关系逻辑

一、引言 数据结构(Data structure): 是计算机组织数据和存储数据的方式，是指一组相互之间存在一种或多种特定关系的数据的组织方式和它们在计算机内的存储方式，以及定义在该组数据上的一组操作。 数据结构： 数据的逻辑结构+数据的存储结构+数据的基本运算 计算机解决问题的步骤： 1、建立数学模型 2、设计求解算法 3、编程实现算法(运用各种计算机语言实现算法) 1976年瑞士计算机科学家尼克劳斯·维尔特[Niklaus Wirth]提出 ：算法+数据结构=程序 二、基本概念和术语 数据(Data)： 所有能被计算机处理的符号的集合。实际问题中的数据称为原始数据 数据元素(Data Element): 是数据这个集合中的一个个体即数据的基本单位。 数据项(Data Item)： 数据元素常常还可分为若干个数据项，数据项是数据具有意义的最小单位；数据库中，数据项又称为字段/域,它是数据的不可分割的最小标识单位。 1、数据的逻辑结构： 数据的逻辑结构是指数据及数据的组织方式，是一种数学模型；指数据元素之间的结构关系 数据的逻辑结构(D, {R}) 可分为下列几种: D = {d1,d2, …, dn} ◆ 集合: 数据元素同“属于一个集合”。R = { }。任意两个结点之间都没有邻接关系，组织形式松散 ◆ 线性结构: R= {(d1, d2), (d2, d3), …, (dn

大家好！又到了期末时间，各位国科大的师弟师妹们，师兄帮你们总结了高级人工智能的考点，如果你好好复习了，那么这篇博文能帮你上90；如果没有也不要怕，认真看了这篇博文，也能保你70。下面我们开始吧，更多考试知识点请关注公众号“算法岗从零到无穷”。转载请注明出处。 目录 往届考试知识点 知识点罗列 概念 搜索 深度学习 命题逻辑与一阶谓词逻辑 命题逻辑 一阶谓词逻辑 群体智能 强化学习 博弈论 老师上课讲的考点 行为主义 符号主义 必复习的知识点 有时间可复习的知识点 关注我 例题讲解 大胆押题 选择题 计算题 参考博客 往届考试知识点 BP GAN 搜索 田忌赛马 Transaction Database 感知机 玻尔兹曼机 A*搜索 语义网络：一阶谓词逻辑，模糊逻辑 蚁群优化算法和粒子群算法 网络交互博弈 遗传算法 信息熵 deep belief networks 人工智能三大分支 野人与传教士 多臂赌博机 每年的大题都是强化学习 知识点罗列 概念 人工智能概念性定义：机器智能，类脑智能，群体智能 人工智能三大学派：符号主义学派，联结主义学派，行为主义学派 搜索 深搜一般来说时间复杂度大但空间复杂度小，广搜空间相反。深度优先适合深度大的树，不适合广度大的树，广度优先正相反 图A*算法是最优的条件是一致性；树A*算法是最优的条件是可采纳性 传教士和野人问题的A* 搜索 爬山法搜索

逻辑回归 1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 2.逻辑回归的原理 3.逻辑回归损失函数推导及优化 4.正则化与模型评估指标 5.逻辑回归的优缺点 6.样本不均匀问题解决办法 7.Sklean参数 8.代码实现 1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归解决的是连续变量的问题，但离散性变量，在分类任务中使用线性回归，效果不理想。` 例子： 图显示了是否购买玩具和年龄之间的关系，可以用线性回归拟合成一条直线，将购买标注为1，不购买标注为0，拟合后取当0.5值为阈值来划分类别。 y ^ = { 1 , f ( x ) > 0.5 , 0 , f ( x ) < 0.5 \hat y =\begin{cases} 1, f(x)>0.5, \\\\0, f(x)<0.5\end{cases} y ^ ​ = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ​ 1 , f ( x ) > 0 . 5 , 0 , f ( x ) < 0 . 5 ​ 可以看到，在途中，年龄的区分点约为19岁。 但当数据点不平衡时，很容易影响到阈值，见以下图： 可以看到，0值样本的年龄段往高年龄端偏移后，真实的阈值依然是19岁左右，但拟合出来的曲线的阈值往后边偏移了。可以想想，负样本越多，年龄大的人越多，偏移越严重。 实际情况是60岁的老人和80岁的老人都不会购买玩具，增加几位80岁的老人，并不会影响20岁以下人群购买玩具的概率

