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《模仿游戏》人类+计算机=人工智能?
《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森（Walter Isaacson）作者发表文章称，在纪念计算机科学之父阿兰·图灵（Alan Turing）的传记片《模仿游戏》（The Imitation Game）即将上映之际 然而，有一位天才有着悲剧色彩的传奇人生，他就是计算机科学之父、英国数学家阿兰·图灵。他的传记片《模仿游戏》即将在11月上映。 在意识到隐藏自己的性取向和解密工作的需要后，图灵很多时候都陷入了一种模仿游戏，假装自己不是同性恋，假装从事解密以外的工作，等等。 图灵在他有关“模仿游戏”的论文中试图对此看法予以反驳。 人们在反驳图灵的模仿游戏时往往会谈到性欲和情感需求对人类的影响，以此将他们跟机器区分开来。
1.2K90发布于 2018-04-20 - 来自专栏高级工程司
java 计算器 （模仿windows自带计算器的功能和界面）
/ 退格，将文本最后一个字符去掉 text = text.substring(0, i - 1); if (text.length() == 0) { // 如果文本没有了内容，则初始化计算器的各种值 ; } // 以后输入的肯定不是第一个数字了 firstDigit = false; } /** 处理C键被按下的事件 */ private void handleC() { // 初始化计算器的各种值
1.1K00发布于 2021-09-22 - 来自专栏Java小王子
java 计算器 （模仿windows自带计算器的功能和界面）
)坐标处显示计算器 this.setLocation(500, 300); // 不许修改计算器的大小 this.setResizable(false); // 使计算器中各组件大小合适 this.pack 将功能键放在一个画板内 JPanel commandsPanel = new JPanel(); // 用网格布局器，1行，3列的网格，网格之间的水平方向间隔为3个象素，垂直方向间隔为3个象素 commandsPanel.setLayout (new GridLayout(1, 3, 3, 3)); for (int i = 0; i < COMMAND.length; i++) { commands[i] = new JButton ，垂直方向间隔为3个象素 calmsPanel.setLayout(new GridLayout(5, 1, 3, 3)); for (int i = 0; i < M.length; i++) { ，将calckeys和command画板放在计算器的中部， // 将文本框放在北部，将calms画板放在计算器的西部。
2.1K00发布于 2021-09-19 - 来自专栏Ldpe2G的个人博客
ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架
项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理 3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp parallel 比如： 1、梯形积分法 给了定积分区间和梯形个数，每个线程就负责某一段区间的梯形面积的计算。 2、计算pi值 公式： ? 然后给定精度k，每个线程就计算某段的和。 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 当知道了需要下载的文件的长度，每个线程就也是负责某段区间的数据下载。 4.3、计算pi值 代码： ? 运行结果： ?
1.3K30发布于 2018-07-09 - 来自专栏CreateAMind
代码开放--模仿学习3篇论文及官方效果视频
3 https://sermanet.github.io/rewards/ ?
