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本文导读目录：
2、linuxredis命令（Linux 下 redis 命令不执行,可用随便输入，没有结束，输入任何读没有反应）
3、alphago是什么（和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什么不一样）
bose电脑音响（bose电脑音箱,低音有重音是什么原因
bose电脑音箱,低音有重音是什么原因
主要原因是低音喇叭不行！低音太重，喇叭又不太好，我的也是一样，唯一的办法就是别用里面的喇叭我就是从里面接出两根线再接到大音箱上的，说到底就是里面的低音喇叭不够功率联想 s850e(锤子官网手机)。
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锤子官网手机linuxredis命令（Linux下redis命令不执行,可用随便输入，没有结束，输入任何读没有反应
Linux下redis命令不执行,可用随便输入，没有结束，输入任何读没有反应
上面命令已经提示联想 s850e(锤子官网手机)。你缺少配置文件
试试下面的。path/redis-config.conf是你的Redis配置文件的路径。
#redis-server?path/redis-config.conf?&&?redis-cli
锤子官网手机alphago是什么（和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什么不一样
和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什么不一样
年月日，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”就要和职业九段李世石对决了。去年月，这个程序战胜了中国棋手职业二段樊麾；那是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业棋手。这一成果登上了今年月的《自然》期刊，也引发了极其热烈的讨论——而最常被提出的问题就是，AI是不是终于要占领全世界了？会唱歌，更会说冷笑话的Siri.图片来源：Apple这个问题并不算杞人忧天，某种意义上AI已经占领了：从苹果的Siri，到日常浏览的搜索引擎，再到网络的文章推荐和商品推荐系统，这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种，我们的日常生活也已经很难和它们分开。但AlphaGo又和这些常见的AI不同。它们的差异在于学习方法和技术的通用性。Siri：一个照本宣科的助手Siri是一个“智能助手”，能听懂我们的口头命令，帮我们在网上搜索，帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单：通过声音识别技术，将声音转化成语言的基本元素，比如元音辅音单词，然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题，那就执行相应的指令；如果对应上了一个空泛的问题，就从相对的段子库里挑个段子出来。所以它的问题也就一目了然：要是你命令它去做系统中没有的命令，它就扑街了。Siri虽然是AI，但它是一个非常局限的AI：只能解决预先写好的问题。面对东北大哥的挑衅，Siri懵逼了（也可能只是怂了。图片来源：Apple深蓝：下棋无人能敌，但只限下棋年，IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这在人工智能历史上是一个标志性事件。但是，虽然深蓝战胜了世界冠军，它有和Siri一样的缺点：太专了。作为程序，深蓝的软件是专门为国际象棋设计的。它评估盘面的四项标准包括子力棋子位置王的安全性还有布局节奏——显然，这些指标完全依赖于国际象棋本身的规则，没有任何扩展性。卡斯帕罗夫对战“深蓝”的场景。图片来源：muse.jhu.edu即便如此，它也还是非常依赖于“蛮力”的联想 s850e(锤子官网手机)。深蓝的硬件是当年最快的下棋机器，虽然有系统帮助筛选，它每秒依然要评估亿个可能局面。为了应对这一需求，IBM当时为它开发了定制的硬件。其结果就是，与其说它是一个国际象棋程序，不如说是一台国际象棋机器。深蓝只能下国际象棋，学不会围棋，连简单的五子棋也学不会。相比之下，作为人类的卡斯帕罗夫能学围棋，能学五子棋，还能学画画。深蓝的技术就像一把专门为国际象棋设计的钥匙，有很大局限。自动驾驶汽车：迈出新方向自动驾驶汽车的原理可以简化为以下几步：首先它通过感应器了解周围环境，就像司机使用眼睛观察周围情况；然后通过联网获得道路的路线情况，就
像我们开车时候使用导航软件；再然后计算机程序判断附近行人，汽车会如何运动；最终计算自己最佳的线路，按着这条线路控制汽车的速度和方向。Google的自动驾驶汽车。图片来源：Google它特定于自动驾驶领域，但是基本思想和AlphaGo已经有些接近了。IBMWatson：泛用的智能年，IBMWatson在美国的真人答题节目Jeopardy!上击败了人类选手，它的技术理念更像AlphaGo。Watson的决策由四个步骤组成：首先是观察，从环境中收集数据，然后对数据做出假设，再然后是评估这些假设，最后是做出决定。不过也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被设计成一个问答机器，其次训练Watson的时候需要人类专家的参与——比如关于癌症的问题，需要科学家们在海量的书籍论文中剔除过时的信息错误的信息，把整理出的资料喂给机器。但至少，它能处理许多领域的能力，让它比它的同行们具有强得多的扩展可能：现在Watson已经被用于医疗领域了。IBMWatson的logo.图片来源：IBM那么，AlphaGo的技术思想是什么呢？Deepmind创建AlphaGo，是试图通过增强学习技术（Reinforcementlearning构建通用的人工智能。它的理念中包含两个实体，一个是人工智能本身，一个是它所处的环境。人工智能和环境间的关系有两种，一种是通过传感器感知数据，另外一种是通过特定动作影响环境。因为环境的复杂性，它无法获得所有的信息，因此需要不断重复感知-反应的循环，以期望能在环境中有最大收益。绝大多数哺乳动物，包括人在内都符合这套规则。增强学习技术不断地感知和反馈环境中的信息。图片来源：Google在AlphaGo之前，他们已经利用这种思想，让AI打游戏。年，在《自然》杂志上发表的一篇论文，描述了如何让一个算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打砖块》等游戏。AI和人一样看游戏视频，和人一样操作游戏，从游戏小白慢慢学习，变成游戏专家。AlphaGo也基
于同样的原理，模拟人学习围棋的方法，它和人一样下棋，慢慢学会如何像专家一样思考。这种技术理念所要求的是原始的数据，因此比起那些需要输入人工整理后的数据的方法有更强的通用性。原则上AlphaGo去学个围棋，五子棋都不是问题。AlphaGo的技术首先被用于游戏的原因是因为，游戏比现实问题简单很多，无论是棋类游戏还是电脑游戏。游戏也很可能是类似技术第一个投入实用的领域：毕竟，随着游戏技术的发展，游戏开发者们逐渐意识到了好的AI和逼真的图像同样重要，不管是即时战略游戏，比如《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC，高级人工智能不仅能成为强有力的对手，也可以变成优秀的团队伙伴。但是，它最强之处当然是适应力和学习力。Deepmind声称，这种技术理念很快会被运用到医疗领域，尝试解决个性化医疗的问题。而这，肯定只是第一步。
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