英伟达最近公布了第四季度财报，显示其营收达到221亿美元（约合人民币1950亿元），同比增长265%。其中，数据中心业务收入超过184亿美元，同比增长超过400%。英伟达预计2024年第一季度的收入将达到240亿美元。 此外，英伟达全年业绩显示，其收入达到609亿美元，净利润为297.6亿美元，毛利率为72.7%。公司预测下一季度的毛利率将达到76.3%。 英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示：“加速计算和生成式人工智能已经达到了临界点，全球各行业和国家对其需求正在激增。” 此外，英伟达第四季度游戏业务营收为29亿美元（约合人民币208亿元），同比增长56%。全年收入达到104亿美元，增长15%。这表明台式电脑市场正在从低迷中恢复过来。 在财报发布之前，英伟达的市值一度超过谷歌和亚马逊，成为全球第四大公司。尽管市值略有回落，但随着盘后交易的激增，英伟达在未来几个季度再次超出预期是不必怀疑的。此外，英伟达的股票在2020年年初购买的投资者将轻松获得10倍的净利润。
据知情人士透露，美国人工智能企业OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼正在积极寻求数十亿美元的投资，以建立一个人工智能芯片生产工厂网络。作为OpenAI的创始人之一，他的目标是通过融资建立一个生产人工智能芯片的工厂网络。 据知情人士称，奥特曼已经与几家大型潜在投资者进行了对话，希望筹集到芯片制造工厂（俗称晶圆厂）筹集巨额资金。据悉，与奥特曼进行过讨论的公司包括软银集团和阿联酋人工智能企业G42，项目将涉及与顶级芯片制造商合作，晶圆厂网络将覆盖全球。 上述知情人士表示，谈判仍处于早期阶段，参与的合作伙伴和出资人的完整名单尚未确定。其中一些人说，奥特曼的融资反映了他的担忧，即随着人工智能的普及，未来将缺乏足够的芯片来进行广泛部署。目前对人工智能相关芯片产品的一些预测低于预期需求。 建造和维护晶圆厂的成本十分高昂。建造一座最先进的制造工厂可能需要数百亿美元，而建立一个由此类设施组成的网络则需要数年时间。据悉，奥特曼此前与G42谈判的融资规模约为80亿至100美元，目前尚不清楚讨论的进展情况。 据了解奥特曼想法的人透露，奥特曼认为人工智能行业现在就需要采取行动，以确保到2030年有足够的芯片供应。 自从OpenAI在一年多前发布聊天机器人ChatGPT以来，企业和消费者对人工智能应用的兴趣直线上升，这刺激了对计算能力和处理器的巨大需求。奥特曼此前曾多次表示，目前的芯片产能不足以满足未来的需求。 台积电、英特尔和三星电子是芯片制造行业的领军者，这些公司是OpenAI的潜在合作伙伴。 据悉，奥特曼曾就芯片项目试探过微软，微软对此很感兴趣。微软是OpenAI的主要投资者，持有该公司49%的股份。 延伸阅读
看看京东物流分拣人工智能十大算法，就知道什么是最火的人工智能算法了。看过，你会有一种自豪感。
人工智能是我的主要研究领域，目前也在指导机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题人工智能十大算法。 首先，要从事人工智能领域的研发一定要有一个扎实的数学基础，因为不论是从事机器学习（包括深度学习）、计算机视觉、自然语言处理还是机器人学等方向的研发都有一个共同的核心，这个核心就是算法设计，而算法设计说到底就是数学问题。 人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，随着目前大数据和云计算的发展，人工智能在数据和算力上有了一定的保障，这也在一定程度上推动了人工智能的发展，也使得深度学习的效果得到了较大的改善，但是相比于数据和算力来说，算法的研究才是目前人工智能领域研究的核心。算法的突破往往具有较大的难度，不少人工智能领域的核心算法已经有了几十年的应用历史。 由于目前人工智能领域的研发依然处在行业发展的初期，依然有大量的研究课题需要突破，所以当前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才为主，而扎实的数学基础是研发型人才必须具备的条件之一。虽然目前已经有一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能人才的培养依然以研究生教育为主，未来较长一段时间内，要想专业从事人工智能领域的研发，读研是比较现实的选择。 在5G时代，物联网将迎来全面发展的行业预期，而物联网作为人工智能产品的重要落地应用场景之一，未来物联网和人工智能的结合也会逐渐紧密，所以对于数学基础比较薄弱的学习者来说，从物联网开始学习是不错的选择。 我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！ 人工智能未来的发展趋势有哪些？ 在亿欧短视频《视也》采访的人工智能创业者专题中，有来自这个领域不同方向的30创业者，都是行业里的佼佼者。有商汤科技、驭势科技（制造无人驾驶汽车）、同盾科技、格林深瞳（徐小平背书）、优必选（16年上过春节联欢晚会）等等。