　　　　Linux系统在磁盘、U盘以及光盘等设备分区和挂载操作才能使用。 一、磁盘分区原理与规则 　　　　磁盘分区类型：主分区，扩展分区，逻辑分区 　　　　分区规则： 　　　　　　1、主分区+扩展分区的数量不能超过4个，且扩展分区只能有1个。逻辑分区要在扩展分区之上进行划分，逻辑分区没有数量限制，可以任意个。 　　　　　　2、扩展分区是不能直接用的，他是以逻辑分区的方式来使用的，所以说扩展分区可分成若干逻辑分区。他们的关系是包含的关系，所有的逻辑分区都是扩展分区的一部分。 　　　　　　3、硬盘的容量=主分区的容量+扩展分区的容量；扩展分区的容量=各个逻辑分区的容量之和 　　　　 备注：主分区就是普通磁盘分盘，但是由于磁盘设备由大量的扇区组成，一个扇区的容量为512字节。磁盘的第一个扇区最为重要，记录了主引导记录与分区表信息。就第一个扇区而言，主引导信息记录需要占用466个字节，分区表64个字节，结束符占用2个字节；其中分区表中每记录一个分区信息就需要16个字节，所以最多只有4个分区信息可以记录在第一个扇区中，所以主分区+扩展分区的数量不能超过4个。但是为了创建更多的分区，就使用扩展分区做份下若干个分区的指针，划分若干个逻辑分区，来满足分区数大于4个的需求。扩展分区不需要挂载，但是可以格式化。 二、centos7磁盘分区和挂载： 　　 1、查看当前设备的磁盘以及分区信息：fdisk

/**************************************************************************//** * @file main.c * @version V3.00 * $Revision: 3 $ * $Date: 15/09/02 10:03a $ * @brief Demonstrate how to set GPIO pin mode and use pin data input/output control. 演示如何设置GPIO引脚模式并使用引脚数据输入/输出控制。 * @note * Copyright (C) 2013~2015 Nuvoton Technology Corp. All rights reserved. * ******************************************************************************/ #include "stdio.h" #include "M451Series.h" #include "NuEdu-Basic01.h" #define PLL_CLOCK 72000000 void SYS_Init(void) { /*----------------------------------------------

Q： 一、大问题： -什么是学术研究？ -什么才能称做是学术问题？ 二、专业问题 1、计算机的学术：是不是提出的一个新的模型、框架或者算法？（思考中） -什么算是计算机学术问题 -计算机找问题的方法 2、怎么读论文、怎么读懂论文(文献阅读） 3、论文的写作（思考中） 4、怎么形成系统化的专业知识和技能架构 5、在了解了科研之道、对该领域知识有了大体框架的基础下， 怎么去想idea 6、 如何有效和导师沟通 -什么问题需要与老师沟通？ -与导师有效沟通的技巧？ -如何向导师提出自己的要求？ 7、如何得到导师的指导？ 三、评判 1、怎么检验自己是否入门一个领域？ A: 一、大问题： 开始研究之前，明确以下几点： 你未来（至少近三年）研究领域是什么。例如我要做的是理论研究，还是应用，什么领域下，如金融市场、微分方程、生物信息等，都是一个领域，你要确定一个领域。 掌握该领域的背景与基础知识。举个例子推荐系统下，你要知道什么是推荐系统， 它怎么应用，有哪些场景 ， 目前的常见方法是什么 ， 必要时候你还要重现这些方法，理解这些方法的思想 。 了解这个领域的研究背景。领域背景重在了解这个领域的内容，而研究背景则倾向于研究现状， 对于大部分问题，实际应用的方法只有一个，但是方法其实很多，只是最后选了一个来用而已 ，你要去读论文了解目前有哪些比较先进的方法，总结这些方法的特点

在原文 《知识图谱研究进展》 基础上上做了相应的调整和补充 本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。 — 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院 本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。 1 知识图谱构建技术   本节首先给出知识图谱的技术地图，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图   构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。在互联网飞速发展的今天，知识大量存在于非结构化的文本数据、大量半结构化的表格和网页以及生产系统的结构化数据中。为了阐述如何构建知识图谱，本文给出了构建知识图谱的技术地图，该技术地图如图1所示。   整个技术图主要分为三个部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。第三部分是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用。 1.1.1 知识获取   在处理非结构化数据方面

