Math是一个内置对象（不需要额外引入），作用于Number类型的数据，包含了常用的数学常量和数学函数。Math的所有属性和方法都是静态的，需要注意的是，Math 的常量是使用 JavaScript 中的全精度浮点数来定义的，因此不同浏览器、不同的系统或架构中得到的结果可能有所不同。

 这个问题确实是由较高版本的JDK编译的java class文件试图在较低版本的JVM上运行产生的错误。解决方法：右击项目-->properties-->java compiler --> Enable project specific settings -->修改compiler compliance level参考->点击打

本文为课程《OpenCV计算机视觉实战》的课程笔记。本章节讲述了图像梯度的计算方法。图像的梯度表征每个像素点和周围像素点差异程度。上：梯度值公式；下：梯度方向公式1 Sobel算子Sobel算子关注像素点和上下左右四个像素点的差异程度，即分别从x方向和y方向计算锚点梯度。首先用Gx×AG_x×AGx​×A得到锚点xxx方向的梯度，再用Gy×AG_y×AGy​×A得到yyy方向的梯度。最后将两个方向

参考课件：http://www.doc88.com/p-01573186694175.html2.1.1 命题逻辑- 逻辑的类型+ 经典逻辑（二值逻辑）：经典命题逻辑、一阶谓词逻辑+ 非经典逻辑：三值逻辑、多值逻辑、模糊逻辑2.2.1 谓词逻辑 谓词- 一阶谓词逻辑表示法+ 命题：一个非真即假的陈述句（真：T...

3.1.1 产生式用于表示事实、规则以及它们不确定的度量，适合于表示事实性知识和规则性知识- 确定性规则的产生式表示确定规则：只要前提满足，结论一定是正确的基本形式：if P then Q (P→Q) 蕴涵是产生式的特例e.g. 若动物会飞 且 动物会下蛋 则动物是鸟- 不确定性规则：标注置信度（发生的可能性）基本形式：if P then ...

1.2.1 人工智能的基本概念- 智能：知识与智力的总和+ 知识：一切智能行为的基础+ 智力：获取知识和运用知识解决问题的能力1.2.2 智能的特征- 感知能力- 记忆与思维能力+ 记忆能力：存储感知到的和思维产生的知识+ 思维能力：对记忆的信息进行处理※思维：逻辑思维（易形式化）、形象思维（直觉...

《人工智能》马少平另外，MOOC上王万良老师的《人工智能导论》课程正在进行中！冲冲冲！一种心理学模型，由【结点】和结点间的【有向弧】组成的【有向图】3.3.1 语义网络的结构用实体及语义关系来表达知识，由【语义单元】组成+ 三元组：（结点1，关系，结点2）结点表示【实体】，有向弧表示层次关系，结点1为主，结点2为辅。e.g. “小李和小王是朋友”...

3.2.1 框架表示法人们对现实世界中事物的认知是以框架的形式保存在存储结构中的+ 框架表示法：一种结构化的表示方法+ 框架：描述对象属性的数据结构（框架-槽-侧面）- 槽：描述一个对象的一个属性->槽值 可以是框架- 侧面：描述槽的一个方面->侧面值事例框架：为框架填上值+ 表示方法<框架名&g...

第3题：字符串逆序题目描述：给你一个字符串 a， 请你输出逆序之后的a。例如：a=‘xydz’则输出：zdyxdef solve_it(a):return ''.join(sorted(a, reverse=True)) #your answerprint(solve_it(a))# 答案需要输出注意：对字符串使用列表方法，返回值为列表。若将上述代码中的join函数去掉，则返回值为：['z', '

本文为课程《OpenCV计算机视觉实战》的课程笔记。本章节讲述了图像梯度的计算方法。图像的梯度表征每个像素点和周围像素点差异程度。上：梯度值公式；下：梯度方向公式1 Sobel算子Sobel算子关注像素点和上下左右四个像素点的差异程度，即分别从x方向和y方向计算锚点梯度。首先用Gx×AG_x×AGx​×A得到锚点xxx方向的梯度，再用Gy×AG_y×AGy​×A得到yyy方向的梯度。最后将两个方向