从30位创业者的采访中，我们简单总结一下人工智能可能会出现的领域： 1、安防、监控，在苏州以及很多地区这样的技术已经在实践中，我们采访的嘉宾中，有一位通过人像识别技术找到了被拐卖的儿童； 2、快递、仓储、车间，我们采访的机智嘉机器人公司，就是给仓储提供机器搬运的机器人，今年也是拿到了新一轮的融资，他说今年的双十一仓库搬运，就会有机智嘉的机器人参与，也许你拿到的双十一的快递就是机器人搬运的哦，链接：/v/jizhijiazhengyong； 3、自动驾驶、无人驾驶，虽然大家都还看不明白，或者拿不出不错的例子例证人工智能在汽车方面的运用，但是很多的创业者已经扎根。举个简单的例子，驭势科技的在自动驾驶上的尝试，他们首先挑选的地方是景点、产业园，距离短、相对规范的尝试已经试运行，更有乐视的、海外的特斯拉，对了，我们采访的蔚来汽车新车将于12月份发布，大家可以关注一下，就是那个刘强东马化腾雷军投资的项目，链接：/v/weilaiqiche； 4、医疗保健，在我们采访的众多创业者，有不少医疗方面的创业者，通过计算技术把以往一些可数据、集成的图像数字化，通过大数据的分析进行。 5、在线教育、自主学习，随着技术的发现与进步，个性化与定制化的学习不再是想象，昨天我们发布的视频《创业10年，清华学霸重新定义教育》，从新东方出来创业学习，他说技术改变的是内化阶段，通过不同的接受程度定制化不通过的作业，线上与线下也不再是一个形态，学习的驱动是由需求的改变而改变，打破了传统教育班级的概念。 6、除此之外，在需要大量人工、可标准化的场景下，人工智能都会做出新的尝试。 码字不易，求点赞求关注，了解更多创新者的故事~ 大数据和人工智能有什么关联？ 大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？ 人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。 这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。 那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？ 根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据： 信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。 信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。 信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。 从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性： 大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。 大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。 许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。 大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。 大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。 欢迎关注创新工场的wei-xin号：chuangxin2009。这里是一个创新工场和创业者的沟通交流平台，您可以学习创业相关的法务、市场、财务、HR等各个业务领域所需的知识干货，还有机会参与到创新工场举办的创业者培训、沙龙和其他各类活动中。
机器学习入门指南（2024版）向大家分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频人工智能十大算法，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。 pdf版思维导图，后台回复：指南 Python——书 之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。 《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。 《 从入门到实践（第2版）》 非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。 《利用Python进行数据分析·第2版》 数据分析入门必读书，主要介绍了python 3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下： ://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version Python——教程 学习Python最好的入门线上教程，首推Python官方文档 ://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html 官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。 直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。 :///wiki/1016959663602400 机器学习最常用的库少不了Numpy Pandas Matplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。 Numpy 官方文档：://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html 中文教程：:///user/quickstart.html Pandas 官方文档：://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html 中文教程：:///docs/getting_started/10min.html Matplotlib 官方文档：://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html 中文教程：:///tutorials/ Python——视频 实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。 《零基础入门学习Python》：:///video/av27789609 机器学习——书 市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale 出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。 ://datawhalechina.github.io/pumpkin-book 偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》，入门可以先看前 9 章。 市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。 《机器学习：软件工程方法与实现》 现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 机器学习——教程 教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。 Sklearn 官方文档：://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 中文教程：://sklearn.apachecn.org/ 机器学习——视频 与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。 视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。 :///video/BV164411b7dx 作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。 :///video/BV1pE411g7Wi 时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。 :///video/BV1Ft41197Dy 机器学习——数学基础 系统地学习机器学习所必须的数学知识 数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。 也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。 我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数： :///video/BV1G7411f7BE/ 或者3blue1brown：线性代数的本质 :///video/BV1Ys411k7yQ 其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。 一些经验和建议 1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。 2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。 3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。 4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。 5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。这是我所知最好的，最有价值的学习方法。 6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长。 OK，以上就是所有内容。欢迎与我交流
