依旧是工具,不过就是贵点的工具,这种情况下,世界上99%的人都还没有蒙娜丽莎这副画值钱。

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  • 在互联网的发展旅途中,如果网站没有排名,一切都浮云,因为80%用户在自身有需求时都会通过搜索手段来寻找解决途径,而排名靠后根本没有用户知道你存在,更没有人会去大海捞针。所以,想要得到更多用户关注,...
    3b4f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.jpeg在互联网的发展旅途中,如果网站没有排名,一切都是浮云,因为80%用户在自身有需求时都会通过搜索手段来寻找解决途径,而排名靠后根本没有用户知道你的存在,更没有人会去大海捞针。所以,想要得到更多用户的关注,就必须提升网站排名,网站排名靠前确实能获得更多营销机会。然而,有些企业花费了大量的时间优化到较前的位置。但是,却发现网站排名非常不稳定,这实在令企业头痛。所以,下面重点给大家解析下为什么网站排名会不稳定?是什么原因导致的?

    一、为什么网站排名会不稳定?

    1、频繁修改标题

    一般标题都会包含着关键词,而有些企业想追逐新鲜感,总是频繁的修改标题,希望能让用户感受了网站的变化。然而,这种频繁的修改标题会让搜索引擎视为作弊行为,导致网站排名不稳定。3c4f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.jpeg

    2、内容时效性已过

    在网站排名优化的过程中,有些企业喜欢借助时代热点来撰写相关的内容,吸引用户的点击,蹭流量。但是,时代热点会随着另一个热点的呈现而被用户慢慢淡化掉,被另一个话题而覆盖流量。所以,要求网站必须不断的注入新内容,让更有价值,更高质量的内容出现,让网站排名保持稳定。

    3、服务器功能性不强

    用户的喜好是最直接的,它会通过服务器加载的速度来判断去留。试问,如果你点击一个页面加载需要几分钟或者3秒,你会选择哪种呢?所以,网站服务器的不稳定,会直接导致用户访问的体验变差,从而影响到网站的排名稳定性。

    二、网站排名是什么原因导致的?

    综上所述,网站排名的稳定性是需要由多方面构成的,网站的内容、外链的质量、服务器等。但是不管从哪个角度来看,网站排名影响因素最终还是取决于用户的使用体验。所以,企业可以根据以下3点来稳定排名:

    1、定期更新网站内容

    内容的更新是不断吸引用户访问的主要因素,所以想要排名稳定,必须定期更新网站内容,千万不要随心所欲的更新内容,更不要为了更新内容随便到他人网站进行复制、抄袭等。3d4f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.jpeg

    2、做好外链建设

    网站在做友链的那刻起,就意味着与他人网站有着共呼吸、共患难的联系。如果对方的网站被黑,被降权,就会影响到你网站的稳定性。所以,想要保持稳定的排名,坚持只与有相关性的网站及权重高的网站交换,并做好定期检查外链质量的工作。

    3、做好站内链接

    站内链接起强调作用。所以,做的内容要告诉搜索引擎你这个页面就是介绍的这个内容(根据关键词),不断的强调,这样搜索引擎就认为你这个页面就是精准的页面。关于网站排名稳定性问题,就为大家解析到这。如果企业还有什么不明白的地方,详情可以咨询我们纵横SEO,我们将有专员为你解答一切疑难杂症,更有专员快速提升网站排名并保持稳定性。404f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.gif414f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.jpeg424f3279-541b-eb11-8da9-e4434bdf6706.gif扫码关注了解更多SEO专业知识
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  • 云计算作为一个新时代产物,首先给大家普及下...通过对警务云建设,使我国各级公安机关可以真正地围绕以应用驱动为根本导向、以基础设施建设为支撑、以大数据综合应用为发展龙头、以自主创新为重要途径、以信...

    云计算作为一个新时代的产物,首先给大家普及下云计算的简写是clo(cloudcomputing),他不仅推动了企业的进步而且对整个互联网的进步也起了决定性的因素,在未来云计算于大数据的紧密结合,将会对传统公安信息化的建设、方法、技术等方面带来了变革,通过对警务云的建设,使我国各级公安机关可以真正地围绕以应用驱动为根本导向、以基础设施建设为支撑、以大数据综合应用为发展龙头、以自主创新为重要途径、以信息安全为主要保障的业务目标,深化开展公安信息化的建设工作这是云计算对我们人民的保障。

    在过去的5年中,许多企业通过云计算华丽的变身,专业人士分析在今天云计算将会掀起又一波浪潮,各大企业为了提高效率,让用户有更好的体验,市场将会飞速发展,各位Linux学员竞争压力相对其他行业来说会小些。互联网的第一个时代我们定义为PC互联网,互联网的第二个时代我们定义为移动互联网,而互联网的第三个时代我们定义为万物联网,而云计算是支撑则是支撑起万物联网的基石所在。

    据预测,游戏云使用的量最大,其次是电商云等。从趋势来看,金融云、视频云、工业云、政务云都有很大的市场潜力。现在云计算的企业大牛都有谁呢,在美国有谷歌,微软,亚马逊,IBM等互联网巨头,而在中国,华为,BAT,联想等占据中国互联网的半边山,以全球综合对比来看阿里云,亚马逊,微软云,成为全球的三座金字塔。

