人工智能(artificial intelligence, AI) 自1956 年诞生以来, 在60 多年的发展历史中, 一直存在两个相互竞争的范式, 即符号主义与连接主义(或称亚符号主义). 二者虽然同时起步, 但符号主义到20 世纪80 年代之前一直主导着AI 的发展, 而连接主义从20 世纪90 年代才逐步发展起来, 到21 世纪初进入高潮, 大有替代符号主义之势.1 第一代人工智能——符号

前言host端当然可以用cstdlib中的rand()函数生成随机数，但设备端如何使用这些随机数？每调用一次rand()，就通过cudaMemcpy传递给显存吗？显然不是，这会消耗太多I/O时间；先调用n次，一次性传到device中吗？虽然可行，但并不是最优解。能否用一种方法，让主机仅仅传给设备一个信号，使得多个随机数在device端被生成，这样就能避免过多的I/O带来的耗时问题；或者调用一个设备

人工智能(artificial intelligence, AI) 自1956 年诞生以来, 在60 多年的发展历史中, 一直存在两个相互竞争的范式, 即符号主义与连接主义(或称亚符号主义). 二者虽然同时起步, 但符号主义到20 世纪80 年代之前一直主导着AI 的发展, 而连接主义从20 世纪90 年代才逐步发展起来, 到21 世纪初进入高潮, 大有替代符号主义之势.1 第一代人工智能——符号

在mathtype中打latex代码编辑公式

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Hopfield

\begin{Bmatrix}1&2\\4&5\end{Bmatrix}{1245}\begin{Bmatrix}1&2\\4&5\end{Bmatrix}{14​25​}\begin{matrix}1&2\\4&5\end{matrix}1245\begin{matrix}1&2\\4&5\end{matrix}14​25​\beg

拉格朗日鞍点(Lagrange saddle point)是非线性规划问题中满足特定条件的点。对于非线性规划问题(NP)，它的拉格朗日函数是指目标函数和约束条件中函数的如下线性组合：L(x,λ,μ)=f(x)+∑i=1pλigi(x)+∑j=1qμjhj(x)L(x,\lambda,\mu)=f(x)+\sum\limits_{i=1}^p\lambda_ig_i(x)+\sum\limits_{

硬聚类和软聚类是在无监督学习中使用的两种方法，特别是在聚类分析中，将相似的数据点组合在一起。这两种方法都有各自的优势和劣势，它们在数据分析中的作用也不同。让我们来讨论一下这两种聚类技术之间的关系。

柯西-施瓦茨不等式其实是有四种不同的形式的，如果只知道其中一种，看论文的时候肯定会陷入迷惑，下面我们来看看柯西-施瓦茨不等式的四种形式：一，在实数域中设 ai,bi∈R (i=1,2,..,n)\ a_i,b_i\in R\ (i=1,2,..,n) ai​,bi​∈R (i=1,2,..,n)，则∑i=1nai2∑i=1nbi2≥(∑i=1naibi)2\