首先，答案是肯定的，目前人工智能产品在特定场景下是能够编写程序的编写程序。 动态软件体系结构是我的早期研究方向之一，动态软件体系结构可以根据需求的变化完成自身功能性的扩展，而自动生成代码则是其中一个具体的功能，其中会用到一部分自动推理的内容，而自动推理是人工智能研究的六大方向之一。 在实际的项目应用中，根据动态软件体系结构的模型，可以构建出一个能够完成代码生成的容器，并且可以进行自动化的部署，这样就会根据具体的生产环境要求来完成功能的拓展。但是代码的生成过程是需要一定条件的，简单的说就是用户需要编写一个代码描述文件，描述文件有固定的模版，按照模版进行填写就可以了，然后把模版提交给服务器（容器），服务器根据模版的描述生成具体的代码。 在实际项目的实施过程中采用了Java语言进行实现，动态模块的构建是基于OSGI完成的。OSGI在早期Java开发领域有广泛的应用，Eclipse就是基于OSGI模型构建的，所以Eclipse的功能扩展性能是非常强大的，OSGI为Java语言的模块化发展做出了重要的探索和贡献，JDK9推出的模块化功能也参考了OSGI的部分思想。 动态软件体系结构虽然能够完成代码的自动编写，但是依然需要有特定的场景支持，相信未来随着人工智能技术的不断发展，代码编写的自动化程度一定会越来越高，一些基础代码的编写工作将会由智能体来完成。通过智能体来编写代码一方面可以减轻程序员的负担，另一方面也会提升代码整体的规范性，可以说代码自动编写将是程序设计领域一个重要的发展方向，未来程序员的工作将更具创造性。 我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！ 怎么新建C语言文件程序编写？ 1、首先一定要下载好一个C++软件，一般业余使用的话，绿色6.0现在比较通用，建议使用。 2、双击打开，点击左上角的文件，然后点击新建按钮。 3、选择工程，然后选择倒数第三的那个，随便命一个工程名，此处为15，然后点击确定。 4、点击确定之后，会弹出一个什么类型的控制程序，一般根据自己的需要选择，对于没有接触过的，选择一个空工程，就可以，然后点击完成。 5、完成之后，再点击弹出来的确定按钮，然后选择文件，选择新建，点击正数第三个，然后命一个文件名，点击确定即可。 6、然后就可以看到程序输入的窗口了。 7、根据学到的程序书写的规范，在窗口中输入程序，比如下图中的内容。然后点击叹号，进行编译。 8、然后就可以看到自己编写的程序输出的内容了，这只是最简单的，还可以更复杂些，功能更强大些。
强人工智能应用将非常广人工智能有哪些，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。 个人认为强人工智能有以下几点应用： 1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。 目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。 2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。 目前已有相关技术，但识别率有问题。 3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。 目前来说，这块是做得比较好。 人工智能的特点有哪些呢？ 作为当前最前沿的人工智能技术，它的出现势必是新一轮的科技变革，能够极大的颠覆我们的认知观。 它的优势特点包含如下： 1.是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。 2.是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。 3.是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。 4.是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。 5.是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。 人工智能具体涉及哪些领域？ 人工智能共涉及九大板块，具体包括： 1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等） 2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等） 3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等） 4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等） 5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等） 6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等） 7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等） 8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等） 9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++编程软件哪个好。 其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。 人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。 而之所以用到python，是因为python的易上手和胶水语言的特性。