万物识别算法

① 人工智能驱动万物互联，“流量生态”决定下半场存亡

按理说，中国互联网的市场格局早已成三足鼎立之势，BAT三家巨头积累的能量如今都已经形成了高密度的壁垒优势。尽管如此，依然有人想去撞开这些“南墙”，扩张自己的“领地”，也正是因为有这种“撞墙”精神，中国的互联网企业才能享誉全球。

但遗憾的是，跑马圈地的成功率如今是越来越低，尤其是在巨头之间。

5月18日凌晨，微信IOS版更新了6.5.8版本，其微信实验室里的“看一看”、“搜一搜”功能被认为是对标今日头条和网络。可以看出，张小龙充分意识到媒体内容在互联网下半场的重要价值，并且还给自己留了一条很好的后路，因为既然是实验室，说明离成功还有很大一段距离。而微信内部也深知，目前炽手可热的内容生态链构建并非一朝一夕，仅仅依靠用户基数就想带动产业链发生质变，可能还需要相当长的一段实验期。

生态资源整合是成功之母

搜索不用多说，网络今日的成功并非偶然，人工智能技术嵌入及几十万家联盟伙伴，还有十余年的用户习惯和产品优势，而且网络在去年在内容上就有类似的尝试，从用户搜索和智能推荐两个产品形态去满足用户的触媒习惯。

而媒体层面，主动的推荐模式其实很早就出现过。2014年，默默无名的今日头条因为融资5亿美元被推到风口浪尖，在传统媒体纷纷指责其侵权的同时，也恰巧体现出今日头条推荐模式的潜在价值，这才衍生出一点资讯、天天快报这样一系列看似很“懂你”的新闻APP。其中天天快报先后利用微信QQ双插件的推送获得用户数量的领先，原本能借微信这个东风起航的腾讯OMG却因生态整合问题倒在了自家门前。

从目前来看，媒体内容在互联网领域中依然保持较高的独立性，急需通过内部资源整合来实现价值最大化，而作为技术起家的网络近年来在媒体内容及资源整合有了突破性的进展。5月23日网络联盟峰会上，网络搜索公司总裁向海龙表示，在人工智能的发展初期，“万物互联”将成为趋势，只有单一功能、只能提供单一使用价值的终端，将同样被赋予媒体的能力及变现能力。换句话说，在人工智能及云计算等技术的帮助下，去中心化的媒体资源将以用户为中心进行整合联动，这将引发新一轮的营销变革。

其实早在2016网络Moments大会上，向海龙就首次提出了“信息分发2.0”的概念。1年光阴，在这种 “人找信息，信息也在找人”概念的持续深化下，网络的内外部流量都有着明显的提升。而在提升的后背，有着生态资源整合以及网络联盟伙伴等多方面的积极因素。

人口红利停滞，流量精耕时代来临

据艾媒咨询统计，截至2016年四季度，中国手机网民规模为7.25亿，从2015年一季度到2016年四季度，手机网民规模增长率已从2.0%回落至1.5%，预计2017年增长率将进一步下降；据TalkingDate发布的数据，截至2016年12月，中国移动智能终端规模达13.7亿台，而2016年底中国大陆总人口为13.83亿人。至此，中国的人口红利期基本进入尾声。

换句话说，拼用户量的时代已经结束，移动互联网的下半场是将以流量精耕为主题的拼战略拼生态的阶段，而内容生产和分发将成为流量的重要来源之一。

而要说互联网的流量就一定绕不开网络。2001年9月，网络正式对外提供搜索服务，并在短时间内依靠用户刚需迅速占据了搜索市场份额的90%，同时作为内容生产方面的门户网站也希望依靠搜索技术获得用户的阅读流量，这也是流量商业变现的雏形。而同时期，阿里巴巴注册用户刚突破100万，腾讯QQ的注册用户突破5000万，虽然同样成长飞速，但后两者跟流量的距离都有点远。

