从人工智障到人工智库

最新推荐文章于 2025-05-29 23:28:54 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 23:28:54 发布
阅读量214 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rayufo/article/details/88296738

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

醒醒吧，别做梦了！！！

rayufo
关注
人工智能历史回眸：达特茅斯会议
Tsingke
01-12 1万+
人工智能历史回眸：达特茅斯会议 1956年夏天，在美国东部的达特茅斯召开了一次觉有传奇色彩的学术会议，会上正式出现了“人工智能”这个术语。在那里，人们首次决定将像人类那样思考的机器称为“人工智能”。 后来，这被人们看作是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。开始从学术角度对AI展开严肃...
深度强化学习血泪调参史：从人工智障到人工智能
xz15873139854的博客
10-21 1053
深度强化学习血泪调参史：从人工智障到人工智能背景算法区别功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 背景 解决DQN中的过估计（over estimate）问题，DQN中Q值会不断增高，一直到很大很大。 你好！ 这是你第一次使
罗马尼亚度假问题MFC
12-20
人工智能课设 罗马尼亚度假问题 MFC实现
人工智障学习笔记——机器学习(7)FM/FFM
九日王朝
11-22 5581
一.概念 FM(分解机模型)和FFM(基于域的分解机模型)是最近几年提出的模型，主要用于预估CTR/CVR，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。 二.原理 FM（Factorization Machine）是由Konstanz大学Steffen Rendle（现任职于Google）于20
罗马尼亚度假问题 人工智能搜索算法全代码C++（深度优先，广度优先，等代价，迭代加深，有信息搜索，A*算法，贪婪算法）
热门推荐
W_yu_cheng的博客
04-26 1万+
深度优先，广度优先，等代价，迭代加深，有信息搜索，A*算法，贪婪算法
微信人工智障聊天机器人创建教程
USTB人海的博客
08-15 1872
通过python的itchat库调用图灵机器人的接口,可以实现人机自动对话.我是在ubuntu16.04下进行开发的.     首先 进入终端,输入pip install itchat安装库     在图灵机器人注册帐号获得 key 值  http://www.tuling123.com/     在sublime-text 里面编写程序 运行.扫描二维码登录.  简短代码如下,实现自动回复
2020年度全球人工智能十大事件
人工智能学家
02-18 2662
该文章内容转载自战略前沿技术当前，新一代人工智能技术在全球蓬勃兴起，迅猛发展，与大数据、区块链、5G等新技术相互融合、相互因应，为经济社会发展尤其是数字经济发展注入新动能，正在深刻改变社会...
重磅：人工智能新里程碑，大模型首次通过图灵测试
人工智能学家
04-02 902
更有意思的是，有时候 AI 表现出的 “无知” 或 “不完美”，比如不知道校园里某个具体地点的位置，或者不了解最新流行的俚语，反而会被裁判认为是人类的特征。此次测试中 5 分钟的测试时间相对较短，在这么短的时间内，可能无法完全揭示 AI 的破绽。这充分说明，当前的大型语言模型能够通过测试，在很大程度上依赖于人类的引导，需要人类为其设定特定的角色，从而模拟特定的人类行为模式。大型语言模型的强大之处恰恰在于其拥有出色的灵活性和适应性，能够根据人类给出的提示，迅速调整自己的行为模式，模仿各种各样的人类角色。
2025年1-3月人工智能AI行业500+份报告汇总解读|附下载
拓端研究室TRL
04-29 338
原文链接：https://tecdat.cn/?p=41437在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量。从生命科学到制造业，从数据中心能耗到企业运营，AI正以前所未有的速度渗透到各个领域，改变着我们的生活和工作方式。本次汇总解读将深入剖析AI在多领域的应用现状、发展趋势以及面临的挑战，为行业从业者和关注者提供全面且深入的洞察，助力把握AI时代的机遇（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。本报告汇总洞察基于文末500+份人工智能行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势
人工智能学家
07-04 1539
来源：原文刊载于《机床与液压》2022年5月作者：唐露新 张儒锋 姜德志 林建文 周书兴近年来，智能制造是很多工业发达国家积极推进和重点发展的领域，美国、欧洲和日本等都将目光转向人工智能等核心技术，并不断取得新的突破和应用。2016年，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》等重要报告，前者提出了投资、人机协同、社会、安全、培训测试、标...
