分享课程——人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8从入门到实战（C++）课程

2024版升级版电销机器人源码开源系统，包含web端及freeswitch外呼组件整套打包，通过自动化命令一键安装，web端语音为php开源，可进行二次开发。功能包括：一、自动外呼。二、意向客户分类。三、公众号推送。四、自主学习。五、通话录音保存。六、定时任务。七、自动转工人等。

我的作业，人工智能-八数码实现，写的有些仓促，采用了盲目搜索中的广度优先，A、A*搜索。大家有兴趣的拿回去帮我看看吧，提提修改的意见，压缩INT数的数据结构我已经实验过，很不错，但是唯一的问题就是程序方法不易懂。开发工具--C# 2.0

BFDrawing出图系统是一款基于PDMS和E3D平台功能强大的出图软件，良好兼容PDMS和E3D的Draft出图模块。该系统依靠DWG配置文件和TASK模板出图，基于TASK可以灵活搭配，具有良好的拓展与开发性。 1.1 可以兼容任何版本的CAD 直接对DWG文件进行读写，不但出图效率高、稳定，而且任何支持DWG文件的软件都可以打开。 1.2 完整的CAD可编辑性 支持CAD的任何字体 根据元件的类型放置不同的图层 生成的尺寸标注可以进行拖拽，而不是简单的线和文字的组合 生成的引线标注为CAD原生态的多重引线，可以任意拖动引线末端的属性块或文字。 可编辑的块或属性块 记忆功能可让出图的修改保存下来，重复该图时不需要重新编辑 1.3 灵活、简单的配置 模板只需配置一次，所有的图纸都基于模板，但又不依赖模板。 图层、图框、文字样式、尺寸标注、引线样式、线型、块或属性块的配置都基于DWG，无需繁杂的配置界面，只需在DWG中设置好图层、图框、样式等就可以。 1.4 全专业支持 管道布置图 设备布置图 管口方位图 管件条件图 ==等。。。 ### PDMS平面出图-BFDrawing智能出图系统说明文档 #### 1. 概要介绍 ##### 1.1 可以兼容任何版本的CAD BFDrawing智能出图系统能够兼容各种版本的计算机辅助设计（CAD）软件。这意味着无论用户使用的是何种版本的CAD工具，都能够无缝地与BFDrawing进行集成。这种兼容性是通过直接对DWG文件进行读写实现的，这不仅提高了出图效率和稳定性，而且还确保了任何支持DWG格式的软件都能够打开由BFDrawing生成的图纸。 ##### 1.2 完整的CAD可编辑性 BFDrawing提供了全面的CAD可编辑功能，使用户能够对图纸进行深度定制： - **支持所有字体**：可以使用任何CAD支持的字体，包括中文字体，满足不同语言环境下的需求。 - **图层管理**：根据不同类型的元件自动放置到相应的图层中，便于管理和组织。 - **尺寸标注的灵活性**：生成的尺寸标注可以轻松拖拽调整位置，而不是简单的线条和文本的组合，这样可以更直观地调整尺寸标注的位置，提高工作效率。 - **引线标注的可编辑性**：引线标注作为CAD原生的多重引线，可以自由移动引线的末端或调整文字的位置。 - **可编辑的块或属性块**：用户可以根据需要修改或调整这些块的内容，从而实现更加个性化的图纸设计。 - **记忆功能**：出图过程中的修改会被系统记住，在下次重复使用相同的图纸时无需再次手动编辑，极大地节省了时间和精力。 ##### 1.3 灵活、简单的配置 BFDrawing的配置过程非常简单且灵活： - **模板配置**：只需要配置一次，后续的所有图纸都将基于这个模板生成，但并不完全依赖于模板，可以随时调整。 - **图层、图框、文字样式、尺寸标注、引线样式、线型、块或属性块的配置**：所有这些配置都是基于DWG文件进行的，无需额外复杂的配置界面，只需要在DWG文件中设置好即可。 ##### 1.4 全专业支持 BFDrawing智能出图系统广泛支持各个专业领域的图纸生成： - **管道布置图**：适用于化工、石油等行业中的管道布置。 - **设备布置图**：用于显示设备之间的相对位置和连接方式。 - **管口方位图**：展示管道接口的具体位置，便于施工人员准确安装。 - **管件条件图**：详细记录管件的规格、尺寸等信息。 ##### 1.5 符合行业标准的符号标识 为了确保图纸的标准化和规范化，BFDrawing智能出图系统采用了符合行业标准的符号标识。这有助于提高图纸的可读性和准确性，减少误解和错误。 ##### 1.6 3D可视化操作 BFDrawing提供了三维可视化的操作界面，使用户能够在三维空间中直观地查看和编辑模型，这对于复杂的设计尤其有用。 ##### 1.7 智能的避让功能 该系统的智能避让功能可以自动调整图元的位置，以避免重叠或遮挡，从而保证图纸的清晰度和美观度。这种智能避让主要考虑以下几个方面： - **图元间的距离**：保持合适的间距，确保不会发生重叠。 - **尺寸标注的位置**：自动调整尺寸标注的位置，避免与图元或其他尺寸标注发生冲突。 - **引线的方向**：根据实际情况调整引线方向，使其不会与其他元素发生交叉或干扰。 ##### 1.8 尺寸的避让 尺寸标注会自动调整位置，以避免与图元或其他尺寸标注发生重叠，保证图纸的清晰易读。 ##### 1.9 管道引出线的避让和布局 管道引出线的位置也会被智能调整，以避免与其他管道或设备发生交叉，同时保持合理的布局。 ##### 1.10 可扩展性 BFDrawing智能出图系统具有良好的可扩展性，可以根据实际需要添加新的功能模块或模板，以便更好地满足不同用户的需求。 #### 2. BFDrawing的安装和配置 ##### 2.1 软件安装与卸载 BFDrawing智能出图系统的安装过程非常简单，只需按照安装向导的提示完成即可。卸载同样方便快捷，可以通过控制面板的“程序和功能”选项来完成。 ##### 2.2 PDMS配置 为了使BFDrawing智能出图系统与PDMS平台兼容，需要进行一定的配置工作。具体步骤包括： - **环境变量设置**：配置必要的环境变量，确保系统能够正确识别PDMS的相关路径。 - **插件安装**：安装所需的PDMS插件，以便与BFDrawing系统进行交互。 - **参数配置**：设置PDMS相关的参数，以满足出图系统的特定需求。 ##### 2.3 证书配置 为了保障数据的安全性和合法性，还需要进行证书配置。这包括获取并安装合法的证书，确保系统的正常使用。 #### 3. BFDrawing出图操作说明 ##### 3.1 出图模板 出图模板是BFDrawing智能出图系统的核心组成部分之一。用户可以根据具体的项目需求创建或选择合适的模板，从而快速生成符合要求的图纸。模板的设计和配置对于提高出图效率至关重要。

