One of thre_tigers的博客

一.实验目的1、了解深度学习的基本原理2、能够使用深度学习开源工具识别图像中的数字3、了解图像识别的基本原理二.实验要求1、解释深度学习原理；2、对实验性能进行分析；3、回答思考题；三.实验的硬件、软件平台硬件：计算机软件：操作系统：Linux应用软件：PyTorch，CUDA , Python，使用CNN进行图像分类识别四. 卷积神经网络 CNN 实现原理(1) CNN原理卷积神经网络（CNN）主要是用于图像识别领域，它指的是一类网络，而不是某一种，其包含很多不同种结构的网络。

实验三 分类算法实验 代码已开源：[https://github.com/LinXiaoDe/ArtificialIntelligence/tree/master/lab3](https://github.com/LinXiaoDe/ArtificialIntelligence/tree/master/lab3)在本实验中，我手工实现了所有算法，包括朴素贝叶斯，决策树ID3算法，决策树C4.5算法，决策树CART算法，人工神经网络BP算法，支持向量积SVM的SMO算法，并且对决策树的三个算法决策树结果进

人工智能导论实验1说明文档README代码已开源：https://github.com/LinXiaoDe/ArtificialIntelligence/tree/master/lab1《目录》：文章目录人工智能导论实验1说明文档README一. 快速开始二.代码目录结构三.算法说明（1）广度优先搜索BFS（2）深度优先搜索DFS（3）迭代加深搜索IDS（4）一致性代价搜索UCS（5）贪婪最佳优先搜索GBFS（6）A*搜索AStart提示，如果您没有方便阅读README.md文件的工具Typo

Prolog编程求解图搜索问题——传道士与野人问题源码地址：https://github.com/LinXiaoDe/ArtificialIntelligence一.安装prolog集成开发环境Prolog（Programming in Logic的缩写）是一种逻辑编程语言。它创建在逻辑学的理论基础之上， 最初被运用于自然语言等研究领域。现在它已广泛的应用在人工智能的研究中，它可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。官网：https://www.swi-prolog.org/b

问题描述有如下一段代码，其中优先队列Q以Node为元素，由于对<进行了重载，所以程序运行的时候对插入队列的结果将会进行排序，最后打印出一个有序序列：#include <iostream>#include <queue>using namespace std;struct Node{ int id; //记录当前节点的序号 int f; //节点的代

问题背景今天在做实验的时候，实验要求记录算法运行的时间，我用上个学期封装好的接口，发现不能使用了：#include <windows.h>template<class Type>double testTime(Type Select(Type a[],int n,int k),Type a[],int n,int k,Type& numberK){ LARGE_INTEGER frequency;//时间对象 double dff,begin_,

任务描述了解有信息搜索策略的算法思想；能够运用计算机语言实现搜索算法；应用A*搜索算法解决罗马尼亚问题；相关知识A*搜索算法介绍A*算法常用于 二维地图路径规划，算法所采用的启发式搜索可以利用实际问题所具备的启发式信息来指导搜索，从而减少搜索范围，控制搜索规模，降低实际问题的复杂度。算法原理：A*算法的原理是设计一个代价估计函数：其中 :评估函数F(n) 是从起始节点通过节点n的到达目标节点的最小代价路径的估计值函数G(n)是从起始节点到n节点的已走过路径的