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9181040G0818-黄海浪-《智能科学技术导论》第一次作业1

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简介:
这是一篇由黄海浪同学完成的关于《智能科学技术导论》课程的首次作业,内容围绕着智能科技的基本概念、技术应用及其对未来社会的影响等方面展开探讨。 《智能科学技术导论》课程中的第一次作业主要探讨了中国古代占卜文化中的揲蓍成卦算法,这是一种基于自然规律和随机性的古老预测方法,在现代可以被视为早期的随机数生成技术。 揲蓍成卦算法的具体步骤如下: 1. **大衍之数50,其用49**:从50根蓍草中取出49根来使用。这个数字在后续计算中非常重要,因为它是7的倍数,在中国传统文化中象征着完整和周期。 2. **分而为二以象两**:将这49根蓍草分为两堆,代表阴阳对立统一的概念。 3. **挂一以象三**:从其中一堆取出一根挂在旁边,表示天地人三才的关系,强调天人合一的思想。 4. **揲之以四以象四时**:剩余的蓍草分成四份,象征四季循环的理念。 5. **归奇于扱以象闰**:对每一份进行计数。如果余数为1,则不计入;若余数为2或3,则记作1;若余数是4,则同样不予考虑。这种处理方式的剩余部分称为“奇”,象征着闰年,因为闰年的出现是对常规年份的一种调整。 6. **五岁再闰**:大约每五年会出现一次闰年,这与算法中的周期性相呼应。 7. **再营而后卦**:通过上述步骤多次操作后形成一系列数字序列。这些序列用于确定八卦的排列组合,并生成六十四种不同的卦象。 8. **四营而成易(爻),十有八变而成卦**:经过四次这样的操作,可以得到一个爻(构成八卦的基本单元)。连续进行18次这种变化,最终形成完整的六爻卦象。 在编程实现时,可以通过随机数生成器模拟揲蓍成卦的过程,并按照上述规则处理分组、计数和余数。这样可以获得与古代方法类似的随机数字序列,进而推算出相应的卦象。 作业可能包括对揲蓍成卦算法的程序化实现以及结果验证。学生需要编写代码来执行这一过程并提交运行结果以供教师评估。 通过学习这一古老的占卜技术及其现代编程应用,不仅可以深入了解中国传统文化和哲学思想,还能掌握随机数生成、计数技巧等方面的知识,并体验到古代智慧与当代科技结合的魅力。这种跨学科的学习方式有助于学生更好地理解智能科学技术的多方面内涵。

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  • 9181040G0818--《1
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    这是一篇由黄海浪同学完成的关于《智能科学技术导论》课程的首次作业,内容围绕着智能科技的基本概念、技术应用及其对未来社会的影响等方面展开探讨。 《智能科学技术导论》课程中的第一次作业主要探讨了中国古代占卜文化中的揲蓍成卦算法,这是一种基于自然规律和随机性的古老预测方法,在现代可以被视为早期的随机数生成技术。 揲蓍成卦算法的具体步骤如下: 1. **大衍之数50,其用49**:从50根蓍草中取出49根来使用。这个数字在后续计算中非常重要,因为它是7的倍数,在中国传统文化中象征着完整和周期。 2. **分而为二以象两**:将这49根蓍草分为两堆,代表阴阳对立统一的概念。 3. **挂一以象三**:从其中一堆取出一根挂在旁边,表示天地人三才的关系,强调天人合一的思想。 4. **揲之以四以象四时**:剩余的蓍草分成四份,象征四季循环的理念。 5. **归奇于扱以象闰**:对每一份进行计数。如果余数为1,则不计入;若余数为2或3,则记作1;若余数是4,则同样不予考虑。这种处理方式的剩余部分称为“奇”,象征着闰年,因为闰年的出现是对常规年份的一种调整。 6. **五岁再闰**:大约每五年会出现一次闰年,这与算法中的周期性相呼应。 7. **再营而后卦**:通过上述步骤多次操作后形成一系列数字序列。这些序列用于确定八卦的排列组合,并生成六十四种不同的卦象。 8. **四营而成易(爻),十有八变而成卦**:经过四次这样的操作,可以得到一个爻(构成八卦的基本单元)。连续进行18次这种变化,最终形成完整的六爻卦象。 在编程实现时,可以通过随机数生成器模拟揲蓍成卦的过程,并按照上述规则处理分组、计数和余数。这样可以获得与古代方法类似的随机数字序列,进而推算出相应的卦象。 作业可能包括对揲蓍成卦算法的程序化实现以及结果验证。学生需要编写代码来执行这一过程并提交运行结果以供教师评估。 通过学习这一古老的占卜技术及其现代编程应用,不仅可以深入了解中国传统文化和哲学思想,还能掌握随机数生成、计数技巧等方面的知识,并体验到古代智慧与当代科技结合的魅力。这种跨学科的学习方式有助于学生更好地理解智能科学技术的多方面内涵。
  • 9181040G0818--《1
