主要介绍各种覆盖率方法，大家互相学习

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。

瑞文测试，全称为瑞文标准推理测验（Raven'sProgressiveMatrices），是由英国心理学家约翰·C·瑞文在20世纪30年代设计的一种非语言智力测验。
这个测试广泛应用于评估个体的逻辑推理能力、抽象思维能力和问题解决能力，而非依赖于特定的语言或文化背景，因此具有较高的普适性。
瑞文测试通常由一系列几何图形组成，测试者需要找出图形之间的规律，并选择正确的图形来完成序列。
瑞文测试主要分为几个部分，包括初级、中级和高级，难度逐级递增。
初级部分主要考察基础的图形识别和推理，而高级部分则涉及更复杂的抽象概念和推理。
每个问题通常有六个备选答案，测试者需在有限的时间内做出选择。
该测验的评分系统基于正确答案的数量，分数越高，表示个体的智力水平和逻辑推理能力越强。
瑞文测试的得分可以用来衡量个体的智商（IQ），但需要注意的是，它只是智力评估的一种工具，不能全面反映一个人的所有能力，如创造力、情绪智力、社交技能等。
在公司环境中，瑞文测试常被用于招聘和人才选拔过程中，以评估候选人的逻辑思维能力和潜在的学习能力。
然而，这种测试也有其局限性，因为它无法完全展示候选人在团队合作、沟通技巧或实际工作经验等方面的才能。
进行瑞文测试时，有几点需要注意：1.保持冷静：不要因为时间压力而慌张，冷静思考往往能帮助找到正确的答案。
2.观察规律：仔细观察图形的形状、颜色、大小、方向等特征，寻找它们之间的联系。
3.跳出常规思维：尝试从不同的角度思考问题，不要局限于已知的模式。
4.练习提升：虽然瑞文测试旨在测试即兴推理，但通过练习类似的题目可以提高解题速度和准确率。
瑞文测试是一种有效的智力评估工具，能帮助了解个体的逻辑推理和抽象思维能力。
在公司中，它可以作为招聘过程中的一个参考，但不应作为唯一的评价标准。
个人应全面发展各种能力，以适应不同工作环境的需求。

人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法

CAD版本装换器各种版本

这个小软件在粒度参数计算方面很方便、易操作，可一次处理大量数据，平均粒径、中值粒径、众数等各种数据都一目了然。

几乎所有代码都带有注释，适合新手入门理解运作原理，再决定要不要继续在这条路走下去。
实现了多种功能（各种道具功能，敌人控制，玩家控制，子弹控制，计分系统...），依靠很少的知识点和简单算法就可以实现多种多样效果！！！（之前的那份注释不全面，现在加了全注释，修复一个小BUG，前面的资源删除不掉了，积分不够）

更新至2018-05-30增加不支持IE8的页面提示修复页面链接和表单提交默认在新窗口中打开的问题更新suggest插件，修复错位问题升级bootstrap版本到3.3.6版本升级layer到2.1版本升级echarts到2.2.7版本升级webuploader到0.1.5版本修复网络条件不好情况下，页面加载提示遮挡页面无法操作的问题升级bootstrap到最新版本3.3.5；
升级jquery版本到最新版本2.1.4；
升级FontAwesome到最新版本4.4.0；
修复了登录页面的一处错误；
修复了主页面出现多个滚动条的问题；
修复了已知的各种浏览器兼容问题；
修复了layphoto和suggest等页面的显示问题；
新增Glyphicons字体图标的预览；
新增对不支持的浏览器的友好提示；
新增视频/音乐播放器的支持；
新增BootstrapTable(推荐)；
进一步完善了开发文档；
提供了离线支持，开箱即用；
对IE系列的浏览器支持更好

最新版2.1安卓反编译利器：dex2jar此zip文件包含最新版本2.1的各种工具，包括d2j-dex2jar，d2j-jar2dex，d2j-dex2smali，d2j-apk-sign，d2j-dex2smali等。

本标准描述了个人身份标识信息传递语法，包括私钥、证书、各种形式的秘密值及其扩展。
支持本标准的计算机、应用程序、浏览器、因特网服务等等将允许用户导入、导出并且使用一套统一的个人身份标识信息。

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。