萬物識別演算法

① 人工智慧驅動萬物互聯，「流量生態」決定下半場存亡

按理說，中國互聯網的市場格局早已成三足鼎立之勢，BAT三家巨頭積累的能量如今都已經形成了高密度的壁壘優勢。盡管如此，依然有人想去撞開這些「南牆」，擴張自己的「領地」，也正是因為有這種「撞牆」精神，中國的互聯網企業才能享譽全球。

但遺憾的是，跑馬圈地的成功率如今是越來越低，尤其是在巨頭之間。

5月18日凌晨，微信IOS版更新了6.5.8版本，其微信實驗室里的「看一看」、「搜一搜」功能被認為是對標今日頭條和網路。可以看出，張小龍充分意識到媒體內容在互聯網下半場的重要價值，並且還給自己留了一條很好的後路，因為既然是實驗室，說明離成功還有很大一段距離。而微信內部也深知，目前熾手可熱的內容生態鏈構建並非一朝一夕，僅僅依靠用戶基數就想帶動產業鏈發生質變，可能還需要相當長的一段實驗期。

生態資源整合是成功之母

搜索不用多說，網路今日的成功並非偶然，人工智慧技術嵌入及幾十萬家聯盟夥伴，還有十餘年的用戶習慣和產品優勢，而且網路在去年在內容上就有類似的嘗試，從用戶搜索和智能推薦兩個產品形態去滿足用戶的觸媒習慣。

而媒體層面，主動的推薦模式其實很早就出現過。2014年，默默無名的今日頭條因為融資5億美元被推到風口浪尖，在傳統媒體紛紛指責其侵權的同時，也恰巧體現出今日頭條推薦模式的潛在價值，這才衍生出一點資訊、天天快報這樣一系列看似很「懂你」的新聞APP。其中天天快報先後利用微信QQ雙插件的推送獲得用戶數量的領先，原本能借微信這個東風起航的騰訊OMG卻因生態整合問題倒在了自家門前。

從目前來看，媒體內容在互聯網領域中依然保持較高的獨立性，急需通過內部資源整合來實現價值最大化，而作為技術起家的網路近年來在媒體內容及資源整合有了突破性的進展。5月23日網路聯盟峰會上，網路搜索公司總裁向海龍表示，在人工智慧的發展初期，「萬物互聯」將成為趨勢，只有單一功能、只能提供單一使用價值的終端，將同樣被賦予媒體的能力及變現能力。換句話說，在人工智慧及雲計算等技術的幫助下，去中心化的媒體資源將以用戶為中心進行整合聯動，這將引發新一輪的營銷變革。

其實早在2016網路Moments大會上，向海龍就首次提出了「信息分發2.0」的概念。1年光陰，在這種 「人找信息，信息也在找人」概念的持續深化下，網路的內外部流量都有著明顯的提升。而在提升的後背，有著生態資源整合以及網路聯盟夥伴等多方面的積極因素。

人口紅利停滯，流量精耕時代來臨

據艾媒咨詢統計，截至2016年四季度，中國手機網民規模為7.25億，從2015年一季度到2016年四季度，手機網民規模增長率已從2.0%回落至1.5%，預計2017年增長率將進一步下降；據TalkingDate發布的數據，截至2016年12月，中國移動智能終端規模達13.7億台，而2016年底中國大陸總人口為13.83億人。至此，中國的人口紅利期基本進入尾聲。

換句話說，拼用戶量的時代已經結束，移動互聯網的下半場是將以流量精耕為主題的拼戰略拼生態的階段，而內容生產和分發將成為流量的重要來源之一。

而要說互聯網的流量就一定繞不開網路。2001年9月，網路正式對外提供搜索服務，並在短時間內依靠用戶剛需迅速占據了搜索市場份額的90%，同時作為內容生產方面的門戶網站也希望依靠搜索技術獲得用戶的閱讀流量，這也是流量商業變現的雛形。而同時期，阿里巴巴注冊用戶剛突破100萬，騰訊QQ的注冊用戶突破5000萬，雖然同樣成長飛速，但後兩者跟流量的距離都有點遠。

如今的網路依託手機網路等APP占據移動端入口，配合百家號、貼吧、網路外賣、網路手機瀏覽器等內容生產、生活服務及社群平台等，網路占據了穩定的流量通路。而依靠人工智慧技術准確的講信息智能分發，網路把控消費者決策的每一個階段：在消費者的認知階段，精細的用戶畫像能讓資訊流實現對廣告主目標市場和潛在市場的精準發現和挖掘，前瞻的營銷技術和敏銳的用戶洞察也是80萬網路聯盟夥伴一直追隨網路的根本原因。