如今的网络依托手机网络等APP占据移动端入口，配合百家号、贴吧、网络外卖、网络手机浏览器等内容生产、生活服务及社群平台等，网络占据了稳定的流量通路。而依靠人工智能技术准确的讲信息智能分发，网络把控消费者决策的每一个阶段：在消费者的认知阶段，精细的用户画像能让资讯流实现对广告主目标市场和潜在市场的精准发现和挖掘，前瞻的营销技术和敏锐的用户洞察也是80万网络联盟伙伴一直追随网络的根本原因。

AI时代下的智能生态联盟

网络联盟可以说是行业内最大的广告联盟，从成立至今已经走过15年风风雨雨，同时也在不断探索全新的合作模式。从PC 时代服务于站长的联盟，到2015年建立以互联网生态为中心的移动新生态联盟，再到内容服务时代以双引擎驱动信息2.0，在到今天的人工智能时代，无论是对网络还是对联盟伙伴，双方的合作价值都在时间的洗礼中得到验证。

而移动互联网时代，产品、内容、服务甚至用户都在不断的细分化，无论是传统媒体还是新兴的玩家，都将迎来巨大的商业机会，同时也对广告主增加了新的难题。截止到2016年，中国的广告大盘收入已经达到737.2亿美金，根据eMarketer预测，到2021年，中国的广告大盘将会增长到1322.5亿美金。网络可以说从始至终都把握着流量的入口，如今网络的流量价值正在从媒体赋能能力、数据洞察、营销技术等多方面开始体现。虽然广告大盘暂无天花板，但相对而言还是会有一个固定的上限。流量体现出来的价值不仅是单纯的分成，更多是的如何带动整个互联网商业价值的变现及营销变革。

看似简单的合作背后却是大智慧的体现：进入移动互联网的下半场，人工智能几乎占据了所有的比重，而网络是BAT里最早发力人工智能的企业，在构建自身内容资源生态稳定其流量通路的同时，利用人工智能领域的巨大优势积极拓展外部伙伴，为整个网络联盟体系注入最强的能量，在外部流量得到极大提升的同时，两者相互促进，而网络仍然是人工智能时代的流量之王。

人工智能的延伸，产品及能力至关重要

人工智能不仅是对未来的想象，我们需要知道的是它已经在逐渐渗透我们的日常生活。拿媒体来举例，对于功能较为单一的媒体来说，数据积累不足，无法与其他数据打通实现营销变现是常见的问题，今日头条、一点资讯等新兴媒体就是典型的案例。或者说，数据挖掘能力直接决定了企业的商业潜能。而产品的基本功能及赋予用户的价值会直接决定商业价值。

作为对人工智能最有发言权的企业，网络正在积极赋能各大产品线向世人证明。如手机网络APP中的feed流，它不仅是产品形态，更是网络的第二种搜索形式，即：无关键词，依靠AI算法、大数据技术进行智能推荐，无论用户有没有主动搜索行为，手机网络APP都会给用户千人千面的信息数据。同时作为互联网的第一入口，在5月23日网络联盟峰会上，所有入场嘉宾媒体都是通过“刷脸”进行入场签到。

在保证“第一流量”的基础上，网络同时在为联盟伙伴提供最前瞻可靠的支持。其中，通过媒体能力赋能，可以为线上线下伙伴扩展内容生产和分发渠道，这是流量的基本保障和变现条件；而基于强大的线上数据获取和处理能力，及线下完整的软硬件布局，可以形成贯通线上线下的完整用户画像，指导广告投放；同时，将交互技术、跨渠道联动等智能化手段赋予联盟伙伴，直接提升投放效果。在线下软硬件布局方面，网络就已经和数百万商户达成合作，日均获取超10亿次的定位请求、千万级的到店数据，从“位置”、“到店”、“交易”、“互动”等方面精准了解线下的用户行为。

我们一直认为流量取决于产品思维，但对于巨头而言，流量取决于战略导向。在人工智能初级阶段，“内容”已经不在是传统意义上的文字和图片，形态上的突破和受众触媒场景的多变让流量价值的天花板更高。几乎可以断定：网络作为中国互联网的第一入口，仍然牢牢把持着流量之王的宝座。

