把一百个AI放到游戏里内斗,活下来的它会梦到黑暗森林吗?

把一百个AI放到游戏里内斗,活下来的它会梦到黑暗森林吗?

在一个专属于AI的游戏世界里,它们更像动物一样活动和学习。 短短的几年间,人工智能已经在越来越多的游戏上战胜了大部分人类。 发生在围棋领域的事情不用多说,在更加复杂的电子游戏领域,人工智能的表现也越来越好——最典型的例子就是OpenAI在《Dota2》 《星际争霸2》以及平台跳跃等诸多游戏上的尝试,人类在面对AI时已经越来越讨不到好了。   去年8月OpenAI在《Dota2》中击败了五位高分段玩家组成的战队 去年末OpenAI举办的人工智能游戏大赛中...

10分钟带你读完人工智能的三生三世

10分钟带你读完人工智能的三生三世

AI作为2016年以来最热门的词汇,人们对之也持有不同的看法:有人在怀疑泡沫即将破裂、有人坚信这场变革会带来巨大的机会、有人抛出威胁论。 本系列试图以通俗易懂的方式,让不同知识水平的读者都能从中获益:让外行人对人工智能有一个清晰客观的理解,也帮助内行人更好地参与到AI带来这场产业变革中来。 本文将会从AI最基本的几个模块(计算机视觉、语音识别、自然语言处理、决策规划系统)着手,回顾其一路以来的发展脉络,以史为镜、正视未来...

Quora上的大牛们最喜欢哪种机器学习算法?

机器学习算法那么多,一个问题的解决往往可能有好多算法的选择。 这些算法有什么特点呢?特定的场景需要选择哪一算法呢? 我们为大家翻译了Quora上大牛们最喜欢的机器学习算法,一起欣赏。 Carlos Guestrin,亚马逊计算机科学机器学习教授,Dato公司ceo及创始人 (Dato原名GraphLab,大数据分析云服务平台) 我并没有最喜欢的机器学习算法,但有一些比较青睐的,比如: 最简洁的算法:感知器算法(Perceptron)。这种算法是Rosenblatt和他的同事们在20世纪50年代创造的。这个算法非常简单,但它是现在一些最成功的分类器的基础,包括支持...

在服装业登顶之后 亚马逊想让你穿上按需定制的服装_电子商务 – B2C / B2B_cnBeta.COM

在服装业登顶之后 亚马逊想让你穿上按需定制的服装_电子商务 – B2C / B2B_cnBeta.COM

电子商务,这里才是最繁荣的。原因:1.多级中间商抬高了终端销售价格; 2.商业欺诈行为普遍而且消费者无法给予惩罚; 3.各种管制以及交通成本太高,导致商品奇缺; 4.信息不对称带来的隐性成本太高。 互联网减轻了不少。最好的销售渠道就应该是BTC。

看上去显而易见的事物通常并不那么明显

在研究狗粮生产商时我们获得了额外的收获。在宠物食品区监视时,我们注意到狗粮通常是由成人来买,而狗的零食,如肝味饼干等,通常是由儿童或者老年人购买。我们意识到,对于老年人来说,宠物就像儿童一样,是需要溺爱的;而对于儿童来说,尽管他们不喜欢给狗喂食这样的家务活,却认为给狗喂饼干是件很有趣的事。小孩提出给狗买零食时,父母通常会迁就他们,这就像孩子在饼干区的行为一样。 但是商家并没有注意到谁才是真正购买(或者说服购买)宠物零食的人,他们通常把这些零食放置在超市货架的最顶层。结果,我们的摄像机就拍摄到小...

两台linux主机使用sftp传输文件

sftp 是一个交互式文件传输程式。它类似于 ftp, 但它进行加密传输,比FTP有更高的安全性。下边就简单介绍一下如何远程连接主机,进行文件的上传和下载,以及一些相关操作。 举例,如远程主机的 IP 是 202.206.64.33或者是域名www.hebust.edu.cn,用户名是  fyt ,在命令行模式下:sftp fyt@202.206.64.33或者  fyt@www.hebust.edu.cn。回车提示输入密码。进入提示符 sftp> 如果登陆远程机器不是为了上传下载文件,而是要修改远程主机上的某些文件。可以 ssh  fyt@202.206.64.33 (其实sftp就是ssh 的一个程式。) sftp> get /var/ww...