AI時代下的智能生態聯盟

網路聯盟可以說是行業內最大的廣告聯盟，從成立至今已經走過15年風風雨雨，同時也在不斷探索全新的合作模式。從PC 時代服務於站長的聯盟，到2015年建立以互聯網生態為中心的移動新生態聯盟，再到內容服務時代以雙引擎驅動信息2.0，在到今天的人工智慧時代，無論是對網路還是對聯盟夥伴，雙方的合作價值都在時間的洗禮中得到驗證。

而移動互聯網時代，產品、內容、服務甚至用戶都在不斷的細分化，無論是傳統媒體還是新興的玩家，都將迎來巨大的商業機會，同時也對廣告主增加了新的難題。截止到2016年，中國的廣告大盤收入已經達到737.2億美金，根據eMarketer預測，到2021年，中國的廣告大盤將會增長到1322.5億美金。網路可以說從始至終都把握著流量的入口，如今網路的流量價值正在從媒體賦能能力、數據洞察、營銷技術等多方面開始體現。雖然廣告大盤暫無天花板，但相對而言還是會有一個固定的上限。流量體現出來的價值不僅是單純的分成，更多是的如何帶動整個互聯網商業價值的變現及營銷變革。

看似簡單的合作背後卻是大智慧的體現：進入移動互聯網的下半場，人工智慧幾乎占據了所有的比重，而網路是BAT里最早發力人工智慧的企業，在構建自身內容資源生態穩定其流量通路的同時，利用人工智慧領域的巨大優勢積極拓展外部夥伴，為整個網路聯盟體系注入最強的能量，在外部流量得到極大提升的同時，兩者相互促進，而網路仍然是人工智慧時代的流量之王。

人工智慧的延伸，產品及能力至關重要

人工智慧不僅是對未來的想像，我們需要知道的是它已經在逐漸滲透我們的日常生活。拿媒體來舉例，對於功能較為單一的媒體來說，數據積累不足，無法與其他數據打通實現營銷變現是常見的問題，今日頭條、一點資訊等新興媒體就是典型的案例。或者說，數據挖掘能力直接決定了企業的商業潛能。而產品的基本功能及賦予用戶的價值會直接決定商業價值。

作為對人工智慧最有發言權的企業，網路正在積極賦能各大產品線向世人證明。如手機網路APP中的feed流，它不僅是產品形態，更是網路的第二種搜索形式，即：無關鍵詞，依靠AI演算法、大數據技術進行智能推薦，無論用戶有沒有主動搜索行為，手機網路APP都會給用戶千人千面的信息數據。同時作為互聯網的第一入口，在5月23日網路聯盟峰會上，所有入場嘉賓媒體都是通過「刷臉」進行入場簽到。

在保證「第一流量」的基礎上，網路同時在為聯盟夥伴提供最前瞻可靠的支持。其中，通過媒體能力賦能，可以為線上線下夥伴擴展內容生產和分發渠道，這是流量的基本保障和變現條件；而基於強大的線上數據獲取和處理能力，及線下完整的軟硬體布局，可以形成貫通線上線下的完整用戶畫像，指導廣告投放；同時，將交互技術、跨渠道聯動等智能化手段賦予聯盟夥伴，直接提升投放效果。在線下軟硬體布局方面，網路就已經和數百萬商戶達成合作，日均獲取超10億次的定位請求、千萬級的到店數據，從「位置」、「到店」、「交易」、「互動」等方面精準了解線下的用戶行為。

我們一直認為流量取決於產品思維，但對於巨頭而言，流量取決於戰略導向。在人工智慧初級階段，「內容」已經不在是傳統意義上的文字和圖片，形態上的突破和受眾觸媒場景的多變讓流量價值的天花板更高。幾乎可以斷定：網路作為中國互聯網的第一入口，仍然牢牢把持著流量之王的寶座。

② 人工智慧能夠「零」生萬物

人工智慧一定不能夠「零」生萬物，人工智慧的自學能力也是有基礎的，不可能憑空出現的。尹燁也認為，不依賴資料庫的互搏演算法無法應對規則不明確的計算，「比如醫療健康行業，依然是數據為王，演算法會根據數據的積累而不斷修正，從人工智慧（AI）走向真智能（RI）。」

10月19日，英國《自然》雜志發表論文報道，一款新版的「阿爾法狗」（AlphaGo）計算機程序能夠從空白狀態起，在不需要任何人類輸入的條件下，無師自通，自學成才。