② 人工智能能够“零”生万物

人工智能一定不能够“零”生万物，人工智能的自学能力也是有基础的，不可能凭空出现的。尹烨也认为，不依赖数据库的互搏算法无法应对规则不明确的计算，“比如医疗健康行业，依然是数据为王，算法会根据数据的积累而不断修正，从人工智能（AI）走向真智能（RI）。”

10月19日，英国《自然》杂志发表论文报道，一款新版的“阿尔法狗”（AlphaGo）计算机程序能够从空白状态起，在不需要任何人类输入的条件下，无师自通，自学成才。

创造者给它起名叫“Zero（零）”。道家说，道生一，一生二，二生三，三生万物。这从零开始，能超越人类顶尖棋手的围棋技艺，听起来颠覆常理，让很多人心生畏惧。

加上被AlphaGo击败的世界知名围棋选手柯洁不久后在社交平台上表示：“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的……对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了（请联系上下文，注意语境）。”

“人类多余”的概念被断章取义，一个算法仅凭自己就能学习出高超的棋艺，人工智能能够“零”生万物，就这样被解读出来，然而事实是这样吗？科技日报记者专访了业内学者，听听他们怎么说。

正听：Zero也需要数据库

“Zero可以自己产生数据，下一秒的数据和上一秒的数据‘对打’，赢了就再生成，如此循环往复，胜招就逐渐被‘进化’出来了。”中国首席数据官联盟专家组成员、瀚思科技创始人高瀚昭说。

那么，没有数据库的支持，Zero是如何产生数据、又如何知道产生何种数据的呢？难道真的有了“聪明才智”？

华大基因CEO尹烨并不赞成“自学成才”的说法。他将AlphaGo Zero，和AlphaGo就学习源头进行了对比。“后者被输入了人类历史上的3000万个棋局、一步一步从中学到了对应围棋规则的算法，Zero就是站在AlphaGo的‘肩膀’上，继承了后者规则明确的确定算法，才能懂得围棋的规则，遵循这个规则，左右互搏。”

也就是说，Zero从前辈处学习规则，“它不需要的只是以往人类的比赛数据，并不意味着不需要数据库。”高瀚昭说。

北京语言大学教授荀恩东将Zero之所以能“棋高一着”解读为两个原因，一是“在同样的规则下，机器抓到的落子策略，和人抓到的不同”；二是“它的运算速度比人快，因此能够进行更深入的、甚至穷举的计算，完全知道后招。”

也就是说，既找对了路，还跑得快。但是，这样的状况是有前提的——“规则是简单的！胜负是明确的！策略是可以穷举的！”荀恩东说。

分析一下Zero的学习过程，就能了解为什么必须是这类问题，它们才能胜出。

根据规则，它不断产生新数据，进而新旧数据相互对抗比赛，最终产生一个胜负结果。也就是说，在固定的规则下，不断地对“胜负”进行验证，让Zero获得了精进的棋艺，而当把这些策略全部验证一遍的时候，它就无敌了。

