Prolog 概念：Prolog（PROgramming in LOGic的缩写）语言是一种基于 Horn 子句的逻辑型程序设计语言，也是一种陈述性语言。 Prolog 与人工智能的知识表示、自动推理、图搜索、产生式系统和专家（知识）系统有着天然的联系，很适合智能程序设计。若想详细了解可自行百科：http://baike.baidu.com/item/Prolog今天我们先搞明

在PyTorch里优化器都是小批量小批量地优化训练的，即每次都会从原数据集中取出一小批量进行训练，完成一次权重更新后，再从原数据集中取下一个小批量数据，然后再训练再更新。。。比如最常用的小批量随机梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent,MBGD)。毕竟原数据集往往很大，不可能一次性的全部载入内存，只能一小批一小批地载入内存。训练完了就扔了，再加载下一小批。如何实现批量地加

1、需要用到库。2、然后使用python的subprocess执行转化命令。

刚接触ubuntu时处处碰壁，基本的命令老是忘，环境配置啥的也总是配错，幸亏是在虚拟机中运行的，快照回一下就行了。为了以后的顺利“工作”，这里我总结一下Ubuntu的一些基本操作和一些环境配置。长期更新。一、Ubuntu基本操作1、终端命令行nautilus这个命令是用于以root权限打开文件管理图形化窗口。通过快捷键Ctrl + Alt + T打开终端命令操作窗口，输入：sudo naut

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安装前注意：这里只讨论tensorflow和keras的安装，如果你的电脑不支持CUDA、没有CUDA Toolkit、没有cuDNN这些基本的深度学习运算环境，那这篇文章可以关闭了。安装tensorflow和keras不要直接复制官网的任何命令，因为大部分情况下都会装错。安装一定要注意自己的cuda、python等环境的版本要对应，然后手动编写安装命令，不然全都错。tensorflow官网：ht

基本概念小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)，顾名思义，就是能够仅通过一个或几个示例就快速建立对新概念的认知能力。这对于人类来说很简单，比如一个警察完全可以单凭一张照片就能在茫茫人海中认出犯罪嫌疑人。实现小样本学习的方式也有很多，比如：度量学习、数据增强、预训练模型、元学习等等。元学习(meta learning或learning to learn)，对于一族待解决的多个任务

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