創造者給它起名叫「Zero（零）」。道家說，道生一，一生二，二生三，三生萬物。這從零開始，能超越人類頂尖棋手的圍棋技藝，聽起來顛覆常理，讓很多人心生畏懼。

加上被AlphaGo擊敗的世界知名圍棋選手柯潔不久後在社交平台上表示：「一個純凈、純粹自我學習的AlphaGo是最強的……對於AlphaGo的自我進步來講……人類太多餘了（請聯繫上下文，注意語境）。」

「人類多餘」的概念被斷章取義，一個演算法僅憑自己就能學習出高超的棋藝，人工智慧能夠「零」生萬物，就這樣被解讀出來，然而事實是這樣嗎？科技日報記者專訪了業內學者，聽聽他們怎麼說。

正聽：Zero也需要資料庫

「Zero可以自己產生數據，下一秒的數據和上一秒的數據『對打』，贏了就再生成，如此循環往復，勝招就逐漸被『進化』出來了。」中國首席數據官聯盟專家組成員、瀚思科技創始人高瀚昭說。

那麼，沒有資料庫的支持，Zero是如何產生數據、又如何知道產生何種數據的呢？難道真的有了「聰明才智」？

華大基因CEO尹燁並不贊成「自學成才」的說法。他將AlphaGo Zero，和AlphaGo就學習源頭進行了對比。「後者被輸入了人類歷史上的3000萬個棋局、一步一步從中學到了對應圍棋規則的演算法，Zero就是站在AlphaGo的『肩膀』上，繼承了後者規則明確的確定演算法，才能懂得圍棋的規則，遵循這個規則，左右互搏。」

也就是說，Zero從前輩處學習規則，「它不需要的只是以往人類的比賽數據，並不意味著不需要資料庫。」高瀚昭說。

北京語言大學教授荀恩東將Zero之所以能「棋高一著」解讀為兩個原因，一是「在同樣的規則下，機器抓到的落子策略，和人抓到的不同」；二是「它的運算速度比人快，因此能夠進行更深入的、甚至窮舉的計算，完全知道後招。」

也就是說，既找對了路，還跑得快。但是，這樣的狀況是有前提的——「規則是簡單的！勝負是明確的！策略是可以窮舉的！」荀恩東說。

分析一下Zero的學習過程，就能了解為什麼必須是這類問題，它們才能勝出。

根據規則，它不斷產生新數據，進而新舊數據相互對抗比賽，最終產生一個勝負結果。也就是說，在固定的規則下，不斷地對「勝負」進行驗證，讓Zero獲得了精進的棋藝，而當把這些策略全部驗證一遍的時候，它就無敵了。

③ 秦九韶演算法

秦九韶演算法是一種將一元n次多項式的求值問題轉化為n個一次式的演算法。其大大簡化了計

秦九韶演算法
算過程，即使在現代，利用計算機解決多項式的求值問題時，秦九韶演算法依然是最優的演算法。
在西方被稱作霍納演算法，是以英國數學家霍納命名的。
編輯本段秦九韶簡介
秦九韶（約公元1202年－1261年），字道古，南宋末年人，出生於魯郡（今山東曲阜一帶人）。早年曾從隱君子學數術，後因其父往四川做官，即隨父遷徙，也認為是普州安岳（今四川安岳縣）人。秦九韶與李冶、楊輝、朱世傑並稱宋元數學四大家。（安岳縣於1998年9月正式開工建設秦九韶紀念館，2000年12月竣工落成。）
秦九韶聰敏勤學，宋紹定四年（公元1231），秦九韶考中進士，先後擔任縣尉、通判、參議官、州守等職。先後在湖北、安徽、江蘇、浙江等地做官。南宋理宗景定元年（公元1260年）出任梅州（今廣東梅縣）守，翌年卒於梅州。據史書記載，他「性及機巧，星象、音律、算術以至營造無不精究」，還嘗從李梅亭學詩詞。他在政務之餘，以數學為主線進行潛心鑽研，且應用范圍至為廣泛：天文歷法、水利水文、建築、測繪、農耕、軍事、商業金融等方面。
秦九韶是我國古代數學家的傑出代表之一，他的《數書九章》概括了宋元時期中國傳統數學的主要成就，尤其是系統總結和發展了高次方程的數值解法與一次同餘問題的解法，提出了相當完備的「正負開方術」和「大衍求一術」。對數學發展產生了廣泛的影響。
秦九韶是一位既重視理論又重視實踐，既善於繼承又勇於創新的科學家，他被國外科學史家稱為是「他那個民族，那個時代，並且確實也是所有時代最偉大的數學家之一。
編輯本段數書九章
宋淳祜四至七年（公元1244至1247），秦九韶在湖州為母親守孝三年期間，把長期積累的數學知識和研究所得加以編輯，寫成了舉世聞名的數學巨著《數書九章》。 書成後，並未出版。原稿幾乎流失，書名也不確切。後歷經宋、元，到明建國，此書無人問津，直到明永樂年間，在解縉主編《永樂大典》時，記書名為《數學九章》。又經過一百多年，經王應麟抄錄後，由王修改為《數書九章》。
全書不但在數量上取勝，重要的是在質量上也是拔尖的。從歷史上來看，秦九韶的《數

