人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

中英对照看，熟悉专业的外语词汇，比国内那些考试型教材好多了。
这两本，是我深入机器学习的数学基础书籍。

期末软件工程课程设计【自动售货机】：自动售货机系统是一种无人售货系统。
售货时，顾客把硬币投入机器的投币口中，机器检查硬币的大小、重量、厚度及边缘类型。
有效的硬币是一元币、五角币、一角币、五分币和一分币。
其它货币都被认为是假币。
机器拒收假币，并将其从退币孔退出。
当机器接收了有效的硬币之后，将之送入硬币储藏器。
顾客支付的货币根据硬币的面值进行累加。
　　自动售货机装有货物分配器，每个分配器中包含0个或多个价格相同的货物。
顾客通过选择货物分配器来选择货物。
如果有货，且顾客支付的货币值不小于该货物的价格，货物将被分配到货物传送孔送给顾客，并将找零返回到退币孔。
如果无货，则和顾客支付的货币值相等的硬币将被送到退币孔。
如果顾客支付的货币值小于所选货物的价格，机器将等待顾客投进更多的货币。
如果顾客决定不买所选择的货物，他投放进的硬币将从退币孔中退出。

数字图像处理与机器视觉VisualC++与Matlab实现，第一版的书籍，包括人脸识别，神经网络CNN等内容

有限资源下生产计划排程甘特图软件，可以参人员，机器，工装夹具等进行时间和资源的占有情况用Ganttchart进行可视化

SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

在U型件冲压工艺中，回弹现象不可避免。
如何根据工艺参数预测回弹值大小，是一个重要问题。
在这里我选取了4个工艺参数（板料厚度，摩擦系数，凹模圆角半径，压边力），通过Abaqus获取了2688个仿真实验样本，得到了该四个因素对回弹的影响。
得到该数据集合。
有兴趣的可以用来做机器学习中的回归预测的练习。

将原CMU讲义翻译成中文、补充了大量内容，使得第三章对汇编的介绍相对完整。
机器指令细节，请查阅intel的相关资料。

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

Delphi仿QQ聊天软件P2P全部源码，无加密，组件齐全，调试非常简单方便！发送联机或脱机消息，同时可自定义消息字体、颜色、大小等信息，支持插入表情符号，屏幕截取。
支持多人对话以及消息群发等功能；
在线即时语音、视频聊天;穿透网关防火墙，不同局域网任意对话;系统采用先进的点对点通讯技术，消息（包括文本、语音、视频、文件）的传输大多数情况不需要经服务器中转而直接发往接收者所使用的机器，传输速度更快。
而且因服务器仅仅只是起着维护用户状态列表的功能，因此占用资源极少，可允许同时在线的人数就越多，对系统的影响也最小。
可以设置各种离线状态，支持自定义状态;邮箱监测，新邮件到来提醒;用户可自定义界面，界面皮肤可在线更新;能和您的网站相融合，如果您在线，点击网站上在线图标，立即就能与您聊天沟通!

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。