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数智图书馆-无锡数智政务
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思想实验1:地质的隐喻
38
2025-06-19
《人工智能的未来:提示人类思维的奥秘》
思想实验1:地质的隐喻 思想实验1:地质的隐喻 19世纪初期,地质学家们一直在绞尽脑汁思考着一个十分重要的问题:美国科罗拉多大峡谷和希腊维科斯大峡谷(Vikos Gorge)这样的大洞穴、大峡谷遍布全球,那么这些宏伟奇观到底是如何形成的呢? 尽管这些自然景观中无一例外都有水流的身影,但直到19世纪中期,人们都无法接受这些平缓的水流就是壮观的峡谷峭壁形...
硅谷之父——斯坦福大学的特曼教授
38
2025-06-18
《商业模式全史》
硅谷之父——斯坦福大学的特曼教授 弗雷德·特曼最大的心愿就是给学生提供最好的工作场所 诞生于美国西海岸的“多产多死”模式和产业孵化集群 硅谷之父——斯坦福大学的特曼教授 弗雷德·特曼最大的心愿就是给学生提供最好的工作场所 第二次世界大战结束以后(20世纪50—60年代),半导体、IT企业和硅谷也拉开了时代序幕。 1939年在加利福尼亚州帕罗奥图...
现场支付的新方式:扩大卖方,改变买方的Square革命
38
2025-06-18
《商业模式全史》
现场支付的新方式:扩大卖方,改变买方的Square革命 现场支付的革命 Square真的有竞争优势吗? 协同发展的三大企业vs单枪匹马的Coiney 现场支付的新方式:扩大卖方,改变买方的Square革命 现场支付的革命 手机支付恐怕就是“汇兑·结算”的最后战场了吧? 手机支付有两种方式,一种是利用智能手机进行在线支付,另一种是利用手机终端进...
空标题文档
38
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
目 录 版权信息 作者简介 版权声明 内容提要 译者简介 前言 本书涵盖的内容 阅读本书你需要准备什么 本书的目标读者 约定 读者反馈 客服支持 下载本书的示例代码 勘误 版权 其他问题 审阅者简介 一些预备知...
第6章 Android应用核心Intent
38
2025-06-17
《Android从入门到精通》
第6章 Android应用核心Intent 6.1 Intent对象 6.1.1 组件名称(Component Name) 6.1.2 动作(Action) 6.1.3 数据(Data) 6.1.4 种类(Category) 6.1.5 额外(Extras) 6.1.6 标记(Flags) 6.1.7 范例1:在Activity间使用Intent...
28.9 其他项目
38
2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
28.9 其他项目 28.9.1 CoreOS 28.9.2 OpenStack支持 28.9.3 dockerize 28.9.4 Unikernel 28.9.5 容器化的虚拟机 28.9 其他项目 28.9.1 CoreOS 项目官方网站为https://coreos.com/ ,代码在https://github.com/coreo...
6.1 参数的更新
37
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
6.1 参数的更新 6.1.1 探险家的故事 6.1.2 SGD 6.1.3 SGD 的缺点 6.1.4 Momentum 6.1.5 AdaGrad 6.1.6 Adam 6.1.7 使用哪种更新方法呢 6.1.8 基于 MNIST 数据集的更新方法的比较 6.1 参数的更新 神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这...
28 人工智能与人造生命体
37
2025-06-16
《如何思考会思考的机器》
28 人工智能与人造生命体 28 人工智能与人造生命体 埃丝特·戴森(Esther Dyson) 埃戴产业控股公司(EDventure Holding)董事;互联网名称与数字地址分配机构(ICANN)前主席;著有《版本2.1》(Release 2.1 ) 我 正在思考人工智能(AI)和人造生命体(artificial life, AL)的差异...
四 译名对照与索引
37
2025-06-19
《英国通史(套装共6册)》
四 译名对照与索引 四 译名对照与索引 A 阿伯丁政府(Aberdeen ministry) 阿博索(Aboso) 阿尔伯特亲王(Prince Albert of Saxe-Coburg and Gotha) 阿尔达汉(Ardahan) 阿尔萨斯(Alsace) 阿富汗(Afghanistan) 阿根廷(Argentina) 阿豪姆(A...
第十二章
37
2025-06-11
《用数字讲故事》
第十二章 把数字变成动词:在具体的名词上叠加动作 第十二章 “这与你有关”:让抽象的数字个人化 人类大脑是一个复杂的关联分析网络,我们可以通过许多不同的方式获取信息。如果新事实与大脑中既有关联网络联系得越紧密,我们就越有可能记住它。我们可能会将陌生人的逸事抛于脑后,因为它与我们现有的关联很少,但绝对忘不了与表兄有关的小道消息。 有一个复杂的网络...
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