秦九韶紀念館
書九章》可與《九章算術》相媲美；從世界范圍來看，秦九韶的《數書九章》也不愧為世界數學名著。
他在《數書九章》序言中說，數學「大則可以通神明，順性命；小則可以經世務，類萬物」。所謂「通神明」，即往來於變化莫測的事物之間，明察其中的奧秘；「順性命」，即順應事物本性及其發展規律。在秦九韶看來，數學不僅是解決實際問題的工具，而且應該達到「通神明，順性命」的崇高境界。
《數書九章》全書共九章九類，十八卷，每類9題共計81個算題。該書著述方式，大多由「問曰」、「答曰」、「術曰」、「草曰」四部分組成：「問曰」，是從實際生活中提出問題；「答曰」，是給出答案；「術曰」，是闡述解題原理與步驟；「草曰」，是給出詳細的解題過程。另外，每類下還有頌詞，詞簡意賅，用來記述本類算題主要內容、與國計民生的關系及其解題思路等。
編輯本段秦九韶演算法
一般地，一元n次多項式的求值需要經過[n（n+1）]/2次乘法和n次加法，而秦九韶演算法只需要n次乘法和n次加法。在人工計算時，一次大大簡化了運算過程。特別是在現代，在使用計算機解決數學問題時，對於計算機程序演算法而言秦九韶演算法可以以更快的速度得到結果，減少了CPU運算時間。
把一個n次多項式f(x)=a[n]x^n+a[n-1]x^(n-1)+......+a[1]x+a[0]改寫成如下形

秦九韶
：
f(x)=a[n]x^n+a[n-1]x^(n-1)+......+a[1]x+a[0]
=(a[n]x^(n-1)+a[n-1]x^(n-2)+......+a[1])x+a[0]
=((a[n]x^(n-2)+a[n-1]x^(n-3)+......+a[2])x+a[1])x+a[0]
=......
=(......((a[n]x+a[n-1])x+a[n-2])x+......+a[1])x+a[0].
求多項式的值時，首先計算最內層括弧內一次多項式的值，即
v[0]=a[n]
v[1]=a[n]x+a[n-1]
然後由內向外逐層計算一次多項式的值，即
v[2]=v[1]x+a[n-2]
v[3]=v[2]x+a[n-3]
......
v[n]=v[n-1]x+a[0]
這樣，求n次多項式f(x)的值就轉化為求n個一次多項式的值。
（註：中括弧里的數表示下標）
結論：對於一個n次多項式，至多做n次乘法和n次加法。
編輯本段意義
該演算法看似簡單，其最大的意義在於將求n次多項式的值轉化為求n個一次多項式的值。在人工計算時，利用秦九韶演算法和其中的系數表可以大幅簡化運算；對於計算機程序演算法而言，加法比乘法的計算效率要高很多，因此該演算法仍有極大的意義，對於計算機來說，做一次乘法運算所用的時間比作一次加法運算要長得多，所以此演算法極大地縮短了CPU運算時間。
（附：計算機程序）
INPUT 「n=」；n
INPUT 「an=」；a
INPUT 「x=」；x
v=a
i=n-1
WHILE i>=0
PRINT 「i=」；i
INPUT 「ai=」；a
v=v*x+a
i=i-1
WEND
PRINT v
END
編輯本段PASCAL演算法實現
v[1]:=a[n]*k+a[n-1]；
for i:=2 to n do
v[i]:=v[i-1]*k+a[n-i]；
writeln(v[n])；

④ 為什麼計算機只認識0和1

因為計算機基於二進制建立,其次是因為你操作的所有邏輯都轉化成簡單的01串了。這樣,才能被計算機識別,運算。

1、二進制是計算技術中廣泛採用的一種數制。二進制數據是用0和1兩個數碼來表示的數。它的基數為2，進位規則是「逢二進一」，借位規則是「借一當二」，由18世紀德國數理哲學大師萊布尼茲發現。

2、20世紀被稱作第三次科技革命的重要標志之一的計算機的發明與應用，因為數字計算機只能識別和處理由『0』.『1』符號串組成的代碼。其運算模式正是二進制。19世紀愛爾蘭邏輯學家喬治布爾對邏輯命題的思考過程轉化為對符號"0''.''1''的某種代數演算，二進制是逢2進位的進位制