③ 秦九韶算法

秦九韶算法是一种将一元n次多项式的求值问题转化为n个一次式的算法。其大大简化了计

秦九韶算法
算过程，即使在现代，利用计算机解决多项式的求值问题时，秦九韶算法依然是最优的算法。
在西方被称作霍纳算法，是以英国数学家霍纳命名的。
编辑本段秦九韶简介
秦九韶（约公元1202年－1261年），字道古，南宋末年人，出生于鲁郡（今山东曲阜一带人）。早年曾从隐君子学数术，后因其父往四川做官，即随父迁徙，也认为是普州安岳（今四川安岳县）人。秦九韶与李冶、杨辉、朱世杰并称宋元数学四大家。（安岳县于1998年9月正式开工建设秦九韶纪念馆，2000年12月竣工落成。）
秦九韶聪敏勤学，宋绍定四年（公元1231），秦九韶考中进士，先后担任县尉、通判、参议官、州守等职。先后在湖北、安徽、江苏、浙江等地做官。南宋理宗景定元年（公元1260年）出任梅州（今广东梅县）守，翌年卒于梅州。据史书记载，他“性及机巧，星象、音律、算术以至营造无不精究”，还尝从李梅亭学诗词。他在政务之余，以数学为主线进行潜心钻研，且应用范围至为广泛：天文历法、水利水文、建筑、测绘、农耕、军事、商业金融等方面。
秦九韶是我国古代数学家的杰出代表之一，他的《数书九章》概括了宋元时期中国传统数学的主要成就，尤其是系统总结和发展了高次方程的数值解法与一次同余问题的解法，提出了相当完备的“正负开方术”和“大衍求一术”。对数学发展产生了广泛的影响。
秦九韶是一位既重视理论又重视实践，既善于继承又勇于创新的科学家，他被国外科学史家称为是“他那个民族，那个时代，并且确实也是所有时代最伟大的数学家之一。
编辑本段数书九章
宋淳祜四至七年（公元1244至1247），秦九韶在湖州为母亲守孝三年期间，把长期积累的数学知识和研究所得加以编辑，写成了举世闻名的数学巨着《数书九章》。 书成后，并未出版。原稿几乎流失，书名也不确切。后历经宋、元，到明建国，此书无人问津，直到明永乐年间，在解缙主编《永乐大典》时，记书名为《数学九章》。又经过一百多年，经王应麟抄录后，由王修改为《数书九章》。
全书不但在数量上取胜，重要的是在质量上也是拔尖的。从历史上来看，秦九韶的《数

秦九韶纪念馆
书九章》可与《九章算术》相媲美；从世界范围来看，秦九韶的《数书九章》也不愧为世界数学名着。
他在《数书九章》序言中说，数学“大则可以通神明，顺性命；小则可以经世务，类万物”。所谓“通神明”，即往来于变化莫测的事物之间，明察其中的奥秘；“顺性命”，即顺应事物本性及其发展规律。在秦九韶看来，数学不仅是解决实际问题的工具，而且应该达到“通神明，顺性命”的崇高境界。
《数书九章》全书共九章九类，十八卷，每类9题共计81个算题。该书着述方式，大多由“问曰”、“答曰”、“术曰”、“草曰”四部分组成：“问曰”，是从实际生活中提出问题；“答曰”，是给出答案；“术曰”，是阐述解题原理与步骤；“草曰”，是给出详细的解题过程。另外，每类下还有颂词，词简意赅，用来记述本类算题主要内容、与国计民生的关系及其解题思路等。
编辑本段秦九韶算法
一般地，一元n次多项式的求值需要经过[n（n+1）]/2次乘法和n次加法，而秦九韶算法只需要n次乘法和n次加法。在人工计算时，一次大大简化了运算过程。特别是在现代，在使用计算机解决数学问题时，对于计算机程序算法而言秦九韶算法可以以更快的速度得到结果，减少了CPU运算时间。
把一个n次多项式f(x)=a[n]x^n+a[n-1]x^(n-1)+......+a[1]x+a[0]改写成如下形

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].
求多项式的值时，首先计算最内层括号内一次多项式的值，即
v[0]=a[n]
v[1]=a[n]x+a[n-1]
然后由内向外逐层计算一次多项式的值，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]
这样，求n次多项式f(x)的值就转化为求n个一次多项式的值。
（注：中括号里的数表示下标）
结论：对于一个n次多项式，至多做n次乘法和n次加法。
编辑本段意义
该算法看似简单，其最大的意义在于将求n次多项式的值转化为求n个一次多项式的值。在人工计算时，利用秦九韶算法和其中的系数表可以大幅简化运算；对于计算机程序算法而言，加法比乘法的计算效率要高很多，因此该算法仍有极大的意义，对于计算机来说，做一次乘法运算所用的时间比作一次加法运算要长得多，所以此算法极大地缩短了CPU运算时间。
（附：计算机程序）
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
编辑本段PASCAL算法实现
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 为什么计算机只认识0和1