91620发布于 2018-07-24 - 来自专栏全栈程序员必看
（十一）模仿学习
解决这种情况的方法就是模仿学习 模仿学习(imitation learning)，有时也叫示范学习或者学徒学习。指有一些专家的示范，通过模仿这些专家来达到目的。 模仿学习中主要有两个方法：行为克隆和逆强化学习 1.行为克隆 其实行为克隆和监督学习一样的。它的思路就是完全复制专家的行为(克隆)，专家怎么干它就怎么干。 所以行为克隆并不能完全解决模仿学习的事情，就需要下面的方法 2.逆强化学习 之前介绍过需要模仿学习的原因就是因为获得不了奖励。而常规RL是从奖励函数出发去推导动作。 逆强化学习的框架如下： 还有一种第三人称视角模仿学习，在这里简单提一下。之前介绍的都是第一人称，机器人是参与主体。我们希望它在旁边看人类做就能自己学会做，这对它来说是第三人称。 把第三人称变成第一人称然后再学习的技术就叫做第三人称视角模仿学习。它的框架图如下： 模仿学习over! 课后题如下： 因作者水平有限，如有错误之处，请在下方评论区指正，谢谢！
70610编辑于 2022-11-04 - 来自专栏SeanCheney的专栏
如何模仿教父
FBI网站有组织犯罪的页面专门有介绍Cosa nostra：https://www.fbi.gov/investigate/organized-crime/history-of-la-cosa-nostra。
99310发布于 2018-10-15 - 来自专栏Ldpe2G的个人博客
ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架
一个简单的并行计算框架。 项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的 简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考 3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计 该框架主要是模仿了openmp的“omp 2、计算pi值 公式： 115156_zTZd_1164813.png 然后给定精度k，每个线程就计算某段的和。 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 当知道了需要下载的文件的长度，每个线程就也是负责某段区间的数据下载。
1.3K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏dino.c的专栏
模仿UWP的ProgressRing
为什么需要ProgressRing 虽然我认为这个控件库的控件需要模仿Aero2的外观，但总有例外，其中一个就是ProgressRing。 state group. /// public const string GroupActive = "ActiveStates"; #endregion GroupActive 3. Active状态下有5个Ellipse 不停旋转，或者说做绕着中心点做圆周运动，而为了不需要任何计算圆周中心点的代码，ProgressRing给每个Ellipse外面都套上一个Canvas，让这整个Canvas 需要注意的是，过去很多人喜欢将这种重新计算大小的操作放到LayoutUpdated事件中进行，但LayoutUpdated是整个布局的最后一步，这时候如果改变了控件的大小有可能重新触发Measure和Arrange 正确的做法是将计算尺寸及改变尺寸的操作都放到最初的MeasureOverride中。 5.
1.2K20发布于 2019-10-23 - 来自专栏CreateAMind
模仿学习 比较图
ONE-SHOT HIGH-FIDELITY IMITATION: TRAINING LARGE-SCALE DEEP NETS WITH RL
69020发布于 2018-12-28 - 来自专栏前端开发
基于 Vue3 开发的小米商城官网模仿项目
Vue3模仿小米商城官网技术方案 一、项目概述 本方案旨在使用Vue3技术栈完整复现小米商城官网的核心功能和视觉体验。 核心功能模块 导航模块：顶部导航栏、分类导航、搜索功能 轮播图模块：首页大型轮播展示 商品展示模块：商品卡片、分类浏览、推荐商品 用户认证模块：登录、注册、用户信息管理 购物车模块：商品添加、数量修改、总价计算 top-2 -right-2 bg-primary text-white text-xs rounded-full h-5 w-5 flex items-center justify-center">3< ="md:hidden bg-white border-t" v-show="mobileMenuOpen"> <div class="container mx-auto px-4 py-<em>3</em>" 小米商城，官网模仿，前端开发，热门项目，Vue.js, 商城系统，响应式设计，JavaScript, 电商网站，项目实战，前端框架，Web 开发，用户界面，仿站开发 资源地址： https://pan.quark.cn