⑤ 「一生二，二生三，三生萬物」和「太極生兩儀，兩儀生四象」有什麼區別

《道德經》四十二章和《易經》中的這段系辭極其類似，就是說「太極生兩儀，兩儀生四象，四象生八卦」，實際上這兩者之間在起初的實質上是具有巨大的區別的，含義都是徹底不一樣。

如同我以前常說《道德經》四十二章是對宇宙空間源頭的研究。道教針對「源頭」都是怎樣而成沒有實際的敘述，並且只說轉變的方式，卻非常少提到真實的促發緣故，有些人它是道教的不完善的地方，我倒不那麼感覺，由於終究直到現在也沒人對這世界的源頭作出令人相信的表述。距今數千年的道教就早已有這類哲學的、抽象性的定義，它是十分傑出的事兒。

⑥ 什麼是二進制

二進制數據的表示法 二進制數據也是採用位置計數法，其位權是以2為底的冪。例如二進制數據110.11，其權的大小順序為2^2、2^1、2^0、2^-1、2^-2。對於有n位整數，m位小數的二進制數據用加權系數展開式表示，可寫為： （a(n-1)a(n-2)…a(-m)）2＝a(n-1)×2^(n-1)+a(n-2)×2^(n-2)+……+a(1)×2^1+a(0)×2^0+a(-1)×2^(-1)+a(-2)×2^(-2)+……+a(-m)×2^(-m) 二進制數據一般可寫為：（a(n-1)a(n-2)…a(1)a(0).a(-1)a(-2)…a(-m)）2。 注意： 1.式中aj表示第j位的系數，它為0和1中的某一個數。 2.a(n-1)中的(n-1)為下標，輸入法無法打出所以用括弧括住，避免混淆。 3.2^2表示2的平方，以此類推。 【例1102】將二進制數據111.01寫成加權系數的形式。 解：（111.01）2＝(1×2^2)+(1×2^1)+(1×2^0)+(0×2^-1)+(1×2^-2) 二進制和十六進制，八進制一樣，都以二的冪來進位的。
[編輯本段]二進制運算
二進制數據的算術運算的基本規律和十進制數的運算十分相似。最常用的是加法運算和乘法運算。 二進制數據1. 二進制加法
有四種情況： 0+0＝0 0+1＝1 1+0＝1 1+1＝10 進位為1 【例1103】求 (1101)2+(1011)2 的和 解： ��1 1 0 1 + �1 0 1 1 ------------------- �1 1 0 0 0
2. 二進制乘法
有四種情況： 0×0＝0 1×0＝0 0×1＝0 1×1＝1 【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之積 解： ���1 1 1 0 × �� 1 0 1 ----------------------- ��� 1 1 1 0 �� 0 0 0 0 �1 1 1 0 ------------------------- 1 0 0 0 1 1 0 (這些計算就跟十進制的加或者乘法相同，只是進位的數不一樣而已,十進制的是到十才進位這里是到2就進了) 3.二進制減法 0－0＝0，1－0＝1，1－1＝0，10－1＝1。 4.二進制除法 0÷1＝0，1÷1＝1。[1][2] 5.二進制拈加法 拈加法二進制加減乘除外的一種特殊演算法。 拈加法運算與進行加法類似，但不需要做進位。此演算法在博弈論（Game Theory）中被廣泛利用。
[編輯本段]進制轉換
十進制數轉換為二進制數、八進制數、十六進制數的方法： 二進制數、八進制數、十六進制數轉換為十進制數的方法：按權展開求和法二進製表示形式1．二進制與十進制間的相互轉換：
（1）二進制轉十進制 方法：「按權展開求和」 例： （1011.01）2 ＝（1×2^3＋0×2^2＋1×2^1＋1×2^0＋0×2^(-1)＋1×2^(-2) ）10 ＝（8＋0＋2＋1＋0＋0.25）10 ＝（11.25）10 規律：個位上的數字的次數是0，十位上的數字的次數是1，......，依獎遞增，而十 分位的數字的次數是-1，百分位上數字的次數是-2，......，依次遞減。 注意：不是任何一個十進制小數都能轉換成有限位的二進制數。 （2）十進制轉二進制 · 十進制整數轉二進制數：「除以2取余，逆序排列」（除二取余法） 例： （89）10 ＝（1011001）2 2 89 ……1 2 44 ……0 2 22 ……0 2 11 ……1 2 5 ……1 2 2 ……0 1 · 十進制小數轉二進制數：「乘以2取整，順序排列」（乘2取整法） 例： (0．625)10= (0．101)2 0.625X2=1.25 ……1 0.25 X2=0.50 ……0 0.50 X2=1.00 ……1
2．八進制與二進制的轉換：
二進制數轉換成八進制數：從小數點開始，整數部分向左、小數部分向右，每3位為一組用一位八進制數的數字表示，不足3位的要用「0」補足3位，就得到一個八進制數。 八進制數轉換成二進制數：把每一個八進制數轉換成3位的二進制數，就得到一個二進制數。 八進制數字與二進制數字對應關系如下： 000 -> 0 100 -> 4 001 -> 1 101 -> 5 010 -> 2 110 -> 6 011 -> 3 111 -> 7 例：將八進制的37.416轉換成二進制數： 3 7 ． 4 1 6 011 111 ．100 001 110 即：（37.416）8 ＝（11111.10000111）2 例：將二進制的10110.0011 轉換成八進制： 0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0 2 6 . 1 4 即：（10110.011）2 ＝ （26.14）8
3．十六進制與二進制的轉換：