因为计算机基于二进制建立,其次是因为你操作的所有逻辑都转化成简单的01串了。这样,才能被计算机识别,运算。

1、二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。

2、20世纪被称作第三次科技革命的重要标志之一的计算机的发明与应用，因为数字计算机只能识别和处理由‘0’.‘1’符号串组成的代码。其运算模式正是二进制。19世纪爱尔兰逻辑学家乔治布尔对逻辑命题的思考过程转化为对符号"0''.''1''的某种代数演算，二进制是逢2进位的进位制

⑤ “一生二，二生三，三生万物”和“太极生两仪，两仪生四象”有什么区别

《道德经》四十二章和《易经》中的这段系辞极其类似，就是说“太极生两仪，两仪生四象，四象生八卦”，实际上这两者之间在起初的实质上是具有巨大的区别的，含义都是彻底不一样。

如同我以前常说《道德经》四十二章是对宇宙空间源头的研究。道教针对“源头”都是怎样而成没有实际的叙述，并且只说转变的方式，却非常少提到真实的促发缘故，有些人它是道教的不完善的地方，我倒不那么感觉，由于终究直到现在也没人对这世界的源头作出令人相信的表述。距今数千年的道教就早已有这类哲学的、抽象性的定义，它是十分杰出的事儿。

⑥ 什么是二进制

二进制数据的表示法 二进制数据也是采用位置计数法，其位权是以2为底的幂。例如二进制数据110.11，其权的大小顺序为2^2、2^1、2^0、2^-1、2^-2。对于有n位整数，m位小数的二进制数据用加权系数展开式表示，可写为： （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) 二进制数据一般可写为：（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位的系数，它为0和1中的某一个数。 2.a(n-1)中的(n-1)为下标，输入法无法打出所以用括号括住，避免混淆。 3.2^2表示2的平方，以此类推。 【例1102】将二进制数据111.01写成加权系数的形式。 解：（111.01）2＝(1×2^2)+(1×2^1)+(1×2^0)+(0×2^-1)+(1×2^-2) 二进制和十六进制，八进制一样，都以二的幂来进位的。
[编辑本段]二进制运算
二进制数据的算术运算的基本规律和十进制数的运算十分相似。最常用的是加法运算和乘法运算。 二进制数据1. 二进制加法
有四种情况： 0+0＝0 0+1＝1 1+0＝1 1+1＝10 进位为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. 二进制乘法
有四种情况： 0×0＝0 1×0＝0 0×1＝0 1×1＝1 【例1104】求 (1110)2 乘(101)2 之积 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 (这些计算就跟十进制的加或者乘法相同，只是进位的数不一样而已,十进制的是到十才进位这里是到2就进了) 3.二进制减法 0－0＝0，1－0＝1，1－1＝0，10－1＝1。 4.二进制除法 0÷1＝0，1÷1＝1。[1][2] 5.二进制拈加法 拈加法二进制加减乘除外的一种特殊算法。 拈加法运算与进行加法类似，但不需要做进位。此算法在博弈论（Game Theory）中被广泛利用。
[编辑本段]进制转换
十进制数转换为二进制数、八进制数、十六进制数的方法： 二进制数、八进制数、十六进制数转换为十进制数的方法：按权展开求和法二进制表示形式1．二进制与十进制间的相互转换：
（1）二进制转十进制 方法：“按权展开求和” 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 规律：个位上的数字的次数是0，十位上的数字的次数是1，......，依奖递增，而十 分位的数字的次数是-1，百分位上数字的次数是-2，......，依次递减。 注意：不是任何一个十进制小数都能转换成有限位的二进制数。 （2）十进制转二进制 · 十进制整数转二进制数：“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 · 十进制小数转二进制数：“乘以2取整，顺序排列”（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
2．八进制与二进制的转换：
二进制数转换成八进制数：从小数点开始，整数部分向左、小数部分向右，每3位为一组用一位八进制数的数字表示，不足3位的要用“0”补足3位，就得到一个八进制数。 八进制数转换成二进制数：把每一个八进制数转换成3位的二进制数，就得到一个二进制数。 八进制数字与二进制数字对应关系如下： 000 -> 0 100 -> 4 001 -> 1 101 -> 5 010 -> 2 110 -> 6 011 -> 3 111 -> 7 例：将八进制的37.416转换成二进制数： 3 7 ． 4 1 6 011 111 ．100 001 110 即：（37.416）8 ＝（11111.10000111）2 例：将二进制的10110.0011 转换成八进制： 0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0 2 6 . 1 4 即：（10110.011）2 ＝ （26.14）8
3．十六进制与二进制的转换：
