1）通過機器的學習、大規模
資料庫、複雜的感測器和巧妙的演算法，來完成分散的任務」是人工智慧的最新定義。
2）mit 實驗室的機械人專家 rodney brooks 提出，要以「具身智慧型」（embodied intelligence）的方法來製造機械人。從這種方法出發，製造類人機械人不再是發展更複雜的演算法和**，而是給予機械人以運動能力，讓他們自己探索世界，通過身體處理資訊。
3）libpcl_tracking可以用來tracks三維物體
4）vowelized shape and color histograms(vosch)可以用來進行手的姿勢識別
5）ieee robotics and automation 2014 2015 calendar就可一搜出機械人領域比較牛的會議
6）用類似語言處理領域，用各種概率來描述人的各種行為出現的可能和順序，然後實現對人的行為進行輔助
關於遞迴的一些感悟
前些天筆試思科時碰到了一道c的遞迴題目，當時一直糾結在退出遞迴時，其輸出應該只有最後一次printf吧。好吧，我承認我真的很菜，不過我現在弄明白了，遞迴說白了就是自己呼叫自己，當遞迴深度條件不滿足時就退出了遞迴，關鍵點在於退出遞迴後的函式是如何返回的。其實我們可以把遞迴認為是幾個函式在一層層的呼叫，...
關於機器學習的一些概念
在連線主義學習中，把學習演算法分為三種型別，即非監督學習 unsupervised learning 監督學習 supervised leaning 和強化學習。強化學習 所謂強化學習就是智慧型系統從環境到行為對映的學習，以使獎勵訊號 強化訊號 函式值最大，強化學習不同於連線主義學習中的監督學習，主...
關於機器學習的一些感想
1.各種競賽啥問題?首先各種競賽是公司裡面沒有合理方案下的乙個產物,用盡可能少的成本來獲取最優方案.但是冠軍方案一定是最優方案嗎?顯然不是,因為各種比賽切斷了 人與人溝通 的因素,顯然對業務的理解程度更有利於你的建模,而所謂的資料比賽禁止了這種可能性.另外,特徵應該是資料建模人員來決定,而不是比賽舉...