GPT：人工智能的重要突破，从“人工智障”到“人工智能”
04-30
从那时起，AI似乎真正觉醒了，开始从“人工智障”向真正的“人工智能”迈进。 人工智能的发展历程 人工智能这一概念其实很早就出现了，其发展历程可以分为五个阶段： 早期尝试（1950s-1960s）：在此阶段，人们...
AI力觉醒-从“人工智障”到“人工智能”.pdf
04-11
人工智能技术自1950年代萌芽以来，经历了七十多年的发展历程，从最初的“人工智障”逐渐进化到如今的“人工智能”。人工智能的发展历程大致可以分为三个阶段：萌芽期（1950-1980），发展期（1980-2006），以及突破及...
人工智障,基于Python
04-26
价值一个亿的聊天机器人源码，全世界有97%的互联网公司运行这段代码，有93%的企业依靠这段代码成功逆袭。
基于深度学习的人工智障.zip
02-19
总的来说，"基于深度学习的人工智障.zip"项目涵盖了人工智能和深度学习的多个方面，从理论基础到实践应用，再到具体的技术实施。通过深入研究和实践，我们可以更好地理解和掌握深度学习如何驱动人工智能的发展，以及...
2025企业数字与人工智能AI就绪度报告570+份汇总解读|附PDF下载
拓端研究室TRL
05-29 349
本报告汇总解读基于《Thoughtworks：2025企业数字与人工智能就绪度报告》及文末570+份人工智能行业研究报告的数据，以数据驱动的专业分析框架，深度解析企业在数字与人工智能领域的就绪度现状与提升路径（2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告 报告2025-01-22AI时代的抉择-以“信”筑基-行稳“智”远 报告2025-01-21。报告通过对全球1000家企业的调研数据，揭示了技术战略、持续改进与投资回报之间的深层关联，为企业勾勒出从战略制定到执行落地的完整图谱。
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
真是人工智障
04-23
<think>好的，我现在需要处理用户的问题。用户之前提到程序无法运行，特别是“人工智障”项目报错，现在又补充了站内引用，并表达了对问题未解决的不满。我需要结合用户提供的引用和之前的对话内容，给出原因分析和解决方案。 首先，回顾用户提供的引用： 引用1：关于Win10蓝屏错误的解决方法，可能与硬件或系统级错误有关，但用户的问题更偏向程序运行，可能关联系统依赖或驱动问题。 引用2：用户提到端口冲突和调试AI的复杂性，可能需要检查端口占用或环境配置。 引用3：涉及Spring消息转换器错误，可能和API返回类型处理有关，比如字符串转换问题。 引用4：Unity动画组件报错，找不到默认动画片段，可能与资源路径或组件配置有关。 引用5：用户基于“叮当机器人”项目搭建智能音箱，遇到安装问题，可能是Python环境或依赖问题。 用户当前的提问是程序无法运行，人工智障项目报错，结合引用5，问题可能出在Python环境、依赖安装或项目配置上。用户之前的问题涉及通用排查步骤，现在需要更具体针对“叮当机器人”项目的解决方案。 需要分析可能的报错原因： 1. 环境配置问题：Python版本不对，缺少依赖库，环境变量未设置正确。 2. 端口冲突：引用2提到端口冲突，项目可能使用特定端口被占用。 3. 资源路径错误：如引用4中的动画资源未找到，可能项目中的文件路径不正确。 4. API返回类型错误：如引用3中的String转换问题，可能项目代码在处理返回数据时出错。 5. 系统依赖缺失：如音频驱动、硬件支持（如麦克风）未正确配置。 解决方案需要分步骤指导用户检查环境、依赖、端口、资源路径，并参考引用中的案例提供具体命令或代码修改建议。例如，检查Python版本，使用虚拟环境，安装requirements.txt，检查端口占用，确保资源文件存在，处理API返回类型等。 同时，用户表达不满，需确保回答清晰、详细，并涵盖常见问题点，可能还需要提供调试建议，如日志查看、逐步运行测试等。需要结合引用中的案例，比如处理StringConverter错误，可能涉及修改消息转换器配置，或确保返回类型正确。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步排查，如询问具体错误日志、环境详情等。