二進制數轉換成十六進制數：從小數點開始，整數部分向左、小數部分向右，每4位為一組用一位十六進制數的數字表示，不足4位的要用「0」補足4位，就得到一個十六進制數。 十六進制數轉換成二進制數：把每一個十六進制數轉換成4位的二進制數，就得到一個二進制數。 十六進制數字與二進制數字的對應關系如下： 0000 -> 0 0100 -> 4 1000 -> 8 1100 -> C 0001 -> 1 0101 -> 5 1001 -> 9 1101 -> D 0010 -> 2 0110 -> 6 1010 -> A 1110 -> E 0011 -> 3 0111 -> 7 1011 -> B 1111 -> F 例：將十六進制數5DF.9 轉換成二進制： 5 D F ． 9 0101 1101 1111 ．1001 即：（5DF.9）16 ＝（10111011111.1001）2 例：將二進制數1100001.111 轉換成十六進制： 0110 0001 ． 1110 6 1 ． E 即：（1100001.111）2 ＝（61.E）16
[編輯本段]二進制的特點
優點
數字裝置簡單可靠，所用元件少； 只有兩個數碼0和1，因此它的每一位數都可用任何具有兩個不同穩定狀態的元件來表示； 基本運算規則簡單，運算操作方便。
缺點
用二進製表示一個數時，位數多。因此實際使用中多採用送入數字系統前用十進制，送入機器後再轉換成二進制數，讓數字系統進行運算，運算結束後再將二進制轉換為十進制供人們閱讀。
[編輯本段]萊布尼茨與二進制
在用ftp工具以二進制方式上傳德國圖靈根著名的郭塔王宮圖書館（Schlossbiliothke zu Gotha）保存著一份彌足珍貴的手稿，其標題為：「1與0，一切數字的神奇淵源。這是造物的秘密美妙的典範，因為，一切無非都來自上帝。」這是德國天才大師萊布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646 - 1716）的手跡。但是，關於這個神奇美妙的數字系統，萊布尼茨只有幾頁異常精煉的描述。 萊布尼茨不僅發明了二進制，而且賦予了它宗教的內涵。他在寫給當時在中國傳教的法國耶穌士會牧師布維（Joachim Bouvet，1662 - 1732）的信中說：「第一天的伊始是1，也就是上帝。第二天的伊始是2，……到了第七天，一切都有了。所以，這最後的一天也是最完美的。因為，此時世間的一切都已經被創造出來了。因此它被寫作『7』，也就是『111』（二進制中的111等於十進制的7），而且不包含0。只有當我們僅僅用0和1來表達這個數字時，才能理解，為什麼第七天才最完美，為什麼7是神聖的數字。特別值得注意的是它（第七天）的特徵（寫作二進制的111）與三位一體的關聯。」 布維是一位漢學大師，他對中國的介紹是17、18世紀歐洲學界中國熱最重要的原因之一。布維是萊布尼茨的好朋友，一直與他保持著頻繁的書信往來。萊布尼茨曾將很多布維的文章翻譯成德文，發表刊行。恰恰是布維向萊布尼茨介紹了《周易》和八卦的系統，並說明了《周易》在中國文化中的權威地位。 八卦是由八個符號組構成的占卜系統，而這些符號分為連續的與間斷的橫線兩種。這兩個後來被稱為「陰」、「陽」的符號，在萊布尼茨眼中，就是他的二進制的中國翻版。他感到這個來自古老中國文化的符號系統與他的二進制之間的關系實在太明顯了，因此斷言：二進制乃是具有世界普遍性的、最完美的邏輯語言。 另一個可能引起萊布尼茨對八卦的興趣的人是坦澤爾（Wilhelm Ernst Tentzel），他當時是圖靈根大公爵硬幣珍藏室的領導，也是萊布尼茨的好友之一。在他主管的這個硬幣珍藏中有一枚印有八卦符號的硬幣。
[編輯本段]計算機內部採用二進制的原因
（1）技術實現簡單，計算機是由邏輯電路組成，邏輯電路通常只有兩個狀態，開關的接通與斷開，這兩種狀態正好可以用「1」和「0」表示。 （2）簡化運算規則：兩個二進制數和、積運算組合各有三種，運算規則簡單，有利於簡化計算機內部結構，提高運算速度。 （3）適合邏輯運算：邏輯代數是邏輯運算的理論依據，二進制只有兩個數碼，正好與邏輯代數中的「真」和「假」相吻合。 （4）易於進行轉換，二進制與十進制數易於互相轉換。 （5）用二進製表示數據具有抗干擾能力強，可靠性高等優點。因為每位數據只有高低兩個狀態，當受到一定程度的干擾時，仍能可靠地分辨出它是高還是低。
[編輯本段]處理資料庫二進制數據
我們在使用資料庫時,有時會用到圖像或其它一些二進制數據,這個時候你們就必須使用二進制循環編碼盤getchunk這個方法來從表中獲得二進制大對象,我們也可以使用AppendChunk來把數據插入到表中. 我們平時來取數據是這樣用的! Getdata=rs("fieldname") 而取二進制就得這樣 size=rs("fieldname").acturalsize getdata=rs("fieldname").getchunk(size) 我們從上面看到,我們取二進制數據必須先得到它的大小,然後再搞定它,這個好像是ASP中處理二進制數據的常用方法,我們在獲取從客戶端傳來的所有數據時,也是用的這種方法,嘿嘿大家可要記住O. 下面我們也來看看是怎樣將二進制數據加入資料庫 rs("fieldname").appendchunk binarydata 一步搞定! 另外,使用getchunk和appendchunk將數據一步一步的取出來! 下面演示一個取數據的例子! Addsize=2 totalsize=rs("fieldname").acturalsize offsize=0 Do Where offsize Binarydata=rs("fieldname").getchunk(offsize) data=data&Binarydata offsize=offsize+addsize Loop 當這個程序運行完畢時,data就是我們取出的數據.