97310编辑于 2025-05-31 - 来自专栏从流域到海域
Imitation Learning 模仿学习
延迟结果) Exploration(探索) Generation(泛化) And do it all statistically and computationally efficiently(统计性地，计算高效性地执行以上过程 这篇博文将稍后探讨高效探索 但学习一个能泛化的MDP存在困难，可能会需要很大数量的采样才能学习到一个好的策略 这个数量可能是无法实现的 替代思路：使用结构化和额外的知识来帮助约束和加速强化学习 这篇博文：模仿学习 So far 到此为止，我们前面博客中所述的成功都是在数据可以轻易获取，并行计算非常容易的条件下取得的。当获取数据代价很高，前述算法可能无法很难取得进展。 专家提供一系列证明路径：状态和动作序列 模仿学习在对专家来说能轻易给出想要的行为的证明的条件下是非常实用的。 forEnd \ forEnd for ReturnReturnReturn best π^i\hat{\pi}_iπ^i on validation π∗\pi^*π∗专家策略 思想：沿着行为克隆计算的策略产生的路径获取更多专家行为的标记数据
91120发布于 2019-11-20 - 来自专栏CreateAMind
腾讯paper 模仿学习
3. 基于分批历史数据的指数加权模仿学习方法 Exponentially Weighted Imitation Learning for Batched Historical Data 这项研究由腾讯 AI 为了解决这个问题，研究者提出一个单调优势加权的模仿学习算法来从历史数据中学习，并且可以应用到复杂非线性函数近似以及混合动作空间的问题中。 在一些条件下，该算法（尽管非常简单）可以证明策略提升的下界，并且在实验中的效果超过了其它方法，并有望为复杂游戏 AI 提供更好的模仿学习。论文中也提供了详尽的数值实验来展示所提出的算法的有效性。
63120发布于 2019-03-19 - 来自专栏全栈程序员必看
Unity3D ML-Agent-0.8.1 学习四（模仿学习）
Unity3D ML-Agent-0.8.1 学习四（模仿学习） 写的目的 场景设置 修改配置并训练 总结 写的目的 本篇介绍模仿学习，即玩家边玩，代理边学习，主要分为在线学习和离线学习，在线就是跟着师傅一起学 图片 创建1个大脑，即学生模仿学习的大脑，命名为StudentRollerBallILBrain，属性还是跟单代理一样。 online_bc max_steps: 2000 summary_freq: 100 brain_to_imitate: RollerBallPlayerBrain 对应老师的名字，即要模仿的对象 总结 模仿学习其实也不错，用于比较复杂的情况，可以先带着AI训练训练，不然AI真的摸不着头脑，瞎逛了。 例子主要文件unity3D-ml-agent-0.8.1 好了，今天就到这里了，希望对学习理解有帮助，大神看见勿喷，仅为自己的学习理解，能力有限，请多包涵，部分图片来自网络，侵删。
52130编辑于 2022-09-29 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AlphaGo模仿柯洁开局，激战3小时人类再度败北
根据比赛最新消息，5月25日，柯洁对阵AlphaGo第二局，双方激战3个小时，执白子的柯洁再度输给AlphaGo ，第二次人机大战胜负已定。 中途柯洁布局不完全模仿棋，到AlphaGo白20直接二路点、人机战局势复杂出现劫争，全程人机大战争锋相对。 关于AlphaGo今天的策略，我们向加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士后、深度学习和增强学习方面的人工智能专家李玉喜教授提了两个问题： Q：为什么AlphaGo模仿柯洁开局？ 李玉喜：我觉得挺有意思的。 在兼具计算力和创造力的AlphaGo面前，人类并无任何优势可言。 但是如柯洁所言，他从AlphaGo身上获得了很多比赛的快乐，这种快乐来自于竞技，来自于他收获了对围棋的全新看法，提升他自己的棋艺。 VS 连笑+AlphaGo，AlphaGo作为队友加入古力与连笑的对阵），TeamGo（中国五大世界冠军联手组成“围棋天团”对阵AlphaGo） 正如柯洁年初说过： “ 从现在开始，我们棋手将会结合计算机
1.4K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏全栈程序员必看
模仿学习–技术综述
