扫描生病的星球

Ari Gesher是Kairos航空航天公司的创始人之一,该公司混合使用云数据处理,由现成的硬件构建的航空航天传感器以及老式的科学研究与开发来转变甲烷感测和排放监测。 作为不可阻挡的专家,Ari在数据隐私,算法和社区发展方面拥有迷人的背景。 我们与Ari会面,以了解更多有关如何最好地平衡隐私和安全的信息。 我们可以通过创造性地使用新兴技术以及良好的老式创造力来了解我们的星球; 当然,他即将在Pandemonio发表演讲。 Pandemonio:您正在分析卫星的甲烷排放。 通过机器学习和图像的优势,还有哪些其他类型的污染或全球影响可能会改变? 阿里:我认为我们真的才刚刚开始这个领域。 颜色直方图是一种可以做的最简单的计算机视觉操作,它可以计算图像中每种颜色的像素数。 事实证明,仅通过测量卫星照片中的色彩混合,您就可以很好地反映城市附近的贫困程度。 如今,CO2和甲烷排放量之类的东西大多是通过基于代理测量(例如燃料和能源消耗或各种行业估算的复合值)的自上而下计算排放来估算的。 但是,新的自下而上的从源头测量实际排放量的方法似乎表明,系统地低估了自上而下的模型的排放量,这些模型是基于大型的,未发现的排放源(未在估算中考虑)。 这项自下而上的革命非常重要,因为它传达了问题,隐藏变量和所有要素的真实信号,这是蒂姆·奥雷利(Tim O’Reilly)等人所设想的算法决策类型的必要组成部分,这些决策将行动与效果直接联系在一起。前所未有的方式。 P 在数据丰富的时代,政府监管机构应如何改变法律的通过方式? 人工智能喜欢让法规帮助市场更好地运作的想法-通过帮助建立公共定价等基准来奖励效率和惩罚落后者。…

算法中赌博的力量

假设您设计了一个算法,它看起来像它一样高效。 您还可以采用哪些其他技术来提高所使用算法或内存的性能? 您可以限制输入类型或输入数字范围。 如何使它像这样简单: 但是,认真地说,有一种方法可以改进某些算法,并且与上面的示例并没有太大区别。 我在这里谈论随机算法。 咄。 最著名的随机算法是QuickSort,它简单,平均速度非常快,并且可以在原地运行而无需额外的内存。 让我们探讨一下为什么随机化在算法设计中很有用。 但首先,有两种不同类型的随机算法:拉斯维加斯算法或LV(不涉及赌博,但产生大量随机数)和蒙特卡洛算法或MC。 两者之间的主要区别是LV总是返回正确的结果,而MC不能保证返回正确的结果。 但是,有一种方法可以通过运行MC多次以返回正确的结果,从而将大多数Monte-Carlo算法转换为LV。 另一个区别是,MC的执行时间是固定的,而拉斯维加斯算法的执行时间不是固定的。 让我们看一下插入算法,如InsertionSort,MergeSort,HeapSort,QuickSort等。它们都提供了我们需要的结果,但是执行时间和空间复杂度不同。 猜猜最常用的算法是什么……当然,它正在排序! 它实际上不仅是一种,而且是多种排序算法的组合,通常涉及InsertionSort(用于较小的输入),HeapSort(用于较低的QuickSort递归级别)和QuickSort。 InsertionSort和HeapSort都是确定性的,而QuickSort使用随机化来始终保持良好的性能,但是QuickSort可以完全不用随机化来实现。 QuickSort需要一个枢轴点来划分输入数组,并且有多种选择枢轴的方法:选择一个固定点,例如第一个元素或最后一个元素,或计算所有元素的中位数,它们本身就是O(n)…

Tic Tac Toe With AI —终极入门指南! (第4部分)

现在我们有一个可以正常运行的游戏,→V0.3←,唯一的问题是计算机每次都会随机盲目移动。我们通过在AI函数()中实现MiniMax算法来解决此问题。 但是,在开始之前,为了完全了解我们在做什么,我们最了解算法。 我将在大约15分钟内附上一段解释所有内容(无代码)的视频,观看它,然后继续学习本教程。 好的,我们已经在这里遇到了问题,在上面的解释中,他们谈论状态或节点 ,并为每个状态或节点分配一个数字,但是现在使用我们的代码,即使函数将返回一个数字,我们也不会知道该怎么办。我们再次尝试更改一些内容。 现在好得多了,我们的伪代码开始流行起来。 让我们继续。 他们告诉我们的另一件事是,我们将使用递归函数,并且由于它是递归函数,因此必须有一个基本案例 ,在这种情况下 ,我们的案例是董事会已经满了。在State函数(类)上的代码中,我们设置了一个名为.isTerminal的属性,该属性检查我们是否有赢家或是否平局,因此现在在实际代码中使用它。 Yayyyyy,我们有基本情况🙂 我们必须完成我们的功能,因此我们继续执行伪代码。 让我们开始考虑只有一个X的电路板。 创建所有可能的状态意味着我必须找到一种方法来制作一个包含所有在每个空单元格中都有一个X + O的板的阵列。 幸运的是,我们有一个State()属性来存储所有空单元格,这意味着我们的算法将具有一个参数→State(),我们可以使用它来开始构建函数。 在map函数内部,我们为每个位置创建一个State()…