科学空间 较好的数理AI科学

最新推荐文章于 2025-09-04 13:10:55 发布
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数理科学领域：数学的奥秘全解析
AI天才研究院
05-30 1166
本文的目的是对数理科学领域中数学的各个方面进行深入且全面的解析。范围涵盖数学的基本概念、核心算法、数学模型，以及其在实际生活和科研中的应用。通过系统的阐述，让读者能够理解数学的本质和内在逻辑，掌握数学在不同场景下的运用方法，为进一步学习和研究数学奠定坚实的基础。本文将按照以下结构展开：首先介绍数学的背景知识，包括相关术语和概念；接着深入探讨数学的核心概念及其联系，通过示意图和流程图进行直观展示；然后讲解核心算法原理并给出具体操作步骤，同时结合 Python 源代码进行详细阐述；
数理科学中的计算几何：算法与数学的完美结合
AI天才研究院
07-06 993
按几何对象分类点集问题：凸包、最近邻、聚类、排列(Arrangements)曲线与曲面问题：求交、逼近、剖分、参数化实体几何问题：布尔运算、 Minkowski和、碰撞检测按算法目标分类构造性问题：构建特定几何结构(如Voronoi图、Delaunay三角剖分)查询性问题：空间范围查询、邻近性查询、拓扑关系查询优化性问题：最短路径、最小包围球、最优三角剖分按计算模型分类精确计算模型：基于实数算术的理想化算法近似计算模型：允许有界误差的高效算法。
网络牛网:苏剑林和他的科学空间
低调奋进
05-21 1万+
跟大家分享一位技术牛人：苏剑林，这也是我在同龄人比较钦佩的牛人，最贴切的比喻就是低调的扫地僧吧。先看看他的个人简介： 中山大学基础数学研究生，本科为华南师范大学。93年从奥尔特星云移民地球，因忘记回家路线，遂仰望星空，希望找到时空之路。同时兼爱各种科学，热衷钻牛角尖，因此经常碰壁，但偶然把牛角钻穿，也乐在其中。偏爱物理、天文、计算机，喜欢思考，虽擅长理性分析，但也容易感情用事，崇拜Feynman。爱好阅读，没事偷懒玩玩象棋，闲时爱好进入厨房做几道小菜，偶尔也开开数据“挖掘机”。明明要学基础数学，偏偏.
苏神大佬的博客-科学空间
风起云扬的博客
06-18 2958
苏神大佬的博客-科学空间 https://kexue.fm/me.html
智能科学与技术与数据科学与大数据技术哪个好
神经网络爱好者
07-14 3746
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、
面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理_“神经+符号”：从知识图谱角度看认知推理的发展...
weixin_39669761的博客
11-29 753
具有推理、可解释性等能力的认知智能是未来人工智能重要的发展方向之一。本文将首先探讨“符号”和“神经”系统在认知推理方面的特点，然后从知识图谱的角度结合技术的发展历程，探讨实现“符号+神经”理想认知智能系统的关键问题和挑战。前言在过去十年的人工智能浪潮中，以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能，但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。因此，具有推理、可解释性等能力...
【个人总结】概率论与数理统计在人工智能领域的应用
热门推荐
无极阁
10-02 3万+
硬件性能的革命再一次掀起了人工智能狂潮，而以机器学习为核心的人工智能领域又源于众多数学理论。概率论与数理统计无疑在其中发挥着不容小觑的作用，统计学习方法更是人工智能主流的实现方法与途径。本文就当今时代背景与相关领域知识，从多个角度阐述概率论与数理统计是如何在人工智能中发挥作用，又是如何与计算机科学理论进行结合。另外，本文以深度学习中诸多重要方法为例，介绍了概率论与数理统计的具体应用。
23、数据科学中的算法、复杂性与智能探索
cuda7parallel的博客
07-21 51
本文探讨了数据科学中的核心主题，包括算法设计、复杂性分析以及智能探索。通过具体案例，如可整除数字计数问题的高效解决方案、探索KDD Cup 1999数据集的模式、使用Dask进行分布式计算等，阐述了如何处理大规模和高维数据集。同时，文章引入了Cynefin框架，用于指导数据科学问题的领域分类和决策制定。此外，还涉及了深度学习的应用，以及对智能机器的哲学思考，帮助读者更好地理解数据科学与智能技术的边界和潜力。
1、科学计算领域：OCaml与Owl库的探索
whisky的博客
09-04 37
本文深入探讨了科学计算与函数式编程的结合，重点介绍了基于OCaml语言的强大数值计算库Owl。内容涵盖科学计算的基础理论、函数式编程的优势、Owl库的核心功能及其在数据科学、人工智能等领域的应用。文章详细讲解了数值算法、线性代数、统计学、常微分方程、信号处理、回归分析、神经网络等关键技术，并通过图像识别、实例分割、神经风格迁移和推荐系统等实际案例展示了Owl库的实践价值。最后提供了使用技巧、可视化方法及未来发展趋势，为读者掌握现代科学计算工具提供全面指导。
智启新程：人工智能赋能高中数学教学的探索与实践
燕鹏
01-04 7971
一方面，个性化教学探索成为热点，借助大数据、机器学习技术深度挖掘学生学习行为、兴趣偏好、知识掌握轨迹等数据，构建精准学生模型，据此为学生量身定制学习路径、推送适配学习资源，确保每个学生都能获得最适宜的知识滋养，如科大讯飞开发的智慧教育产品，已在多所学校试点应用，成效初显。同时，智能辅导系统 24 小时在线，随时为学生答疑，学生遇三角函数难题，拍照上传，系统秒回精准解答，配合关联知识点拓展，助力学生即时攻克难题，知识巩固无延迟，让教学流程一气呵成，全方位提升教学效率。一方面，技术持续迭代升级。
数据科学、数据科学的应用、以及数据科学所涉及的相关基础知识 Towards Data Science
AI天才研究院
08-03 1283
数据科学是一个新兴的、蓬勃发展的领域，并且正在改变着许多行业，如医疗保健、金融、制造等。为了跟上这个时代的步伐，人们需要在数据科学方面取得更加深刻的理解。本文的目的是提供给大家一个全面的学习资源和知识总结，帮助你了解什么是数据科学、数据科学的应用、以及数据科学所涉及的相关基础知识。数据科学的定义和意义数据科学的应用领域和行业数据科学的相关基础知识（包括统计学、数学、编程语言等）数据科学的一些核心算法使用Python进行数据科学分析的代码示例和数据集展示数据科学的定义并不统一。
人工智能原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-22 1119
人工智能原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 人工智能（AI）作为计算机科学的一个分支，自20世纪50年
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
浙大概率论与数理统计课后习题答案详解
概率论与数理统计作为现代数学的重要分支，广泛应用于科学研究、工程技术、经济管理、金融分析以及人工智能等多个领域。浙江大学作为国内顶尖高校之一，在概率论与数理统计课程的教学与研究方面具有深厚的积累和丰富...
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