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面对机器人技术和人工智能来袭的生存指南 面对机器人技术和人工智能来袭的生存指南
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    面对机器人技术和人工智能来袭的生存指南 PDF 扫描原版

    人工智能电子书
    • 发布时间:2019-09-15 14:19:12

    给大家带来的一篇关于人工智能相关的电子书资源,介绍了关于机器人技术、人工智能、生存指南方面的内容,本书是由浙江教育出版社出版,格式为PDF,资源大小544.3 KB,历克斯·乌瓦杰编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.5。

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  • 面对机器人技术和人工智能来袭的生存指南 PDF

    科技的高速发展使得未来越来越多的职业将被机器人和人工智能所取代。

    面对机器人技术、人工智能及自动化技术的来袭,你好奇吗?困惑吗?忧虑吗?

    也许这本入门小书可以帮到你。

    目录

    • 引言
    • 了解机器人技术、人工智能和自动化
    • 机器人技术和不同产业
    • 未来几年可能消失的工作
    • 透过历史发现未来
    • 机器人革命和机器人技术投资
    • 对科技与自动化的影响
    • 对收入和收益的影响
    • 对学校课程的影响
    • 幸存于自动化革命
    • 为自动化革命做准备
    • 人工智能革命的开始
    • 超智能之路
    • 日常生活中的人工智能
    • 人工智能的未来
    • 创新要素
    • 结论

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    学习笔记
    网友NO.200356

    Python人工智能之路 之PyAudio 实现录音 自动化交互实现问答

    Python 很强大其原因就是因为它庞大的三方库 , 资源是非常的丰富 , 当然也不会缺少关于音频的库 关于音频, PyAudio 这个库, 可以实现开启麦克风录音, 可以播放音频文件等等,此刻我们不去了解其他的功能,只了解一下它如何实现录音的 首先要先 pip 一个 PyAudio pip install pyaudio 一.PyAudio 实现麦克风录音 然后建立一个py文件,复制如下代码 import pyaudioimport waveCHUNK = 1024FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 2RATE = 16000RECORD_SECONDS = 2WAVE_OUTPUT_FILENAME = "Oldboy.wav"p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)print("开始录音,请说话......")frames = []for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(data)print("录音结束,请闭嘴!")stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')wf.setnchannels(CHANNELS)wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))wf.setframerate(RATE)wf.writeframes(b''.join(frames))wf.close() 尝试一下,在目录中出现了一个 Oldboy.wav 文件 , 听一听,还是很清晰的嘛 接下来,我们将这段录音代码,写在一个函数里面,如果要录音的话就调用 建立一个文件 pyrec.py 并将录音代码和函数写在内 # pyrec.py 文件内容import pyaudioimport waveCHUNK = 1024FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 2RATE = 16000RECORD_SECONDS = 2def rec(file_name): p = pya……

    网友NO.938367

    Python人工智能之路 jieba gensim 最好别分家之最简单的相似度实现

    简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实现一个简单的自然语言处理 现在又要用到Python强大的三方库了 第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jieba pip install jieba 我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词: import jiebakey_word = "你叫什么名字" # 定义一句话,基于这句话进行分词cut_word = jieba.cut(key_word) # 使用结巴分词中的cut方法对"你叫什么名字" 进行分词print(cut_word) # generator object Tokenizer.cut at 0x03676390 不懂生成器的话,就忽略这里cut_word_list = list(cut_word) # 如果不明白生成器的话,这里要记得把生成器对象做成列表print(cut_word_list) # ['你', '叫', '什么', '名字'] 测试代码就很明显了,它很清晰的把咱们的中文字符串转为列表存储起来了 第二个是一个语言训练库叫 gensim pip install gensim 这个训练库很厉害, 里面封装很多机器学习的算法, 是目前人工智能的主……

    网友NO.353793

    python人工智能需要学什么

    有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣,有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。 这里我们主要谈论的是编程技能。 (推荐学习:Python视频教程) 如果你打算采用 Python 作为主要开发语言(这也是目前人工智能领域的主流),那么 Python 的开发基础是必须得掌握的,这是一切基于 Python 开发的根基。你得对 Python 的基本语法、数据类型、常见模块有所了解,能正确使用条件、循环等逻辑,掌握 list、dict 等数据结构及其常用操作,了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。 在对此已经熟练之后,你需要学习数据处理相关的 Python 工具库: NumPy NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法,较 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。 Pandas 基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series,二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。 SciPy 进行科学计算的 Python 工具包,提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。 Matplotlib Python 最基础的绘图工具。功能丰富,定制性强,几乎可满足日常各类绘图需求,但配置较复杂。 只要你用 Python 和数据打交道,就绕不开以上这几个库,所……

    网友NO.241478

    人工智能最火编程语言 Python大战Java!

    开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在,我可以提供我自己的答案并解释原因,但我们先看一些数据。毕竟,这是机器学习者和数据科学家应该做的事情:看数据,而不是看观点。 话不多说,上数据。我搜索了与“机器学习”和“数据科学”一起使用的技能,搜索选项包括编程语言Java、C、C++和JavaScript。然后还包括了Python和R,因为我们知道它在机器学习和数据科学方面很受欢迎,当然还有Scala,考虑到它与Spark的关系,再加上Julia,一些开发中认为这是“the next big thing”。运行这个查询,我们得到的数据如下: 当我们关注机器学习时,我们得到了类似的数据: 我们能从这些数据中得到什么启示呢? 首先,我们看到并不是一招通吃。在这种情况下,各种机器学习编程语言都很受欢迎。 其次,所有这些编程语言都在急剧增长,反映出在过去几年里,企业对机器学习和数据科学的关注和需求正在急速增加。 第三,Python很明显的领导者,其次是Java,然后是R,再然后是C++。Python对Java的领先优势正在增加,而Java在R上的领先地位正在下降。必须承认,我很惊讶地看到Java名列第二;我本来是以为是R语言。 第四,Scala的增长令人印象……

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