C/C++需要一个其他语言到C/C++的挂跨语言接口，那么基于python的特性，python是首选。 所以目前人工智能编程主要的语言是C/C++，其次是python。 希望以上的回答能对你有用，谢谢~ c语言编程用哪个软件好？ 1、Windows平台下，VC++ 6.0，Make+Makefile，这都是必须知道，其它的可以参考着学习一下，比如：VS系列、Rose（画图的），MinGW，还有一些编辑工具（UE，Notepad++，VS，Workbench等等） 2、Linux平台下，GCC/G++，Vim，必须会，前者是编译器，后者是编辑器 3、另外安卓、苹果开发等等，也都有专用工具 当然了，大部分平台和工具以及应用软件都是C基础开发的，所以C语言有多重要就可想而知了！ 编程中的比较神奇的软件有哪些？ 编程中神奇的软件，怎么能少得了无代码开发平台呢？0代码，业务人员只需要通过可视化的拖拉拽，即可搭建出高度自定义的个性化管理软件，你说神奇不神奇？ 下面，我会用2分钟的时间，以一款国产优秀的无代码开发平台—云表，来进行辅助说明，帮助你在选取无代码开发工具，开发企业管理软件的时候，少走弯路。（文末会送出免费获取方式） 可以免费使用目前，云表是有提供永久免费版本的，该版本为5并发，适用于中小微企业，大企业要用的话，得增加并发数。 生产管理 你不用花时间花精力，去记Java、C#等高级语言的语法结构，即使你是个IT小白，也可以通过可视化地拖拉拽操作，输入中文文本信息，即可搭建出管理软件。 如WMS、OA、ERP、进销存等，只要是你需要的业务应用，都可以通过它搭建出来。 随时可以进行二次开发你没看错噢，使用云表是可以随时增删查改功能的，因为它内嵌并优化了MySQL数据库，故而秉承了MySQL数据库语句，增删查改的功能。 中山诚威数字化车间 只需要你懂业务、会中文，就能施展你的管理才华，比如设置流程透明清晰的工单管理系统。 手机端、电脑端，都可以使用PC端弄好了，可以直接生成内容同步的移动端APP，注意这里说的移动端是所有移动终端，包括手机、平板、PDA等。 等你弄好与PDA的集成封装，就可以通过它进行条形码生成，扫码出入库啦！智能存储货物，全程信息可追溯。 当然啦，你也可以用它来，进行复杂的业务处理。 比如复杂的数据运算，生成采购单的报表，报表模板自定义打印，群发信息，闹钟提醒，和用友金蝶、钉钉、企业微信等进行对接，设置权限、工作流、多人协同…… 基本上你能想到的业务，它都可以解决。 像许继电气、南方物流、中冶、富士通、JIE、燕山大学等，都在使用它。 说了那么多，再不奉上免费的获取方式，可就要被说不厚道了。 免费的获取方式在此奉上 1. 点赞+评论+转发 2. 关注我，点击我的头像，私信给我发送：cc，系统会自动回复给您。 如果觉得我说得不错，还请不吝转发，互动鼓励一下我哈。 科技日新月异，未来无代码开发平台的中文编程技术，会越来越成熟，朋友，你现在要做的，就是要与时俱进，把握当下啊。
亮明观点机器人怎么做：只要你材料足，平常看一些科技手工视频，你就能做一些简单的科技手工科技类手工可以做很多东西，和一些其他的生活手工不一样，生活手工就是一些生活技巧，这个技巧实用的工具是由自己手工而来，科技类手工就是手工制作一些机器人，小玩具车啊什么的，一下来看一下我最近做的这两个，一个是擎天柱大卡车，一个是瓦力机器人，前一个已经发在我的头条号上面了，可以看看，后面一个剪辑中，也会发在头条号上面的喜欢的话可以关注关注关注哦！本人做手工用了一些不常用的小材料，可能需要购买的，排除你动手能力很强，哈哈哈，我的动手能力不是很强，所以会借助许多材料工具，常用的材料有瓦楞纸板，T型减速马达，9V电池，导线开关，热熔胶等等等等，工具有尖嘴老虎钳，剪刀，美工刀，刻刀等等，不像做生活手工一样，材料来自生活 想做简单的科技手工的话可以经常看一些科技手工教程，总会有手工达人能做出一些很牛的东西出来，可以按照人家视频里的步骤一步一步做，其实自己做起来发现并没有那么难，只要你耐心制作！如果大家喜欢的话可以关注我哦，我会不定期更新一些手工视频，等你看，谢谢啦 怎么制作AI(人工智能)？ 如果只是一个普通的聊天机器人之类的： 一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。 现代一般通过大规模语料训练，现成一个大的概率表，再得到回答映射概率表，最后自动完成聊天。对于小黄鸡之类的程序，是根据传统ALICE程序对句式学习的产物。 流程： 语料－－－分词（中科院ICTCLAS库）－－－语法分析／概率分析（聚类，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隐马可夫链，神经网络－－－概率分析（N－gram）／句型选用－－－句子生成
