人工智能学习笔记 什么是人工智能？ ⭐人制造出来的机器，来模仿人的行为。还有就是能够自主学习及解决问题更新自己的知识库。让机器能够像人一样思考和行动。比如以下几种： 人脸识别、车牌识别、自动驾驶 机器翻译、人机互动、GPT 智能机器人、AlphaGO等等 人工智能实现方法： 符号学习：原理是基于逻辑与规则的学习方法，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，不能升级模型。 ⭐机器

神经网络编程 框架代码 神经网络类至少需要3个函数： 初始化函数————设定输入层节点、隐藏层节点和输出层节点的数量、学习率、权重、激活函数 训练————学习给定训练集样本后，优化权重 查询————给定输入，从输出节点给出答案 权重 在输入层与隐藏层之间的链接权重矩阵为$W_{input-hidden}$，大小为hidden_nodes乘以input_nodes 在隐藏层与输出层之间的链接权

第一步：了解神经网络的基本概念 😄矩阵点乘规则：当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘 2行3列 * 3行2列 = 2行2列 （取第一个矩阵的行和第二个矩阵的列） 3行2列 * 2行3列 = 3行3列 （取第一个矩阵的行和第二个矩阵的列） 神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，用于处理复杂的模式识别问题。它们由一系列神经元（或称节点）组成，这些神经元通

将Python程序打包成可执行文件（.exe）是一种常见的方式，以便在不需要安装Python解释器的情况下在其他计算机上运行它。你可以使用一个称为PyInstaller的工具来完成这个任务。以下是一个简单的步骤，以将你的Python程序打包成.exe文件： 安装PyInstaller： 如果你还没有安装PyInstaller，可以使用以下命令进行安装： 1pip install pyinsta

双色球模拟游戏----(Python) 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949

用Python解析HTML页面 在前面的课程中，我们讲到了使用request三方库获取网络资源，还介绍了一些前端的基础知识。接下来，我们继续探索如何解析 HTML 代码，从页面中提取出有用的信息。之前，我们尝试过用正则表达式的捕获组操作提取页面内容，但是写出一个正确的正则表达式也是一件让人头疼的事情。为了解决这个问题，我们得先深入的了解一下 HTML 页面的结构，并在此基础上研究另外的解析页面的方

用Python获取网络数据 网络数据采集是 Python 语言非常擅长的领域，上节课我们讲到，实现网络数据采集的程序通常称之为网络爬虫或蜘蛛程序。即便是在大数据时代，数据对于中小企业来说仍然是硬伤和短板，有些数据需要通过开放或付费的数据接口来获得，其他的行业数据和竞对数据则必须要通过网络数据采集的方式来获得。不管使用哪种方式获取网络数据资源，Python 语言都是非常好的选择，因为 Python