</think>### 程序无法运行（"人工智障"项目）的报错分析与解决方案 结合您提到的"叮当机器人"项目（引用[5]）和系统级错误（引用[1][3][4]），以下是针对性排查方案： --- #### 一、**核心问题定位** 1. **查看具体报错信息** 根据引用[3]中的`StringConverter`错误和引用[4]的`Default clip`缺失问题，需明确报错类型： - 若为**Python依赖冲突**（如TensorFlow/PyTorch版本不兼容），参考引用[5]环境配置问题 - 若为**硬件驱动问题**（如麦克风/摄像头未识别），参考引用[1]系统级错误排查 - 若为**API返回类型错误**（如`ApiResult`对象转换失败），参考引用[3]消息转换器配置 --- #### 二、**环境配置修复（重点）** 1. **Python虚拟环境搭建** ```bash # 创建纯净环境（避免引用[5]的依赖污染） python -m venv dingdang_env source dingdang_env/bin/activate # Linux/Mac dingdang_env\Scripts\activate.bat # Windows ``` - 强制指定库版本（解决AI框架冲突）： ```bash pip install pyaudio==0.2.11 pocketsphinx==0.1.15 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 2. **端口冲突解决方案（引用[2]）** 检查`text-generation-webui`或其他服务是否占用8000/5000端口： ```bash # Linux/Mac lsof -i :5000 # Windows netstat -ano | findstr "5000" ``` - 修改叮当机器人配置文件`config.yml`： ```yaml server: port: 5001 # 改为未占用端口 ``` --- #### 三、**典型错误处理** 1. **资源加载失败（引用[4]）** 若出现`Default clip could not be found`类错误，需检查： - 语音模型文件路径是否正确（叮当项目的`snowboy`资源路径） - 系统音频输入设备是否正常工作（通过`arecord -l`或Windows声音设置验证） 2. **消息转换错误（引用[3]）** 若遇到`StringConverter`吞噬对象错误，在Spring Boot项目中添加统一消息转换器： ```java @Configuration public class WebConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) { converters.add(0, new MappingJackson2HttpMessageConverter()); // 优先使用JSON转换 } } ``` --- #### 四、**硬件相关问题（引用[1][4]）** 1. **麦克风权限配置** - Linux系统需添加用户到音频组： ```bash sudo usermod -a -G audio $USER ``` - Windows需在"隐私设置→麦克风"中开启应用权限 2. **驱动兼容性检查** 若出现WHEA_UNCORRECTABLE_ERROR蓝屏（引用[1]）： - 禁用超频功能（BIOS中恢复默认设置） - 更新声卡/USB控制器驱动（重点排查录音设备驱动） --- #### 五、**调试建议** 1. **分模块测试** ```bash # 单独测试语音唤醒模块 python -m dingdang.client.avx --debug # 测试自然语言处理模块 python -m dingdang.client.nlp_test ``` 2. **日志深度分析** 查看`~/.dingdang/dingdang.log`，重点关注： - `ERROR [audioinput]`：麦克风输入异常 - `WARN [skill]`：技能插件加载失败 - `DEBUG [http]`：API通信问题 --- ### 相关问题 1. 如何验证PyAudio是否成功识别了麦克风设备？ 2. 在Linux系统中如何永久修改用户组权限？ 3. Spring Boot如何自定义异常响应格式？ 4. 如何为叮当机器人添加自定义唤醒词？ 请提供具体报错日志片段，可进一步定位硬件兼容性或依赖冲突问题[^1][^3][^5]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值