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    这是学生黄海浪提交的《智能科学技术导论》课程第二次作业,作业编号为9181040G0818,内容涉及智能科技领域的理论与实践探讨。 《智能科学技术导论》课程中的第二次作业要求学生利用蒙特卡洛方法求解函数`exp(x)`在区间`[0,1]`上的积分。这种方法基于随机抽样,特别适用于解决高维度问题。 **算法原理**: 通过大量随机样本近似解决问题是蒙特卡洛方法的核心思想。对于本例中的积分计算,在二维空间中以x轴为底边、函数曲线y=exp(x)作为顶边的区域里进行操作:在区间`[0,1]`上生成许多点,统计这些点落在曲线下的比例,并将该比例乘以底部长度(即1)来近似得到积分值。 **算法流程**: 1. 利用当前时间初始化随机数生成器。 2. 定义循环次数为大约2^24次。 3. 循环中,每次迭代产生两个随机数`x`和`y`。其中,`x`在区间[0, 1]内变化,而`y`则在[0, exp(1)]范围内取值。 4. 对于每个点(x,y),如果其纵坐标小于exp(x)的函数值,则计数器m加一。 5. 循环结束后输出(m/n)*exp(1)作为积分近似结果。 **编程实现**: 在C++代码中,学生使用了``、``、``和``库。首先通过`srand(time(0))`设置随机数生成器的种子以确保每次运行时产生不同的随机序列。定义循环次数后开始迭代,在每个步骤内利用`rand()`函数获得范围内的随机整数值,并转换为浮点型得到[0,1)区间上的值x和y,然后比较它们与exp(x),如果满足条件则增加计数器low的值。最后输出结果作为积分近似解。 通过这种方法,学生黄海浪成功地完成了作业任务,编写了求解特定函数积分问题的蒙特卡洛方法程序。尽管此技术较为简单直接,但在处理复杂、多维情况下的数值计算中往往表现出色,并且效率较高。
  • 北京邮电大机器
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    这段内容是关于北京邮电大学智能科学与技术专业的学生进行的第三次机器智能课程作业。学生们在这个项目中深入学习和实践了人工智能领域的关键技术和理论,进一步提升了他们的科研能力和创新能力。 2011级北邮智能专业大三上学期的机器学习课程作业共三次,包括代码、文档和PPT,内容一般,希望能对大家有所帮助。
  • 人工二周1
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    本作业为《人工智能导论》课程第二周的学习任务,涵盖基础概念的理解与实践操作,旨在帮助学生巩固课堂所学知识,并初步尝试简单的人工智能编程。 【人工智能导论第二次作业1】本作业主要涵盖了人工智能领域中的搜索算法,特别是A*搜索算法、启发式路径规划以及在八数码游戏中的应用。 以下是详细的知识点解释: 1. **A*搜索算法**:这是一种最佳优先的搜索方法,它结合了Dijkstra算法的最短路径特性与启发信息来提高效率。在这个问题中,从Lugoj到Bucharest的路径搜索使用直线距离作为启发式函数(h(n))。因为直线距离满足一致性条件——对于所有可能的路径,一个节点到目标的距离总是小于或等于通过任何其他节点到达目标的距离加上那个节点到目标的距离——所以A*算法能够找到最优路径。作业中列举了算法扩展的各个节点及其f值(综合成本)、g值(实际代价)和h值(启发式估计)。 2. **启发式搜索**:在这个过程中,目标函数是f(n) = g(n) + h(n),其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价,而h(n)则是从当前节点到达终点的估算。如果h(n)总是低估实际代价,则算法能够保证找到最优路径。当h(n)=0时,搜索退化为Dijkstra算法;当h(n)始终准确无误时,它成为A*搜索;而若h(n)总高估成本,那么搜索则变为贪婪优先。 3. **八数码游戏与启发函数**:在一个可能过高估计代价的启发式环境中设计了这个游戏。在这种情况下,如果一个状态被设定为极高代价值,则算法可能会避开这个状态,即使它可能是通向最优解的关键步骤。然而,在这种高估不超过实际成本的情况下,最终找到的解决方案最多比最优方案高出相同的额外成本。 4. **一致性和可采纳性**:一致性启发式意味着对于所有节点到目标的状态转移,其增加量不会超过实际代价增长。这样的启发函数总是可接受的,因为它们不会导致搜索路径无限扩展。相反地,非一致但仍然可行的启发函数可能在某些情况下找到正确解,但在其他时候则不然。 通过理解这些概念和应用相关算法与策略来优化决策过程,我们能够有效解决复杂问题如路径规划及游戏状态空间探索等任务。
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    第一次作业1是学习旅程中的起点之作,记录了初学者在特定学科或领域的首次尝试与探索,体现了从理论到实践的第一步跨越。 对于一个C类分类问题,假设各类先验概率为P(wi), i = 1, ..., C。对于特征维度为1维的二分类问题,假设条件概率p(x|wi)。
  • 西安电子计算机院 计算机《计算章和二章习题解答