安装Scrapy

1.安装pip,使用get-pip.py 没有先下载,命令:sudo python get-pip.py 2.pip源修改,一般不用改。 3.xcode-select —install。出现各种奇怪问题,一定要检查这个。 4.xmlrpc_client导致不成功,一般是SIX模块出问题。需要更新和升级,但是OS有保护,SUDO也没用。 5.关闭系统保护command+r重启,选择终端,csrutil disable 修改前,全系统备份一下吧。 6.重新安装sudo pip install Scrapy。 7.如果six有问题,使用以下语法,重装。命令:sudo pip uninstall six 命令:sudo easy_install six 8.检查scrapy是否成功 ,python 状态下,imp...

机器学习——深度学习(Deep Learning)

机器学习——深度学习(Deep Learning)

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words:有监督学习与无监督学习,分类、回归,密度估计、聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。 有监督学习:最常见的是regression & classification。 regression:Y是实数vector。回归问题,...

人类心智

1、 头脑是我们身体中最不可思议的器官,因为它可以自我改变。我们可以通过改变自己大脑的连接,来重塑我们的个性,这是动物望尘莫及的事情。 2、 我们学习新东西,就是我们大脑中几千亿个神经元重现建立链接的过程。我们的大脑不同神经元之间有缝隙,神经脉冲要跨过这些缝隙,就好象跨过山涧一样,第一次总是最难的。但多跨越几次后,神经脉冲就建立起稳固的联系了,新的知识也就稳固了,就从山涧变成大道了。 3、 深海鱼油的功能是让信号更加容易突破神经细胞间的缝隙,加快学习的速度。 4、 内向和外向性格这个人格特征是基于遗传而...

群体遗传学

群体遗传学,高度抽象生物体的特征和遗传突变,模拟群体的生物演化过程 创建一个群体,其中有很多个个体,对于每一个个体,遵循生物遗传变异的规律,按照一定概率使它遗传or突变,反复重复很多代后观察这个群体的进化。 这样的模拟不能模拟出:生命的新陈代谢,能量流动,物质循环,不能模拟出生物的复杂性状,不能模拟出生物的思维。 可以模拟出:生物进化的大体规律,包括优胜劣汰,进化速度。

生命的本质是一种信息

生命本质上是一种信息,一种形式,而不是具体的物质; 生命是物质组成的结果,而不是物质本身; 生命是把某些物质以适当的方式组合起来,并从他们的相互作用中涌现的一种动态行为。 ——电影《第十三层》,套用克里斯托弗兰顿 强人工智能的诞生前提是先具有求生意识和称霸意识。 任何一种信息存在的意义就是传播,本质是对抗时间,保持存在。 既然生命只是一种动态行为,而不是物质,如果模拟出地球生命诞生时的环境:有序与混沌的中间状态,那为何不能在计算机中发展出生命?

清除受损细胞可让小白鼠延长35%的寿命

清除受损细胞可让小白鼠延长35%的寿命

科学家在小白鼠身上发现,清除其受损细胞可以为它们延长大约35%的寿命。这是由于,随着我们年龄的增长,我们身体当中的细胞会被损坏,这是每一个人都难以避免的。只是大多数时候,这些损害的细胞是无伤大雅的。然而有些时候,它们却有发生类似癌症病变这类事情的可能性。而如果清除掉这些受损细胞的话,对于人或动物而言,清除掉这些受损细胞目前尚未发现任何副作用。但是却可以大大的降低患疾病的风险并促进体内的新陈代谢。目前在小白鼠身上的试验...

大型科技公司总是犯错的原因

为何我们总是无法摆脱堆栈谬误?堆栈谬误是人类的天性使然——我们会(过度)高估自己了解的东西。 取得成功的瓶颈往往不是缺乏对工具的了解,而是不懂得客户的需求。 苹果很清楚自己在未来想要怎样的微处理器,虽然它没有制造这种处理器的技能,但是它深知作为客户的需求。技术能力可以通过收购或招聘来获取,但对市场需求的深刻理解却是千金难买。 谷歌就是一个很好的例子。尽管它拥有我们的电子邮件图谱和兴趣数据(搜索),但它仍然做不好一种看似“轻而易举”的应用——社交网络。事实上,这正是堆栈谬误的最令人感到讽刺的一点。你可以...