文章转载自：计算机世界网，原文链接地址：http://www2.ccw.com.cn/1995/13/138106.shtml 编者按：程序设计语言是与现代计算机共同诞生、共同发展的,至今已有40余年的历史,早已形 成了规模庞大的家族。进入80年代以后,随着计算机的日益普及和性能的不断改进,程序设 计语言也相应得到了迅猛发展。 《程序设计语言发展回顾与展望》一文对程序设计语言的发展历程进行了回顾,并对一 些著名语言的背景、特点、长处与不足,及其对程序设计语言发展的贡献作出了评述。 《面向对象方法、语言与支撑环境的特征与缺陷》一文对面向对象方法、语言与支撑 环境的优缺点进行了详细的评述,并对其发展方向做出了展望。 《实时程序语言的过去、现在和将来》一文中,阐述了计算机实时应用中对程序设计语 言的特殊要求,介绍了一些具有代表性的实时语言的设计和使用,并指出了实时程序设计语 言的发展方向。 《三种Windows Basic的介绍》一文中,介绍了用于Windows环境下的Basic语言的发展 情况。对Windows下的CA-Realizer 2.0、GFA Basic 4.1O和Visual Basic 3.0进行了介绍 和比较。 本期技术纵横:《奔腾(Pentium)芯片的瑕疵》。文中对Pentium芯片在做双精除法时出 现错误的发现过程做了详细介绍,并分析了这种瑕疵产生的原因

[转]今天看了一篇别人的文章，能看得出是看过描述逻辑后总结出来的基础内容，比我要总结的清晰，一目了然，值得借鉴。 描述逻辑（DL）基础知识 - NLP东哥 - 博客园 https://www.cnblogs.com/nlpwangdong/p/6647707.html Logic 逻辑理论 实际上是一个规范性（normative）的理论，而不是一个描述性的（descriptive）理论。 即，它并不是用来描述人类究竟是采用何种的形式来推理的，而是来研究人类应该如何有效的进行推理的。 经典逻辑： 命题逻辑proposition logic 一阶谓词逻辑first-order predicate logics / FOL 高阶逻辑higher order logics 概率逻辑probability logics 什么是知识表示？ 1. 研究如何用形式化的符号系统来表达特定的知识的一个学术分支。 2. 人工智能的一个分支 3. 还研究如何在计算机系统上实现推理过程 Description Logic 描述逻辑 什么是描述逻辑（DL）？ 一种基于对象的知识表示的形式化。 建立在概念和关系（Role）之上。 概念：对象的集合 关系：对象之间的二元关系 是一阶逻辑FOL的一个可判定的子集 特点： 1. 具有很强的表达能力 2. 是可判定的，总能保证推理算法终止 ------ 备受关注的原因：

一、逻辑 逻辑是一种可以从中找出结论的形式化语言。 句法（规则）用语言定义句子。 语义定义句子的含义。定义一个句子的真假性。 二、蕴含 即一个事情逻辑上是另一个事情的必然结果:KB ╞ α 知识库KB蕴含句子α，当且仅当α在所有KB为真的世界里均为真。 蕴含是基于语法的句子关系。 三、命题逻辑 命题逻辑是最简单的逻辑——只能表明基础的思想 命题符号P1，P2等都是句子，则： 如果S1是句子，那么 !S也是句子（否定） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 ^ S2也是句子（合取） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 V S2也是句子（析取） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 -> S2也是句子（蕴含） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 <-> S2也是句子（双向蕴含） 命题逻辑语义 对每个命题符号的模型均有真/假两种可能的取值，对与P1,2 , P2,2 , P3,1三个命题，可以通过枚举的形式自动地给出8个模型. 逻辑的永真性和可满足性 一个句子在某些模型中为真，则它是可满足的。 e.g., A V B, C 一个句子没有模型为真，则它是不可满足的。 e.g., A ^ !A 四、归结 合取范式一些析取式的合取式。 • 对与命题逻辑来说归结法是可靠的，也是完备的。 转换规则 五、有效的命题推理 两个有效的命题推理算法家族： 完备的回溯搜索算法 戴维斯-普特南算法DPLL