人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。仿佛一夜之间，不谈人工智能就是落伍，不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时，他们会发现，一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点，而找到一个好的人工智能工程化落地场景，以及快速搭建人工智能工程化技术方案，变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。究其本质，取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为，尤其是在深度

以下内容节选自《Flink实战派》一书！大数据技术和人工智能（机器学习）的结合，使利用数据价值的技术有了新的突破。在通常情况下，大数据技术与机器学习是互相促进、相依相存的关系。01大数据和机器学习之间的关系机器学习不仅需要合理、适用和先进的算法，还需要依赖足够好和足够多的数据。大数据可以提高机器学习模型的精确性。数据的数据量越多，质量越高，机器学习的效率和准确性就越高。机器学习是大数据分析的一个重

引言：传统上，计算机会按照我们输入的指令一步步执行。而机器学习却是通过输入数据而不是指令来进行各种工作。本文选自《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》。　　机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。　　传统上，如果想让计算机工作，我们会编写一段指令，然后让计算机遵照这个指令一步...

云计算的SPI服务模型虽然目前对于云计算还没有一个统一的定义，但是大家对云计算的服务模型已有了一个相对统一的认识。我们知道云计算是通过共享资源池的方式来提高资源利用率的。在云计算中，根据其资源池中资源的类别，可以把云计算的服务模型分为三种，即所谓的SPI 模型，如表1.1 所示。表1.1 SPI模型资源类别 云计算服务模型（SPI）应用程序 Software as a Service (SaaS)

数据挖掘的一般步骤从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、

引言：相信许多人都有个创造机器人的梦想，但以前个人打造一款机器人属于异想天开。这不仅仅是因为硬件零部件的昂贵，主要还在于中控系统的复杂性。不过树莓派这类开源微电脑的诞生，你的极客梦依托树莓派就能够实现。如果你也曾幻想从无到有地亲手打造出自己的第一台机器人，那么树莓派这个硬件平台就是你上手的不二之选。本文选自《树莓派机器人蓝图权威宝典》。在正式开始前　　1.本文使用的是树莓派 B2　　...

爱好文学的读者们应该有一种熟悉的感觉，没错，这里模仿了加西亚·马尔克斯的《百年孤独》的开头，在一段话中，嵌入了过去、现在、未来三个时间片段，蕴含了极其丰富的信息。但反过来说，我狡猾的地方在于，若有任何人想在计算的问题上与我进行辩论，则请先通读这四百页的著作，我们才有辩论的必要，否则这个人要么是傲慢的，要么是无知的。

通过比较智能体和具身智能，我们不仅能够更好地理解具身智能的独特性和价值，而且看到了一个全新的视角：智能是如何通过与环境的互动来发展和适应的。具身智能理论让我们想起人类自身的特性，我们的智能不仅来源于大脑的思维过程，还深深根植于我们的身体及我们与外部世界的交互。具身智能的核心观点是，认知和智能行为是大脑、身体、环境相互作用的结果，体现了智能体通过物理互动来学习和适应环境的能力。感知与交互：智能体的感

什么是PyTorch　　PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说明它是一个以Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU 加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。　　PyTorch 既可以看

Windows环境下32位汇编语言程序设计（典藏版）(含CD光盘1张)（畅销10年，经典再现！）罗云彬 著ISBN 978-7-121-20759-42013年7月出版定价：99.00元756页16开编辑推荐畅销10年，经典再现！本书第1版出版至今已经10年多了，第3版出版至今也已经3年多了，期间笔者收到了大量的读者来信，对本书提出了各种意见和建议，综合