二进制数转换成十六进制数：从小数点开始，整数部分向左、小数部分向右，每4位为一组用一位十六进制数的数字表示，不足4位的要用“0”补足4位，就得到一个十六进制数。 十六进制数转换成二进制数：把每一个十六进制数转换成4位的二进制数，就得到一个二进制数。 十六进制数字与二进制数字的对应关系如下： 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：将十六进制数5DF.9 转换成二进制： 5 D F ． 9 0101 1101 1111 ．1001 即：（5DF.9）16 ＝（10111011111.1001）2 例：将二进制数1100001.111 转换成十六进制： 0110 0001 ． 1110 6 1 ． E 即：（1100001.111）2 ＝（61.E）16
[编辑本段]二进制的特点
优点
数字装置简单可靠，所用元件少； 只有两个数码0和1，因此它的每一位数都可用任何具有两个不同稳定状态的元件来表示； 基本运算规则简单，运算操作方便。
缺点
用二进制表示一个数时，位数多。因此实际使用中多采用送入数字系统前用十进制，送入机器后再转换成二进制数，让数字系统进行运算，运算结束后再将二进制转换为十进制供人们阅读。
[编辑本段]莱布尼茨与二进制
在用ftp工具以二进制方式上传德国图灵根着名的郭塔王宫图书馆（Schlossbiliothke zu Gotha）保存着一份弥足珍贵的手稿，其标题为：“1与0，一切数字的神奇渊源。这是造物的秘密美妙的典范，因为，一切无非都来自上帝。”这是德国天才大师莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646 - 1716）的手迹。但是，关于这个神奇美妙的数字系统，莱布尼茨只有几页异常精炼的描述。 莱布尼茨不仅发明了二进制，而且赋予了它宗教的内涵。他在写给当时在中国传教的法国耶稣士会牧师布维（Joachim Bouvet，1662 - 1732）的信中说：“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，这最后的一天也是最完美的。因为，此时世间的一切都已经被创造出来了。因此它被写作‘7’，也就是‘111’（二进制中的111等于十进制的7），而且不包含0。只有当我们仅仅用0和1来表达这个数字时，才能理解，为什么第七天才最完美，为什么7是神圣的数字。特别值得注意的是它（第七天）的特征（写作二进制的111）与三位一体的关联。” 布维是一位汉学大师，他对中国的介绍是17、18世纪欧洲学界中国热最重要的原因之一。布维是莱布尼茨的好朋友，一直与他保持着频繁的书信往来。莱布尼茨曾将很多布维的文章翻译成德文，发表刊行。恰恰是布维向莱布尼茨介绍了《周易》和八卦的系统，并说明了《周易》在中国文化中的权威地位。 八卦是由八个符号组构成的占卜系统，而这些符号分为连续的与间断的横线两种。这两个后来被称为“阴”、“阳”的符号，在莱布尼茨眼中，就是他的二进制的中国翻版。他感到这个来自古老中国文化的符号系统与他的二进制之间的关系实在太明显了，因此断言：二进制乃是具有世界普遍性的、最完美的逻辑语言。 另一个可能引起莱布尼茨对八卦的兴趣的人是坦泽尔（Wilhelm Ernst Tentzel），他当时是图灵根大公爵硬币珍藏室的领导，也是莱布尼茨的好友之一。在他主管的这个硬币珍藏中有一枚印有八卦符号的硬币。
[编辑本段]计算机内部采用二进制的原因
（1）技术实现简单，计算机是由逻辑电路组成，逻辑电路通常只有两个状态，开关的接通与断开，这两种状态正好可以用“1”和“0”表示。 （2）简化运算规则：两个二进制数和、积运算组合各有三种，运算规则简单，有利于简化计算机内部结构，提高运算速度。 （3）适合逻辑运算：逻辑代数是逻辑运算的理论依据，二进制只有两个数码，正好与逻辑代数中的“真”和“假”相吻合。 （4）易于进行转换，二进制与十进制数易于互相转换。 （5）用二进制表示数据具有抗干扰能力强，可靠性高等优点。因为每位数据只有高低两个状态，当受到一定程度的干扰时，仍能可靠地分辨出它是高还是低。
[编辑本段]处理数据库二进制数据
我们在使用数据库时,有时会用到图像或其它一些二进制数据,这个时候你们就必须使用二进制循环编码盘getchunk这个方法来从表中获得二进制大对象,我们也可以使用AppendChunk来把数据插入到表中. 我们平时来取数据是这样用的! Getdata=rs("fieldname") 而取二进制就得这样 size=rs("fieldname").acturalsize getdata=rs("fieldname").getchunk(size) 我们从上面看到,我们取二进制数据必须先得到它的大小,然后再搞定它,这个好像是ASP中处理二进制数据的常用方法,我们在获取从客户端传来的所有数据时,也是用的这种方法,嘿嘿大家可要记住O. 下面我们也来看看是怎样将二进制数据加入数据库 rs("fieldname").appendchunk binarydata 一步搞定! 另外,使用getchunk和appendchunk将数据一步一步的取出来! 下面演示一个取数据的例子! Addsize=2 totalsize=rs("fieldname").acturalsize offsize=0 Do Where offsize Binarydata=rs("fieldname").getchunk(offsize) data=data&Binarydata offsize=offsize+addsize Loop 当这个程序运行完毕时,data就是我们取出的数据.