⑦ 百度的拍照識萬物屬於模版匹配的一種是對的嗎

咨詢記錄 · 回答於2021-08-05

⑧ 《周易》可以推演萬物，它的原理是什麼

《周易》即《易經》被稱為五經之首（詩、書、禮樂、易、春秋；也稱六經），相傳系周文王姬昌所作，傳世至今已有超過3000年的歷史。但是今天的我們讀起《周易》來，都有難以讀懂的感覺；其實這並非是我們今天才碰到的問題，早在孔子所在的春秋時代《周易》已經是一部難以解讀的神秘之書。其神秘首先是由於其來源的神秘。

我們回到「上古結繩記事，後世聖人易之以書契」，書契就是在木片上書寫或契刻記號。將結繩抽象為符號、文字刻在竹片或木片上。刻有書契的木片穿起來就成了冊。「唯殷先人，有冊有典。」（《尚書》）。實際上，冊與典都是結繩記事的產物。冊的本義，是竹或木簡，就是遠古的記事工具，連綴於一條繩索上。事件則記於竹、木條上。書冊陳布於幾案，就是「典」。典其實就是遠古的記事檔案，所以《說文》雲：「典，五帝之書也。」典冊顯然是由結繩記事演進而來的。根據典，冊於結繩記事的關系，我們可以發現，冊與典上記載的事情就是《周易》系辭、爻辭最早的來源。

