从0基础初学人工智能的一些笔记，后续会及时更新，希望对有需要的人能有帮助！

0基础新手学人工智能的笔记，希望对小白能有帮助！

openpose中包含了对人脸关键点的定位，人手的关键点的定位以及人身体的各个关节的定位。关键点亲和度向量场: 解决关键点的聚类；自下而上的parse解析: 效率更高, 与人的数量无关；两个分支: 关键点置信度预测网络 & 关键点亲和度向量场预测网络

讲述了人工智能领域的数据清洗的各种指导和方法：数据缺失、混乱、重复怎么办？最全数据清洗指南！要获得优秀的模型，⾸先需要清洗数据。这是⼀篇如何在 Python 中执⾏数据清洗的分步指南。

使用M-P模型实现二元布尔逻辑和三元逻辑 y(x1,x2)=f(w1*x1+w2*x2-θ)。 单层感知器能够解决与、或和非等逻辑。 单层感知器不能解决异或问题。 M-P模型实现巴甫洛夫实验。

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以上使用了GCN, ChebNet, GAT三种图卷积来预测交通流量，只考虑了空间上的影响，没有考虑时序上的影响，所以效果有进一步提升空间。这里只是为了实现基于上述三种图卷积预测交通流量。 可以很明显看出三种模型在处理数据时的快慢和准确率。 三种模型都具有处理结构化时间序列的通用框架。它不仅能够解决交通网络建模和预测问题，而且可以应用于更一般的时空序列学习任务。 时空卷积块结合了图卷积和门控时间卷积，能够提取出最有用的空间特征，并连贯地捕捉到最基本的时间特征。 该模型完全由卷积结构组成，在输入端实现并行化，参数更少，训练速度更 快。更重要的是，这种经济架构允许模型以更高的效率处理大规模网络。

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