    总之,云计算的道路是曲折的,但前途是光明的。就当前的技术积累,云计算作用会越来越大。云计算技术可以解决现有数据中心中遗留的一些问题。云数据中心建设对于区域、城市乃至国家的发展都将起到不可估量的影响。建成后的云数据中心将为社会的经济建设、城市规划以及信息化管理等领域的发展,起到重要推进作用,云计算必将成为数据中心未来发展的重要组成部分。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    什么是云计算,云计算市场现状及发展方向是什么
    http://www.duozhishidai.com/article-11556-1.html
    在云计算的发展中,我们应该注意些什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-11494-1.html
    数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-11174-1.html


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  • 机器学习是什么

    2017-09-12 10:49:08
    机器学习(ML)一门多领域交叉学科,...机器学习人工智能的核心,使计算机具有智能的根本途径,其应用遍人工智能的各个领域,他主要使用归纳,综合而不是演绎。 发展史: 机器学习人工智能研究较为
    机器学习(ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论,统计学,逼近论,凸分析,算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。


    机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍人工智能的各个领域,他是主要使用归纳,综合而不是演绎。


    发展史:


    机器学习是人工智能研究较为年轻的分支,它的发展过程大体上可分为4个时期。
    第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。
    第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。
    第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶,称为复兴时期。
    机器学习的最新阶段始于1986年。
    机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面:
    (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
    (2) 结合各种学习方法,取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
    (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
    (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大,一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
    (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外,还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
    主要策略
    学习是一项复杂的智能活动,学习过程与推理过程是紧密相连的,按照学习中使用推理的多少,机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多,系统的能力越强。


    基本结构:


    表示学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响。
    影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。或者更具体地说是信息的质量。知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则,但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。如果信息的质量比较高,与一般原则的差别比较小,则学习部分比较容易处理。如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息,则学习系统需要在获得足够数据之后,删除不必要的细节,进行总结推广,形成指导动作的一般原则,放入知识库,这样学习部分的任务就比较繁重,设计起来也较为困难。
    因为学习系统获得的信息往往是不完全的,所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的,它总结出来的规则可能正确,也可能不正确。这要通过执行效果加以检验。正确的规则能使系统的效能提高,应予保留;不正确的规则应予修改或从数据库中删除。
    知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有多种形式,比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。这些表示方式各有其特点,在选择表示方式时要兼顾以下4个方面:
    (1)表达能力强。
    (2)易于推理。
    (3)容易修改知识库。
    (4)知识表示易于扩展。


    对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识,每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息,分析比较,做出假设,检验并修改这些假设。因此,更确切地说,学习系统是对现有知识的扩展和改进。
    执行部分是整个学习系统的核心,因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。同执行部分有关的问题有3个:复杂性、反馈和透明性。


    代码示例:


    //在gcc-4.7.2下编译通过。
    //命令行:g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest
    #include<iostream>
    usingnamespacestd;
    voidinput(int&oper,constboolmeth)
    {
    //meth为true则只判断1,为false则判断1或0
    while(true)
    {
    cin>>oper;
    if(meth&&oper==1)
    break;
    elseif(oper==0||oper==1)
    break;
    cout<<"输入错误,请重新输入。"<<endl;//判断参数
    cin.sync();//避免极端输入导致死循环
    cin.clear();
    }
    }
    intmain(void)
    {
    cout<<"1+1=2吗?那要看您怎么教我了,不要惊讶我会学习的"<<endl;
    intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定义输入与结果,正确次数与错误次数
    cout<<"开始学习……"<<endl;
    for(inti(0);i!=10;++i)
    {
    cout<<"参数1(必须是1):"<<flush;//提示输入参数
    input(ladd,true);
    cout<<"参数2(必须是1):"<<flush;
    input(radd,true);
    cout<<"结果:"<<(ladd+radd)<<endl;//输出结果
    cout<<"您对这满意吗(满意输入1,不满意输入0):"<<flush;//评价等级
    input(aprs,false);
    if(aprs)//判断用户评价
    ++rcnt;
    else
    ++wcnt;
    cout<<"正确次数:"<<rcnt<<"错误次数:"<<wcnt<<endl;//错误次数
    }
    if(rcnt>wcnt)//判断学习结果
    cout<<"主人告诉我1+1=2。"<<endl;
    else
    if(rcnt<wcnt)
    cout<<"主人告诉我1+1!=2。"<<endl;
    else
    cout<<"我不明白主人是什么意思。"<<endl;
    intterm;//退出部分
    cout<<"您对我的表现满意吗?满意请输入1不满意请输入0:"<<flush;
    input(term,false);
    if(term)
    cout<<"谢谢我会继续努力学习"<<endl;
    else
    cout<<"谢谢我会继续努力学习D"<<endl;
    //cin>>term;//在Windows上测试时启用
    return0;
    }
    本程序将根据您的评价判断执行结果 "1+1=2"
      实际上仅用了最简单的 if else for 语句
      这就是一个机器学习的例子,通过环境影响来进行学习。
      通过本例我们不难看出,在人工错误的引导下,机器会给出错误的答案 1+1不等于2。
      所以此类学习方法,一定要在正确引导下实践,否则会得到最坏的结果。

      学习完毕后,计算机会记录本次学习结果,存入数据库,下次执行相应任务时,再将结果调出执行。



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  • 什么是机器学习?

    2017-06-19 11:57:00
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