推荐系统的那点事

几乎所有宣扬【推荐系统】的人,都要拿【啤酒和尿布】,【亚马逊推荐占营收20%】之类的经典例子来说力证推荐系统的牛逼之处。到处宣扬【推荐系统】插上【机器学习】等算法的翅膀,就能让电子商务变得精准无比,能智能的猜出用户想买的东西。 殊不知,其实这两个例子和所谓的【算法】其实关系不大。   1. 啤酒和尿布 首先是【啤酒和尿布】,超市的人员发现买啤酒的男人容易顺手买尿布。这其实是一种数据分析,是根据数据统计加上人工分析得出,是一种以经验来改善销售 的行为。和【机器学习】【数据挖掘】等算法的关系不大。 刚接触【...

数据挖掘算法-Apriori Algorithm关联规则

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。 关于这个算法有一个非常有名的故事:”尿布和啤酒”。故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个...

机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学 习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾...

用纯css改变下拉列表select框的默认样式

用纯css改变下拉列表select框的默认样式

我们看到默认的下载选择框在firefox和chrome中是有些不同的 Chrome 和 Firefox 中分别是这样的: 其实用下列CSS就可以解决,原理是将浏览器默认的下拉框样式清除,然后应用上自己的,再附一张向右对齐小箭头的图片即可。 </div> <div> <pre>select { /*Chrome和Firefox里面的边框是不一样的,所以复写了一下*/ border: solid 1px #000; /*很关键:将默认的select选择框样式清除*/ appearance:none; -...

Mysql 查询某个字段包含某个字符串字段

假设有个表: CREATE TABLE users(id int(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,PRIMARY KEY (id),user_name VARCHAR(20) NOT NULL,emails VARCHAR(50) NOT NULL); 初始化表,并添加些记录。 truncate table users INSERT INTO users(user_name, emails) VALUES(‘小张’,’a@email.com,b@email.com,c@email.com’); INSERT INTO users(user_name, emails) VALUES(‘小王’,’aa@email.com,bb@email.com,cc@email.com’); Mysql 中有些字段是字符串类型的,如何查找其中包含某些字符的记录呢? 方法一:...

Eclipse IDE各个版本没有什么区别就是插件库不一样

1、Eclipse IDE for Java Developers 该版本适合Java开发者,集成CVS,Git,XML编辑器,Mylyn, Maven integration和WindowBuilder等插件。 2、Eclipse IDE for Java EE Developers 该版本集成了Java ee开发常用插件,方便动态web网站开发。适合Java web开发者使用。集成了XML编辑器、数据库查看工具,提供jsp可视化编辑器。 3、Eclipse IDE for C/C++ Developers 该版本适合C/C开发者,集成了良好的C/C语言支持 4、Eclipse for PHP Developers 该版本适合PHP开发者,集成了良好的PHP语言支持,Git客户端, Mylyn和JavaScript脚本编辑器,...

用户的需求是一切商业行为的基础

第一,要能够将消费者的细碎的需求变为专业的生意。消 费者的需求常常是碎片化的,甚至是点状的,一个消费者很难将自己需要的服务全面的描绘清楚,他们只是在接受服务的过程中,或者产品体验的过程中会产生基于 某个流程点或者服务点的需求,但是,你是不是可以抓住这些细碎的需求,这是你是否能够创新商业模式的一个基础。 第二,要善于将现有产品和服务的缺憾转变为新的价值点。很 多消费者对于现有的产品都会表示自己的不满和抱怨,甚至很多企业常常认为自己的产品和服务满足了消费者的需求,但是实际上消费者却还有很多遗憾。将...

mysql+php程序中sql语句中的引号使用方法

双引号里面的字段会经过编译器解释然后再当作HTML代码输出,但是单引号里面的不需要解释,直接输出。例如: $abc=’I love u’; echo $abc //结果是:I love u echo ‘$abc’ //结果是:$abc echo “$abc” //结果是:I love u 所以在对数据库里面的SQL语句赋值的时候也要用在双引号里面SQL=”select a,b,c from …” 但是SQL语句中会有单引号把字段名引出来 例如:select * from table where user=’abc’; 这里的SQL语句可以直接写成SQL=”select * from table where user=...