PDMS和E3D平台功能强大的出图软件，良好兼容PDMS和E3D。该系统依可以自定义出图风格，具有良好的拓展与开发性。

人工智能导论模型与算法吴飞pdf 人工智能：模型与算法教学大纲 从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博 弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法，帮助学习者了解人工智能历史、趋势、 应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手 段。 课程概述 人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是以机器为载体所展示出来的人类智 能，因此人工智能也被称为机器智能(Machine Intelligence)。对人类智能的模拟可 通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动 为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智 能等方法来实现。 本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工 智能脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意， 悟其理，守其则，践其行”。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻 辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。 人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论 《人工智能导论：模型与算法》是吴飞教授的一本专著，该书详细阐述了人工智能的基本概念和核心算法，旨在帮助读者理解人工智能的历史、发展趋势、应用及其面临的挑战。本书覆盖了从逻辑推理到强化学习等多个关键领域的知识，旨在使学习者能够掌握人工智能的核心原理，并能在实践中运用。 课程首先介绍了人工智能的概述，包括可计算思想的起源、AI的发展历程以及研究的基本内容。接下来，课程深入讨论了搜索求解策略，如启发式搜索、对抗搜索和蒙特卡洛树搜索，这些都是解决问题的关键工具。 逻辑与推理部分涵盖了命题逻辑和谓词逻辑，以及知识图谱推理算法，如一阶归纳推理和路径排序算法，这些内容在知识表示和推理中起到重要作用。因果推理的讲解则帮助学习者理解如何从数据中发现因果关系。 统计机器学习部分分别探讨了监督学习和无监督学习。在监督学习中，介绍了机器学习的基本概念、线性回归分析以及提升算法。无监督学习部分涉及K均值聚类、主成分分析和特征人脸算法，这些都是数据分析和模式识别的重要方法。 深度学习是现代AI的热点，课程涵盖了深度学习的基础概念，如前馈神经网络和误差反向传播，以及卷积神经网络的应用，特别是在自然语言处理和视觉分析中的角色。 强化学习是让机器通过与环境交互自我学习的方法，课程讲解了强化学习的基本定义、策略优化、Q Learning以及深度强化学习，这些都是智能决策系统的关键。 博弈论部分介绍了人工智能在决策和策略制定中的应用，包括博弈的相关概念、遗憾最小化算法和虚拟遗憾最小化算法，同时也关注了人工智能安全的问题。 课程讨论了人工智能的发展与挑战，如记忆驱动的智能计算、可计算社会学，并对当前AI面临的若干挑战进行了分析。 课程还设置了丰富的实践环节，如基于搜索求解的黑白棋AI算法、线性回归的图像恢复和深度学习的垃圾分类等，以提高学生的实际操作能力。 预备知识包括线性代数和概率论的基本概念，以及一定的编程能力。参考书籍包括吴飞教授的《人工智能导论：模型与算法》和《人工智能初步》。 这门课程全面且深入地介绍了人工智能的理论和实践，不仅提供了理论框架，还强调了算法的理解和应用，是学习人工智能的宝贵资源。

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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

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