本文梳理人工智能基础发展脉络与核心理论：符号主义作为 AI 开端，以逻辑推理为核心曾成主流，因常识处理短板遇阻，后借深度学习 “黑箱” 问题回归；人工神经网络模拟生物神经元，感知机的权重调整与梯度下降机制成为深度学习基础，与符号主义形成 “感性” 与 “理性” 大脑的互补。同时介绍 AI 智能判定标准，图灵测试通过对话判断机器智能却易受干扰，早期聊天机器人也印证 “类人表达≠智能”。此外，阐释了人

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本文介绍人工智能的多维度发展图景：其应用渗透日常与专业领域，本质为高级统计工具，现以弱人工智能为主，通用人工智能（AGI）仍待探索。发展历经规则驱动、统计学习、深度学习、AGI 探索四次浪潮，依托算法、数据、硬件三大核心要素，涵盖机器学习、自然语言处理等多个子领域。AI 提升了编程效率但也带来代码安全问题，对就业市场形成替代与催生新职业的双重影响。奇点理论预测 AI 将超越人类智能并引发变革，该观

本文摘要：文章介绍了C++编程中的常见问题及解决方法。首先探讨了编译错误处理技巧，建议将错误信息输出到文本文件以便查看。其次讲解了main函数参数传递机制，说明argc和argv[]的含义及用法。在变量部分详细阐述了变量的定义、声明规则，强调变量不可重复定义但可多次声明，并通过示例演示了多文件编程中变量的使用方式。最后简要介绍了C++基本数据类型及其转换方法，包括static_cast的使用。全文

本文介绍了常用的C语言开发环境：Notepad++与GCC、Keil、VS Code与Keil、Visual Studio四种开发环境配置并给出相关下载链接以及安装使用注意事项，在最后给出了每种模式的特点，为后续学习嵌入式作铺垫。

本文介绍了Python环境的配置以及较为主流Python编辑器的使用：Pycharm、VSCode、Jupyter-lab以及安装流程与注意事项，也给出了Pytorch的一般安装流程。

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