⑦ 百度的拍照识万物属于模版匹配的一种是对的吗

咨询记录 · 回答于2021-08-05

⑧ 《周易》可以推演万物，它的原理是什么

《周易》即《易经》被称为五经之首（诗、书、礼乐、易、春秋；也称六经），相传系周文王姬昌所作，传世至今已有超过3000年的历史。但是今天的我们读起《周易》来，都有难以读懂的感觉；其实这并非是我们今天才碰到的问题，早在孔子所在的春秋时代《周易》已经是一部难以解读的神秘之书。其神秘首先是由于其来源的神秘。

我们回到“上古结绳记事，后世圣人易之以书契”，书契就是在木片上书写或契刻记号。将结绳抽象为符号、文字刻在竹片或木片上。刻有书契的木片穿起来就成了册。“唯殷先人，有册有典。”（《尚书》）。实际上，册与典都是结绳记事的产物。册的本义，是竹或木简，就是远古的记事工具，连缀于一条绳索上。事件则记于竹、木条上。书册陈布于几案，就是“典”。典其实就是远古的记事档案，所以《说文》云：“典，五帝之书也。”典册显然是由结绳记事演进而来的。根据典，册于结绳记事的关系，我们可以发现，册与典上记载的事情就是《周易》系辞、爻辞最早的来源。