当今社会，什么最有前途，科技最有前途，因为中国一直有科技强国的梦想。人工智能作为一个新专业前景如何？主要学什么？ 核心课程 1.认知和神经科学课程组 具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类记忆与学习、语言与思维、计算神经工程 2.人工智能伦理课程组 具体课程：《人工智能、社会与人文》，《人工智能哲学基础与伦理》 3.科学与工程课程组 新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家共同努力，寻找人工智能的突破点。同时，科学研究必须以严谨的态度进行，才能使人工智能学科走上正确健康的发展道路。 4.高级机器人课程组 具体课程：《先进机器人控制》，《认知机器人》，《机器人规划与学习》，《仿生机器人》 5.人工智能平台与工具课程群 具体课程：《群体智能与自主系统》 《无人驾驶技术与系统实现》 《游戏设计与开发》 《计算机图形学》 《虚拟现实与增强现实》. 6.人工智能核心课程群 具体课程：《人工智能的现代方法I》 《问题表达与求解》 《人工智能的现代方法II》 《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》 智联招聘发布的《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》，可以看到人工智能人才缺口很大，需求直线上升。 另外，《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》显示，人工智能人才需求增长了近三倍，40%具备AI技能的人才工资主要在10001元到15000元/月，远高于全国平均水平。 所以人工智能的就业前景很好，人工智能的发展也处于比较好的阶段。 第一，持续创新 人工智能在2018年两会期间才为公众所知。但是人工智能现在只在一些小规模的机器上使用，离我们预想的家庭智能还很远。唯一能填补这个空白的就是不断的创新，因为人工智能刚提出来的时候只是一个简单的词，无数的研究者都在不断的创新延伸这个词。所以，以后想从事这个行业，自主创新能力是基础，不断创新就不会模仿。 二、数据分析 人工智能并不是我们想象中的简单加减乘除，可以将一系列模式转化为简单的数字分析。它是基于计算机层面的大数据分析。虽然我们有计算机作为辅助，但是大量的计算也需要人工基础，所以数据分析能力就显得尤为重要。 第三，自主学习 现在是一个飞速发展的时代。如果你没有独立学习的能力，完全依靠外界的灌输，你很快就会落后，更何况人工智能的存在需要不断更新。而且自主学习能力不仅应用在人工智能领域，也应用在每个行业。如果你想在自己的行业出类拔萃，自主学习的能力只是必须的。适合学习人工智能，以上三种能力只是基础。除了这些，还需要自己练习的能力等。毕竟人工智能不是空谈，需要付诸实践才能获得回报。 人工智能课程有三个主要分支： 1)认知AI(认知AI) 认知计算是人工智能最受欢迎的分支之一，它负责所有感觉像人类的交互。认知人工智能必须能够轻松处理复杂性和模糊性，同时不断借鉴数据挖掘、自然语言处理和智能自动化的经验。 如今，人们倾向于认为认知人工智能将人工智能做出的最佳决策与人类工作人员做出的监控更困难或不确定事件的决策相结合。这可以帮助扩展人工智能的适用性，生成更快、更可靠的答案。 2)机器学习AI(机器学习AI) 机器学习(ML)AI就是那种可以在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的人工智能。它仍然处于计算机科学的前沿，但有望在未来对日常工作场所产生巨大影响。机器学习就是在大数据中找到一些“模式”，然后利用这些模式来预测结果 然而，机器学习需要三个关键因素才能有效： a)数据，很多数据 为了教授人工智能新技能，需要向模型中输入大量数据，以实现可靠的输出评分。比如特斯拉已经为自己的车部署了自动转向功能，把自己收集的所有数据、司机的干预措施、成功逃生、误报警等等都发送到总部，以便从错误中吸取教训，逐渐磨砺感官。产生大量输入的好方法是通过传感器：你的硬件是否是内置的，比如雷达、摄像头、方向盘等。(如果是车)，或者你更喜欢物联网。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等。只是通过互联网连接的越来越多的传感器中的一小部分，它们会产生大量的数据(以至于任何正常人都无法处理)。 乙)发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习中使用的算法可以将混沌数据排序、切片和转换成可理解的见解。(想吓跑同事，请先听听常用的不同排序算法。( 从数据中学习的算法有两种：无监督算法和有监督算法。
[汽车之家 新鲜技术解读] 华为成立于1987年，是一家制造通讯设备起家的中国企业。经过30多年的积累，华为已经发展成为全球最大的5G设备供应商。随着人工智能芯片市场的快速增长，华为借助中科寒武纪的芯片IP，成功在2017年推出了全球首款搭载人工智能加速单元的手机处理器芯片——麒麟970。该芯片的成功让华为进一步坚信人工智能技术的发展潜力，加速了其自研人工智能处理器的步伐。而自动驾驶系统的域控制器正是人工智能芯片大派用场的地方。究竟华为的人工智能芯片性能有多强？它又是如何赋能自动驾驶汽车的呢？今天我们一起来看一看。● 先聊聊大家熟悉的手机处理器NPU 华为的自研人工智能芯片最开始是应用在手机芯片上的，后来才被应用到服务器和汽车自动驾驶系统等领域。下面我们就先来聊聊大家熟悉的搭载人工智能加速单元的手机处理器。华为的人工智能加速单元称为“NPU”，英文全称为“Neural-network Processing Units”，翻译过来就是神经网络处理单元。该NPU在手机上能够对人脸识别、语音识别、图像识别等功能实现加速，从而为手机用户提供更优秀的使用体验。 