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    本资料为西安电子科技大学计算机科学与技术学院出品,针对《计算智能导论》课程中第一章和第二章的课后习题提供详尽答案解析,旨在帮助学生深入理解计算智能的基本概念及原理。 西安电子科技大学计算机科学与技术学院大三学年选修课《计算智能导论》第一章、第二章的课后习题答案。
  • 课程课件全集
    优质
    《智能科学与技术导论》课程课件全集涵盖了该领域的核心概念、理论体系及应用实例,旨在为学习者提供系统化的知识框架。 智能科学与技术导论课程简要介绍了人工智能的发展历程及其在各领域的应用,并涵盖了有关AI的基本知识。本课程旨在帮助学生了解学科的核心内容,包括概念、思想、方法的前沿及面临的挑战等,从而拓展学生的知识面并提升其思维能力。
  • 中国模式识别.doc
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    此文档为《中国科学技术大学模式识别》课程中的第三次作业,包含了学生需完成的相关理论分析与编程实践任务。 中国科学技术大学《模式识别》课程汪增福老师的章节作业答案。
  • 西南交通大 网络编程
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    本作业为《网络编程技术》课程在西南交通大学的首次实践任务,涵盖基本的网络编程概念和技能,旨在帮助学生理解并掌握TCP/IP协议及客户端服务器模型。 题目内容: 1. 运行以下功能的相关指令(包括Windows和Linux),并截图放入表格中。 2. 请简述DNS解析相关的概念及作用。 3. 对下列Spring Boot Web项目配置文件中的下划线部分进行解释: 4. 假设有一个域名hello.hghl.cc,需要在Windows系统上通过Nginx结合四个Tomcat实例来实现HTTP服务的负载均衡,请描述具体步骤和设置方法。 5. 请简要说明HTTP请求中包含的操作类型有哪些? 6. 绘制并解释Spring Boot Web项目中的五个层次(实体层、持久层、服务层、控制层及视图层)的作用。 7. 使用Git客户端拉取【git:git.hghl.ccHello-V2.git】,对该项目模块进行前后端升级。
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    这段文字似乎没有提供具体的主题或内容信息。如果是关于某个特定课程或者课题的第五次作业1,建议提供更多背景以便准确概括。例如,如果这是计算机编程课的一部分,可以这样写:“本作业为某计算机语言课程第五次任务,要求学生编写并测试一系列程序代码以提升其解决问题的能力。”请提供更多信息或具体主题。 计算机网络的传输层是通信的关键部分,在OSI模型中的第四层级上运作,位于应用层与网络层之间。它的主要任务是在不同主机上的应用程序间建立通信路径,并且隐藏了底层网络的复杂性,确保数据能够准确无误地从一个端点传递到另一个端点。 传输层的主要功能包括:数据传输、错误检测和纠正、流量控制以及拥塞管理。它提供了两种服务类型:面向连接的服务(如TCP)与非连接的服务(如UDP)。面向连接的TCP提供可靠的数据传输,具有错误检查机制及重传策略,适用于对数据完整性要求较高的应用,例如Web浏览或电子邮件等。而无连接的UDP则更加简洁高效,不保证数据传输的质量和顺序性,适合于实时需求的应用场景如视频流、在线游戏等。 端口是一个16位标识符,在同一主机上运行的不同应用程序间进行区分。每个特定服务对应的端口号不同,例如HTTP使用80号端口而FTP则使用21号端口。传输层地址结合了IP地址和端口号来唯一识别网络中的源或目标进程。 套接字是实现程序间通信的一种抽象概念,它将IP地址与端口号结合起来形成一个可以被网络层识别的标识符,用于数据包的发送及接收操作。 UDP(用户数据报协议)是一种无连接传输层协议。它的特点在于轻量级和快速特性,并且不保证数据顺序性和可靠性,适合需要实时性或效率的应用场景。在无需建立连接的情况下可直接进行信息交换;支持多种通信模式如一对一或多对一等;其头部仅包含基础的8字节信息。 TCP报文段头部含有多个关键字段,包括序号和确认号用于实现可靠的传输过程。这些标识符帮助接收方确定接收到的数据是否完整以及告知发送端已成功接收的部分数据以完成确认机制并触发重传操作。此外还有RST(复位)与ACK标志用作连接的终止及信息接受的确证。 TCP协议中通过三次握手建立链接:首先客户端发送SYN请求,随后服务器回应一个包含SYN和ACK标记的信息包作为响应;最后客户端再发送一个仅携带ACK字段的数据段来确认连接已经成功建立。而关闭连接则需要经过四次挥手流程确保双方均能安全地断开联接并防止出现半打开状态的异常情况。 TCP还包括多种计时器如重传、持久性及保活等机制,这些措施保证了协议在复杂网络环境下的稳定性和高效性表现。 传输层通过TCP和UDP等多种协议为各种应用提供定制化通信服务,在确保数据准确无误地传递的同时也保障了整个系统的可靠运行。