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。

KMP图形界面的具体实现，包括具体代码，以及动态演示

手机卫士##项目介绍##＞演示功能有：-启动页面-主页-手机防盗（注意：演示时模拟器要提前设置有联系人）；
-通讯卫士：黑名单的管理：电话拦截、短信拦截的演示；
-软件管理：列出系统的所有软件，启动软件、卸载软件、系统的卸载失败（需要root权限这个后面也会介绍）-进程管理：列出系统中正在运行的程序；
演示杀死软件-窗口小部件：添加桌面；
-流量统计：模拟器并不支持，在真机上才能演示，只做个UI效果；
-手机杀毒：检查手机安装的软件，发现那个是病毒，提醒用户就杀掉；
-系统优化：清除系统的垃圾，刚开始运行，没用多余数据；
-高级工具：归属地查询；
常用号码查询；
短信备份；

MicroMonoMicroMono是用于以整体样式或反向样式开发微服务的框架。
它允许您在微服务/整体样式之间切换和混合，而无需更改代码。
在这之前，有两件事始终与VS相关。
现在，有了micromono，您就可以兼顾两全其美。
快速开始使用micromono的最简单方法是通过安装它：npminstallmicromono有几个演示可帮助您入门：该帐户利用passport.js并将其身份验证功能作为服务公开。
家庭服务使用account服务提供的功能来保护私人页面。
io演示了如何在应用程序中使用socket.io（websocket）。
您可以简单地克隆此存储库

如今的屏幕分辨率，小至320px(iPhone)，大到2560px甚至更高(大显示器)，变化范围极大。
除了使用传统的台式机，用户会越来越多的通过手机、上网本、iPad一类的平板设备来浏览页面。
这种情况下，固定宽度的设计方案将会显得越发不合理。
页面需要有更好的适应性，其布局结构要做到根据不同的设备及屏幕分辨率进行响应调整。
接下来，我们将了解一下怎样通过HTML5和CSS3MediaQueries(媒介查询)相关技术来实现跨设备跨浏览器的响应式Web设计方案首先，我们来看看本篇范例的最终效果演示。
打开该页面，拖拽浏览器边框，将窗口慢慢缩小，同时观察页面结构及元素布局是怎样基于宽度变化而自动响应调整

是一个关于瑞雷面波的演示程序，方便初学者进行理解，程序里面有注释，并有PPT做了详细的说明，希望能帮助初学者更深的了解

opencv3ANN神经网络字母识别，目前针对1000张样本测试，成功率100%。
效果演示：https://blog.csdn.net/gs1069405343/article/details/98968998

BO的中文资料本来就不多，何况教程，像这样的教程太难找了，质量又很好，从入门到深入开发都详细的进行讲解，而且都是附图进行操作或样例演示。
希望能够是大家欢迎的资料。

星载多普勒测风激光雷达系统（ALADIN）机载演示器（A2D）分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献，对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比，测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征，以及来自海水体的不可忽视的贡献，并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。

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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。