在《和国外差距有多大？聊中国自动驾驶芯片》中我提到了，麒麟970处理器搭载的NPU实际上是来自于中科寒武纪的Cambricon-1A处理器IP，该芯片搭载在华为Mate 10手机之上。 华为随后发布的麒麟980（搭载在华为Mate 20手机上）处理器的NPU采用的是中科寒武纪Cambricon-1H处理器IP。 从目前网上公布的参数来看，麒麟810的NPU算力为0.83TFLOPS（注：1TFLOPS=每秒一万亿次的浮点运算），麒麟820的NPU算力为1.33TFLOPS。厂家并没有公布麒麟990和麒麟985的具体算力数值，但从苏黎世理工的AI Benchmark网站的数据来看，麒麟990的NPU算力在麒麟820之上，根据测试数据估计其算力在2TFLOPS以上。而麒麟985的NPU算力会稍高于麒麟820。 麒麟710A是2018年推出的麒麟710的车规级版本，该芯片有完全的自主知识产权并将由中芯国际代工，是一颗纯正的“中国芯”。华为麒麟710进入汽车圈并成功落地后将会和高通骁龙820A抢占市场份额。 随着这些搭载骁龙820A的新车陆续上市，它们带起了一波高科技座舱潮流。华为麒麟710A此时入市，正好是赶上了这波风潮，相信未来有不少中国品牌企业会考虑采用华为的这颗带有纯正中国血统的数字座舱芯片。 虽然说麒麟710A的性能和华为最新推出的麒麟芯片性能有一定的差距，而且没有集成NPU核心，但满足数字座舱多屏显示和交互的性能需求是完全没有问题的。华为通过数字座舱进入汽车领域只是试水，进一步布局自动驾驶汽车芯片领域才是关键。● 华为自动驾驶网络架构 华为创始人兼总裁任正非在接受媒体采访时曾表示华为不会制造整车，但华为会造车联网模块、汽车中的电子部分，而且还可能做全世界最好的。既然如此，那华为定必会抢占车联网和自动驾驶这两个领域的主导权。 如果华为的ADN目标架构成为了行业标准，这将成为华为未来10年的一个极为重要的利润增长点。华为的目标是非常宏大的，那就是包揽高阶自动驾驶系统的各种通讯和计算设备，并提供完善的一站式解决方案。通俗来讲就是要达到“要买自动驾驶汽车的通讯和计算设备，找华为就对了”的效果。 本文虽然聚焦于芯片，但华为的强大不仅仅在于芯片，其在老本行网络通讯方面也同样出类拔萃。在聊芯片前，我想先举个车路协同的简单例子来说明这一点。 这个简单的例子能够很好地说明华为是如何通过网络和通讯技术来赋能自动驾驶的。可以说未来的自动驾驶汽车绝不是一个“孤岛”，而是一个与万物互联的移动工具。● 华为自动驾驶“芯”实力和软实力 好了，简单聊了一下华为的网络架构在车路协同上的应用，下面我们来正式聊一下华为的自动驾驶平台和芯片。由于自动驾驶平台是基于华为的人工智能芯片搭建的，所以我们还是得先来简单了解下华为的人工智能芯片。 昇腾910的应用偏向于需要极高算力的云端设备，而昇腾310的应用则偏向于对能耗比有一定要求的终端设备，但两者会有一定的交集。下表我汇总了目前华为应用上述两款芯片打造出来的Atlas系列产品的信息。 华为Atlas系列产品 产品 计算能力 功耗 备注 Atlas 900 AI集群（型号9000） 256-1024 PFLOPS - AI集群服务器 Atlas 800 训练服务器（型号9010） 2 PFLOPS 5.5kW功耗，风冷主动散热 AI训练服务器 Atlas 800 训练服务器（型号9000） 2 PFLOPS 5.5kW功耗，风冷主动散热 AI训练服务器 Atlas 800 训练服务器（型号3010） 448 TOPS - AI推理服务器 Atlas 800 训练服务器（型号3000） 512 TOPS - AI推理服务器 Atlas 500 Pro 智能边缘服务器 （型号：3000） 256 TOPS - AI边缘服务器 Atlas 500 智能小站（型号：3000） 16 TOPS 有盘40W，无盘25W AI边缘服务器 Atlas 300T 中心训练卡（型号：9000） 256 TFLOPS - AI加速卡 Atlas 300 推理卡（型号：3000） 64 TOPS 最大67W AI加速卡 Atlas 200 DK 开发者套件（型号：3000） 8-16 TOPS 典型功耗20W AI应用开发板 Atlas 200 AI加速模块（型号：3000） 8-16 TOPS 典型功耗20W AI加速模块 注：这里的1TOPS=每秒1万亿次8位整数运算，1TFLOPS=每秒1万亿次16位浮点数运算，1PFLOPS=每秒1千万亿次16位浮点数运算。 人工智能加速芯片要真正运行起来还需要CPU的配合。上面提到的Atlas系列产品中，有一部分搭载了英特尔的服务器级CPU，另一部分则搭载的是华为自家的鲲鹏920 CPU芯片。 这与大部分其他芯片厂商只做B2B业务，签了合约才提供开发文档的做法有很大的不同。不管开发者能力的高低，更多开发者采用华为的设备开发有利于更快地构建起属于华为的人工智能生态链，这将加速华为在人工智能领域的发展步伐。 当然，针对不同的细分领域，华为还会提供针对性的软件服务，限于篇幅这里就不详细展开了，感兴趣的朋友可以去华为云逛一下了解更多。在其他芯片企业还在苦苦寻找行业突破口的时候，华为已经为各种不同行业提供了全面而完整的解决方案。看着官网密密麻麻各种行业的解决方案列表，我深感华为的强大。或许也正是华为的强大，才是其它企业苦苦追寻的重要原因。