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RSS订阅原创 我们团在“第二十七届北京国际音乐节青少年乐团展演”中荣获佳绩
10月7日，我们团演奏了《肖斯塔科维奇第二圆舞曲》和《朝阳》，凭借精湛的技艺和出色的表现赢得了专家和观众的广泛赞誉，并荣获“示范交响乐团（校外组）”的荣誉称号。
2024-10-15 22:00:39
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原创 参演“少年，真精彩”2024专场音乐会
北京青少年服务中心培训部部长杨海松接受北京青年报记者采访时表示，在双减背景下，孩子们课外兴趣的培养有了一些时间上的保障，但是越来越多的家长在这方面也越来越冷静、理智，因为他们深知，在孩子的发展道路上，艺术只是一方面，不是唯一的出路，只有因材施教、选择最适合的方向去培养，才更能够让孩子们在学习的道路上找到快乐。音乐会尾声，面对场下观众久久不能停歇的掌声，乐团带来返场曲目《灯火里的中国》，真挚的演奏是先锋少年交响管乐团对祖国75周年最好的献礼，同时引发了全场观众大合唱。演出日期：2024年8月25日。
2024-10-15 21:52:17
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原创 递归算法实现
约19世纪末，在欧州的商店中出售一种智力玩具，在一块铜板上有三根杆，最左边的杆上自上而下、由小到大顺序串着由64个圆盘构成的塔。在数学上，斐波纳契数列以如下被以递推的方法定义：F(1)=1，F(2)=1, F(3)=2,F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=4，n∈N）2 n>2时 执行：fib(n-1)+fib(n-2) 除去递归，只有加法运算 时间复杂度为O(1)指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……实际再(sqrt(2))^n ~2^n之间，粗略计算 O(2^n)
2024-10-15 21:04:47
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原创 递推法算法
某天小猴摘到若干个桃子，当即吃掉了一半，不过瘾，又多吃了一个，以后每天都吃剩余桃子的一半零一个，到第n（n=4，n∈N）f[n-1]=(f[n]+1)*2 ，第n天剩余桃子+1后的2倍是第n-1天桃子剩余数。2 从n-2层爬2阶到n层(从n-2层爬1阶再爬1阶到n层属于1情况)
2024-10-15 21:02:43
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原创 排序算法概述
基于比较的排序依赖比较运算符（）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数组，理论最优时间复杂度为 O(nlogn)。稳定排序是多级排序场景的必要条件。：顾名思义，原地排序通过在原数组上直接操作实现排序，无须借助额外的辅助数组，从而节省内存。：自适应排序能够利用输入数据已有的顺序信息来减少计算量，达到更优的时间效率。：我们期望排序算法的时间复杂度尽量低，且总体操作数量较少（时间复杂度中的常数项变小）。设输入数据大小为 n ，常见的时间复杂度类型如图 2-9 所示（按照从低到高的顺序排列）。
2024-10-15 20:58:59
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原创 简单插入排序
而在数据量较小时，𝑛2 和 𝑛log𝑛 的数值比较接近，复杂度不占主导地位，每轮中的单元操作数量起到决定性作用。实际上，许多编程语言（例如 Java）的内置排序函数采用了插入排序，大致思路为：对于长数组，采用基于分治策略的排序算法，例如快速排序；插入排序的时间复杂度为 𝑂(𝑛2) ，而我们即将学习的快速排序的时间复杂度为 𝑂(𝑛log𝑛)。具体来说，我们在未排序区间选择一个基准元素，将该元素与其左侧已排序区间的元素逐一比较大小，并将该元素插入到正确的位置。图 11-6 展示了数组插入元素的操作流程。
2024-10-15 20:57:43
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原创 知识和知识图谱
不同的知识表示方法各有优劣，适用于不同类型的任务和场景。在实际应用中，常常需要结合多种表示方法，来构建更加全面和准确的知识系统。知识图谱是一种以图（Graph）结构表示知识的方法，其中包含节点（Nodes）和边（Edges）。节点代表实体（Entities），比如人、地方、物品等；边则表示实体之间的关系（Relationships），比如“苹果公司-创始人-史蒂夫·乔布斯”这样的关系。通过这种方式，知识图谱帮助我们以结构化的形式存储并展示复杂的知识。节点。
2024-10-14 17:15:54
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原创 AI的发展历史与未来展望
通过将AI的历史与深度学习的发展及其代表性应用结合，可以看到，AI的发展是一个不断融合创新技术和实际应用的过程。早期的发展奠定了理论基础和初步应用，虽然经历了寒冬，但通过技术创新和计算能力的提升，AI在多种领域展示了其强大的性能。特别是近十年，深度学习的崛起彻底改变了AI的面貌，使得AI在图像处理、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了前所未有的成就。AI和深度学习虽然面临诸多挑战，但其潜力和应用前景依然巨大。解决当前存在的问题需要技术创新、政策引导和社会共识的共同努力。
2024-10-14 17:14:21
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原创 AI的应用场景、风险和问题
人工智能在医疗健康、金融服务、自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理等多个领域显示出巨大的潜力，但也面临诸多风险和挑战。虽然技术进步带来了便利和效率，但在隐私、安全、偏见、公平性、透明度、鲁棒性和合规性等方面仍需采取有效措施，以确保AI技术在带来益处的同时不造成新的问题。人工智能（AI）技术已经深刻地融入到我们日常生活的方方面面。人工智能在智能家居、健康医疗、金融服务、零售电商、交通出行、娱乐媒体、教育学习和智能农业等多个领域中展示出强大的应用潜力和实际效用。
2024-10-14 17:13:29
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原创 AI伦理的知识
AI伦理关心的问题包括如何保护用户的隐私、确保AI的公平性和无偏见、使AI决策透明且易懂、明确谁对AI的错误负责，以及AI对未来社会和工作的影响。因为AI可以影响我们生活的方方面面，我们需要确保它的发展和应用符合道德和社会规范，这就是。瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。辛顿积极参与政策制定，推动建立法律和伦理框架，并倡导在AI教育中增加伦理培训，确保AI技术安全、公平、可信。
2024-10-14 17:03:59
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空空如也
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