概念： 1）不同于监督学习，强化学习被用于处理复杂的决策任务，但是决策空间巨大，强化学习需要试错，样本的复杂程度较高（sample complexity），限制了强化学习的应用场景； 2）模仿学习， 直接从专家样本中进行学习；由于比较高质量的决策行为数据，模仿学习被认为是可以降低样本复杂度的手段之一。 3）难点：决策行为的rewarding难以定义，高质量的决策示例可以确定合理的奖励设定方法。 应用方式： 1）基于规则的规划、控制模块，还是基础的功能实现方案； 2)强化学习、模仿学习，作为规划、控制模块的备份方案，在极端场景下-conner case 或规则无法覆盖的场景，能够有效的实现相应功能模块
52030编辑于 2022-09-30 - 来自专栏仿真教程
为什么要进行建模仿真？建模仿真的用处多大？
今天，数字孪生、人工智能、工业互联网、边缘计算这些概念在整个产业里非常的火热，但是，要知道，如果这些概念没有“模型”作为基础的话，那么这些概念将无法真正落地，因为模型是数字世界与物理世界连接的桥梁，另一方面 ③ 流程的复杂性 生产的工序也随着生产任务的不同而变化，比如灌装不同类型的饮料时候所需的电子阀动作流程也不同，碳酸饮料与非碳酸饮料，或者贴标单元可能会有1个、2个、3个不同的标签，都会组合成不同的工序流程 在传统的机器设计中，这个环节往往需要按照严格的流程来进行，而通过建模仿真所实现的虚拟测试与验证可以使得这个环节被提前，缩短整个流程周期，如图3所示即是并行工程，有了建模仿真这样的开发工具和方法，可以实现电气控制与应用软件和机械的并行开发 图3 并行工程 建模仿真可以让机器的开发带来非常多的便利，包括如图4的几个方面： ① 虚拟调试缩短开发周期与降低成本 对材料的工艺特性、机械传动、控制的联合测试中，只有在虚拟环境中，对参数进行最优的调整 图4 建模仿带来的好处 因此，建模仿真是一种显著降低成本的方案，而且有了这些模型后，针对未来的数据应用可以实现： ① 数字孪生 通过动态的实时交互，数字系统与物理系统可以进行动态验证，尤其在个性化生产中
4.3K30发布于 2021-04-23 - 来自专栏机器人网
深圳华强北的成熟：从模仿到被模仿
弘丰和埃微分别模仿了GoPro、Fitbit，当然它们也很重视产品质量。张红兵创办弘丰的想法很简单，生产“每个人都能买得起的100美元相机”。 研发费用占到Anker销售额的3%。弘丰则声称，研发费用占到营收的10%。 Anker通过子品牌Eufy进军智能家居市场。 公司工程师还在开发一款车载仪表盘计算机。 弘丰不再局限于运动相机，还在开发行车记录仪、全景相机和随身相机。弘丰甚至可能在开发用于拍摄宠物的相机。 采取不同策略的公司，很少获得成功。
1K50发布于 2018-04-25 - 来自专栏linux技术分享
MHA架构搭建(模仿淘宝)
MHA架构的理念： 1、首先他们是通过ssh免密药登录，进行相互交换的 2、如果主服务器挂了那么备用的服务器会替代主服务器 3、使用一个管理员管理他们 4、主要目的是做到mysql的高可用架构 mysql-master-ha/ 1.2、 MHA工作原理 （1）从宕机崩溃的master保存二进制日志事件（binlog events）; （2）识别含有最新更新的slave； （3） 1.5.9.11、 配置my.cnf: [root@cong13 ~]# vim /etc/my.cnf log-bin=mysql-slave2 #启用二进制日志 server-id=3 * [server2] hostname=192.168.1.58 candidate_master=1 master_binlog_dir="/data/mysql/data/" [server3] awk -F = '{print $2}'` new_master_host=`echo "$2" | awk -F = '{print $2}'` new_slave_hosts=`echo "$3"
1.6K52发布于 2020-08-19 - 来自专栏全栈程序员必看
模仿学习（Imitation Learning）入门
这种模仿学习使得智能体自身不必从零学起，不必去尝试探索和收集众多的无用数据，能大大加快训练进程。 在奖励函数建立好后，我们就能新训练一个智能体来模仿给定策略（示教数据）的行为。 GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning） 图片 在IRL领域有名的算法是GAIL，这种算法模仿了生成对抗网络GANs。 模仿学习结合强化学习 模仿学习的特点： 用人工收集数据往往需要较大成本，而且数据量也不会很大，并且存在数据分布不一致的问题。
1.2K30编辑于 2022-09-28
腾讯云开发者
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