⑨ 人脸识别有什么优化算法还请各位大神赐教，简单一点的。谢谢

人脸识别技术概述
广义的人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程，如图1所示。
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图1 典型的人脸识别过程
其中，第三步提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认(verification)，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;另一类是辨认(identification)，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。在辨认过程中，海量数据的处理、特征提取和分类算法的选择变得非常重要。识别率和识别速度是人脸识别技术中主要的衡量算法性能的指标。本文后面提到的人脸识别，主要指的是人脸辨认。
人脸识别技术原理
人脸识别算法发展到今天，大致上可以分为两类：基于特征的人脸识别算法和基于外观的人脸识别算法。其中，多数基于特征的人脸识别算法属于早期的人脸识别算法，现在已经不再使用。不过近些年出现了一些新的基于特征的算法，并取得不错的效果。而基于外观的人脸识别算法是由于实现简单，受到广泛关注。接下来将分别介绍两类人脸识别算法。
基于特征的人脸识别算法：早期的人脸识别算法主要是基于特征模板和几何约束来实现的。这一类算法首先对输入图像进行处理，提取出如眼睛、鼻子和嘴等面部特征和外观轮廓。然后计算这些面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。这样将输入图像转换为几何特征向量后，使用标准的统计模式识别技术进行匹配分类。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。
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图2 一些典型的面部几何特征示意图
以上这些方法都是通过一些特征模板和几何约束来检测特定的面部特征，并计算特征之间的关系。还有一些方法使用了图像的局部表示来提取特征。其中最受关注的方法是局部二值模式(LBP)算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素3x3邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。
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图3 LBP算子
基于特征的人脸识别算法主要的优势在于对姿态、尺度和光照等变化鲁棒。由于多数特征是基于手动选择和先验知识，受图像本身的成像质量影响较少。另外，提取出的面部特征往往维数较低，匹配速度快。这些方法的缺点是自动特征提取的难度较大。如果特征集的鉴别能力弱，再多的后续处理也无法补偿本身的不足。
基于外观的人脸识别算法：基于外观的人脸识别算法也称为整体方法。它们使用图像的全局信息来辨识人脸。最简单的整体方法是用二维数组来存放图像的灰度值，然后直接对输入图像和数据库中的所有图像进行相关性比较。这种方法的缺点非常多，如易受环境影响、计算耗时等。其中一个重要的问题是这样的分类是在一个非常高维的空间中进行的。为了克服维数问题，一些算法使用统计降维方法来获取和保留更有用的信息，最典型的算法就是主成分分析(PCA)算法和线性鉴别分析(LDA)算法。
PCA算法指出任何特定的人脸可以由一个低维的特征子空间表示，并可以用这个特征子空间近似地重建。将输入人脸图像投影到特征子空间上得到的特征与已知的数据库进行比对来确定身份。PCA算法选取的特征最大化了人脸样本间的差异，但也保留了一些由于光照和面部表情产生的不必要的变化。而同一个人由于光照产生的变化可能会大于不同人之间的变化，如图4所示。LDA算法在最大化不同个体之间的样本差异的同时，最小化同一个体内部的样本差异。这样达到了人脸特征子空间的划分。图5是PCA和LDA算法的示例。其中，PCA的特征脸是由组成PCA特征子空间的特征向量按二维图像来排列得到的类似人脸的图像。LDA的Fisher脸也是同样道理。经过特征脸和Fisher脸重构得到的人脸图像在第四行。可以看到，PCA重构脸与输入人脸差异较小，但LDA的Fisher脸很难辨认，但突出了该个体的显着特征。PCA和LDA方法都假设存在一个最优的投影子空间。这个子空间的每个区域对应唯一的一个人。然而，事实上在人脸空间中许多人经常会映射到相同的区域中，因此这种假设并不成立。

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

⑩ 人工智能的发展前景如何

现在的中国不仅是军事强国，而且不断的在向科技强国靠近，随着人工智能热潮的到来，我国已经在这方面取得了很大的进步，同时还有很大的空间可以发挥，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我国的发展前景还是很乐观的。

在刘庆峰写给科大讯飞的一封信中就明确的写到人工智能AI在中国以后的发展前景，其中提到了未来二十年之后科大讯飞的三大发展趋势，说明了人工智能将在未来十年之内就能够很大的改变人类生活的方方面面，小到日常生活，大到我们国家科技方面，无处不存在着人工智能的影子。