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机器学习算法模型更靠近学术,数据分析引擎更靠近市场。
机器学习算法模型是数据分析引擎的核心,数据分析引擎是机器学习模型的宿主。
机器学习算法模型由数据分析工程师主掌,数据分析引擎由系统程序员主掌。
客户依赖虽然是数据分析引擎,但是让客户满意的是机器学习算法模型。
结论:在机器学习算法模型外围包上一层代码,在代码上再包上一层硬件支持平台,就是数据分析引擎,例如:搜索引擎,人型机器人等等。
技巧:由应用市场的需求决定模型的深度。模型能力的不足,可以由UI和营销一定程度弥补,就像高级定制时装对自然人的作用,但是长远讲最终拼的是模型的能力,即便如此,模型能力仍然可以由资本,采用增强人力资本的方法追赶,例如:挖人和花重金培养。
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杂谈

分类: 丽华数据挖掘机

 

一 用户
1 家庭用户
2 企业用户
二 从业者
1 数据工程
1-1 标注员
1-2 算法师
1-3 科学家
1-4 先知
2 软件工程
2-1 码农
2-2 开发工程师
2-3 架构师
3 硬件工程
3-1 系统维护员
3-2 数据库管理员
3-3 调优工程师
4 市场工程
4-1 营销专员
4-2 营销经理
4-3 产品经理
5 运营工程
5-1 保障师(人事,后勤,安保等)
5-2 战略设计师
5-3 决策者(董事长,ceo,董事等)

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爬虫的核心引擎系统,本质上是一套数据抽取系统,这才是工程界默认的标准爬虫。

在这个内核的需求驱动下,才有了数据请求与传输子系统,排版代码虚拟渲染子系统(一般内置js解释器),虚拟用户登录子系统,数据源爬取地址管控子系统(含地址抽取与策略制定),子任务调度子系统,优化存储子系统,规约化处理子系统和爬取结果定制化抽取子系统。

由于要工程化,使用化的原则,所以划分以下一级入口:

1 子任务管理

2 虚拟用户

3 虚拟视觉焦点

4 主题识别

5 定制化抽取

6 自动运行

因为应用实例:《丽华数据挖掘机--简单实用的人工智能基础平台》

主要是
混合网络的共享算力模式,所以爬虫的工作引擎就是建立在一个一个个人pc上的计算节点,所以其运行的基本单位就是子任务,节点会从云管控中心下载一个分步式任务

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杂谈

分类: 丽华数据挖掘机

 

游戏都不是凭空创造的,都或多或少依照某一现实的场景打造。同样,现实世界的某一场景同样可以被游戏所虚拟。
因此,架构在一个角色扮演游戏基础上的基础软件平台,就很有优势。
其一,由于游戏先天存在的逃避现实和积极的趣味性,所以能调动参与者的主观能动性,提高产出效应。
其二,跨越现实社会的阶层与工作背景,能更好的网聚人类智能。
其三,虚拟代币很容易与现实社会的精神欲望型需求和中小企业生产型需求对接。

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杂谈

 

1id 序号 自增
2 group_id 多轮对话的分组id n/a
3 user 单轮的用户输入
system 单轮的系统输入可ai可人类 以ai为主
5 intention 意图 0
6 web _key 任务id n/a
7 time_input 输入时间 n/a
8 aid 用户id 0
9 v1 访问游标 0

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0.1.0 基础演示框架 。
0.1.5 
- 去掉了多窗口调用中, CMD窗口弹出显示; 
- 面向对象代码结构调整为更合理 ;
- 提供了内嵌 web服务支持;
- 支持调试显示模式;
- 去掉pyqt自带浏览器引擎的引用,改为“start 网址”命令,调用系统默认浏览器处理。
0.2.0 
- 缓存支持,以 redis为主;
- 在config.py文件里加上 本地GUI和web文本双重选择开关 ,web 倾向于教学,而 GUI倾向于工程;
- 在启用web服务基础上,增加了“切换到网页版”功能。
0.2.5
- 统一了命令窗口级和内嵌脚本级业务代码的调用方式,并在系统测试子模块给出了用例;
- 优化了语音输入,支持简单的命令识别与处理;
- 完成了手工标注的基本功能:翻页显示,单条操作和模糊查询。
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计划 2036年正式成立实体学院,此前采用网络虚拟的形式运作。


以《丽华数据挖掘机》系列人工智能基础平台为先导,不断进化成本身的教学体系就是一个不断网聚人类智能的人工智能系统。

单机(自然人用户掌控的计算节点)的软件系统分:初、中、高 版。

云管理中心:开发先知版,即先由一些优秀的数据科学家、软件架构师和运营经理掌控的人工智能辅助决策和管理系统,进化到类似《黑客帝国》里超越人类情感完全理性的人工智能先知虚拟上帝。

落地小需求:

2019-2022年

先开发初级版并逐步推广,建立共同意识和兴趣的小团体群。其软件模组主要面向初学者和青少年, 同时还兼得一定的生产能力,可以直接用于中小企业和小型创业团队,学、练和用有机结合。

注:欢迎有志青年和普怀天下的老师加入我们,QQ群:694373542

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杂谈

 

表现:问答式对话机器人

起源,标准计算机系统的人机交互界面,一般表现是:cmd或shell(命令行交互界面),gui(图形交互界面)以及以移动app设备为代表的触摸式交互界面。随着人工智能技术的发展,在此基础上又发展出手写,语音和影像识别为主要交互方式的智能交互界面,这与跟自然人交互没有本质区别,因此用户与系统的交互不应该再成为人机交互,而应该称为人与机器人交互,简称人人交互。而这正是我们所追求的,也是这个体系的终极目标,如果加入下文提到的对话引擎,可以完美的成为真正的智能体系。

内核:对话引擎。人工智能的内核相当于自然人的大脑。当然且仅能以相当这个词形容,相当也只是说运行机制类似,但本质应该是完全不同。这个关键的开发与设计,还在深度探索中。

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杂谈

 

人工智能产品与其它的产品没有什么不同,还是与消费者,生产者和设计者高度相关。
而这三类人群的关系略微有些复杂。
首先,身份重叠,组成嵌套。
例如:设计者也可以是生产者和消费者。
生产者也可以是消费者。
消费者不一定是生产者和设计者。
讨论这种画圈问题的意义就在于:思维角度,例如:设计者从自身是消费者的角度出发去设计产品,这个往往具有两面性:一个过于倾向自身的特点和喜好,有可能造成对广大消费者的不友好性,甚至上升到“反人类”的高度,这个在面相普通消费者时矛盾最突出,比如:教育类的人工智能软件系列。

所以设计者一定要放下身段,“投身到群众中去”,换位思考。
其次,为什么强调是人工智能产品呢?因为它好用,好用就是简约而不简单,例如:语音输入加命令

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杂谈

 

功能 *为可选项
1 指定某些字段
2 分页显示 定位某页
3 定位某行 *
4 点击编辑
5 单选标注分类
6 单击修改语料内容
7 支持模糊查询,按规则排序*
8 人工智能辅助标注
9 语音输入修改*
10 添加新记录
11 批量模糊编辑(添加,修改,删除)
12 显示已编辑过
13 自动修饰日志
14 日志编辑
15 日志回滚

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