⑨ 人臉識別有什麼優化演算法還請各位大神賜教，簡單一點的。謝謝

人臉識別技術概述
廣義的人臉識別主要分為人臉檢測(face detection)、特徵提取(feature extraction)和人臉識別(face recognition)三個過程，如圖1所示。
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圖1 典型的人臉識別過程
其中，第三步提到的人臉識別是狹義的人臉識別，即將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認(verification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的該人圖像比對的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認(identification)，這是人臉圖像與資料庫中已存的所有圖像匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量數據的匹配。在辨認過程中，海量數據的處理、特徵提取和分類演算法的選擇變得非常重要。識別率和識別速度是人臉識別技術中主要的衡量演算法性能的指標。本文後面提到的人臉識別，主要指的是人臉辨認。
人臉識別技術原理
人臉識別演算法發展到今天，大致上可以分為兩類：基於特徵的人臉識別演算法和基於外觀的人臉識別演算法。其中，多數基於特徵的人臉識別演算法屬於早期的人臉識別演算法，現在已經不再使用。不過近些年出現了一些新的基於特徵的演算法，並取得不錯的效果。而基於外觀的人臉識別演算法是由於實現簡單，受到廣泛關注。接下來將分別介紹兩類人臉識別演算法。
基於特徵的人臉識別演算法：早期的人臉識別演算法主要是基於特徵模板和幾何約束來實現的。這一類演算法首先對輸入圖像進行處理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特徵和外觀輪廓。然後計算這些面部特徵之間的幾何關系，如距離、面積和角度等。這樣將輸入圖像轉換為幾何特徵向量後，使用標準的統計模式識別技術進行匹配分類。由於演算法利用了一些直觀的特徵，計算量小。不過，由於其所需的特徵點不能精確選擇，限制了它的應用范圍。另外，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特徵變化較大。所以說，這類演算法只適合於人臉圖像的粗略識別，無法在實際中應用。
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圖2 一些典型的面部幾何特徵示意圖
以上這些方法都是通過一些特徵模板和幾何約束來檢測特定的面部特徵，並計算特徵之間的關系。還有一些方法使用了圖像的局部表示來提取特徵。其中最受關注的方法是局部二值模式(LBP)演算法。LBP方法首先將圖像分成若干區域，在每個區域的像素3x3鄰域中用中心值作閾值化，將結果看成是二進制數。圖3顯示了一個LBP運算元。LBP運算元的特點是對單調灰度變化保持不變。每個區域通過這樣的運算得到一組直方圖，然後將所有的直方圖連起來組成一個大的直方圖並進行直方圖匹配計算進行分類。
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圖3 LBP運算元
基於特徵的人臉識別演算法主要的優勢在於對姿態、尺度和光照等變化魯棒。由於多數特徵是基於手動選擇和先驗知識，受圖像本身的成像質量影響較少。另外，提取出的面部特徵往往維數較低，匹配速度快。這些方法的缺點是自動特徵提取的難度較大。如果特徵集的鑒別能力弱，再多的後續處理也無法補償本身的不足。
基於外觀的人臉識別演算法：基於外觀的人臉識別演算法也稱為整體方法。它們使用圖像的全局信息來辨識人臉。最簡單的整體方法是用二維數組來存放圖像的灰度值，然後直接對輸入圖像和資料庫中的所有圖像進行相關性比較。這種方法的缺點非常多，如易受環境影響、計算耗時等。其中一個重要的問題是這樣的分類是在一個非常高維的空間中進行的。為了克服維數問題，一些演算法使用統計降維方法來獲取和保留更有用的信息，最典型的演算法就是主成分分析(PCA)演算法和線性鑒別分析(LDA)演算法。
PCA演算法指出任何特定的人臉可以由一個低維的特徵子空間表示，並可以用這個特徵子空間近似地重建。將輸入人臉圖像投影到特徵子空間上得到的特徵與已知的資料庫進行比對來確定身份。PCA演算法選取的特徵最大化了人臉樣本間的差異，但也保留了一些由於光照和面部表情產生的不必要的變化。而同一個人由於光照產生的變化可能會大於不同人之間的變化，如圖4所示。LDA演算法在最大化不同個體之間的樣本差異的同時，最小化同一個體內部的樣本差異。這樣達到了人臉特徵子空間的劃分。圖5是PCA和LDA演算法的示例。其中，PCA的特徵臉是由組成PCA特徵子空間的特徵向量按二維圖像來排列得到的類似人臉的圖像。LDA的Fisher臉也是同樣道理。經過特徵臉和Fisher臉重構得到的人臉圖像在第四行。可以看到，PCA重構臉與輸入人臉差異較小，但LDA的Fisher臉很難辨認，但突出了該個體的顯著特徵。PCA和LDA方法都假設存在一個最優的投影子空間。這個子空間的每個區域對應唯一的一個人。然而，事實上在人臉空間中許多人經常會映射到相同的區域中，因此這種假設並不成立。

來源：海鑫科金
http://www.hisign.com.cn/news/instry/2699.html

⑩ 人工智慧的發展前景如何

現在的中國不僅是軍事強國，而且不斷的在向科技強國靠近，隨著人工智慧熱潮的到來，我國已經在這方面取得了很大的進步，同時還有很大的空間可以發揮，所以，相信在以後的的日子裡，人工智慧在我國的發展前景還是很樂觀的。

在劉慶峰寫給科大訊飛的一封信中就明確的寫到人工智慧AI在中國以後的發展前景，其中提到了未來二十年之後科大訊飛的三大發展趨勢，說明了人工智慧將在未來十年之內就能夠很大的改變人類生活的方方面面，小到日常生活，大到我們國家科技方面，無處不存在著人工智慧的影子。