中小淘宝天猫商家为什么越来越悲催?

需求/价格/信任/产品,电商的八字真言。而淘宝和其他电商目前都因为业绩和盈利,还有规模的需要,把所有的宝都压在价格上。一味的价格战,赚不了钱都得跑。 无独有偶,今年年初有数据显示有6800多家天猫店铺关门了,随后阿里巴巴官方否认,但一组相关数据显示,居然有9成的淘宝商家希望“出淘”,事实真相与否,大家心照吧。 习惯成依赖,依赖成惯性,随后就是欲罢不能的难以割舍了,只能被动等待着被压榨;而正是由无数个你的这份依赖,积累成了阿里系颐指气使的底气,让他们有了独断专横的权利,和肆意盘剥你的资本;其实不怪他们,在商...

Mysql跨表更新 update 一个表的值到另一个表

实际需求ecshop 更新库存,需要批量导入库存数据,库存数据和价格之类信息,是另外一套系统的数据。需要导出,审核,修改。 解决办法,新建临时表ECS_SN 需要导入数据表 ECS_GOODS ECS_SN 两个字段GOODS_SN,GOODS_SEAT.前者为产品唯一编号,后者为库存 ECS_GOODS有若干字段,涉及的也是GOODS_SN,GOODS_SEAT.前者为产品唯一编码,后者为需要更新的库存字段。 需求:把ECS_SN中的seat字段的数据导入到ECS_GOODS对应字段,条件为SN相同。 UPDATE ECS_IN A,ECS_GOODS B SET B.GOODS_SEAT=A.GOODS_SEAT WHERE B.GOODS_SN = A.GOODS_SN...

机器学习算法思想简单梳理

机器学习算法思想简单梳理

前言:    找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习 /数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发 展,相信这方面的人才需求也会越来越大。    纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里...

WORDPRESS利用CSS截取标题长度方法

利用CSS截取标题的最大好处就是更利于搜索引擎收录和理解。 用动态语言可以对其控制,比如函数截取,数据库截取需要修改的地方也多。 CSS很巧妙地解决了这个问题,将标题控制在一行显示,并且截取一定的长度,截取的地方用省略号代替。 .text-overflow { display:block;/*内联对象需加*/ width:31em; word-break:keep-all;/* 不换行 */ white-space:nowrap;/* 不换行 */ overflow:hidden;/* 内容超出宽度时隐藏超出部分的内容 */ text-overflow:ellipsis;/* 当对象内文本溢出时显示省略标记(...) ; 需与overflow:hidden;一起...

CNZZ网站流量统计原理简析

这是我的域名www.iyizhan.com,暂无内容,其中只有一个页面index.html, 在index.html上放置了如下的 js 脚本: <script src="”http://s11.cnzz.com/stat.php? id=5364825&web_id=5364825″<br "=""> language=”JavaScript”> </script> 1.当用户访问这个页面时,会请求src,对应的是上面的脚本的源文件: Request URL:http://s11.cnzz.com/stat.php?id=5364825&web_id=5364825 请求的query: id:5364825 //网站id web_id:5364825 //网站id 脚本会对其中的参数赋值,其中this.q = ...

python实现简单爬虫功能

python实现简单爬虫功能

在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度。好吧~!其实你很厉害的,右键查看页面源代码。 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看...

信息发现 探索推荐引擎内部的秘密:推荐引擎

如今已经进入了一个数据爆炸的时代,随着 Web 2.0 的发展, Web 已经变成数据分享的平台,那么,如何让人们在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。 来源: 信息发现 探索推荐引擎内部的秘密:推荐引擎初探_新闻_移动LABS #coding=utf-8 import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262") print html

Trapit整合Buffer和Pocket,每天高达1千万的推荐让分享更容易_科技频道_凤凰网

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Siri的同门师兄弟来了!Trapit打造个性化的网络发现引擎(不是搜索引擎)

发现引擎 来源: Siri的同门师兄弟来了!Trapit打造个性化的网络发现引擎(不是搜索引擎) | 36氪