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數據庫技術是現代商業(yè)運營與信息管理中必不可少的一項技能。而隨著數據量的不斷增加和數據類型的更新?lián)Q代，對于數據庫技術專業(yè)人士的要求也日益提高。極客學院（Geekbang）作為一家專注于技術和 IT 行業(yè)的在線教育公司，以其優(yōu)質的師資和豐富的課程資源，在數據庫技術領域推出了多項深受好評的課程，為廣大學習者提供了極好的升級和進階機會。
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一、極客學院的數據庫核心課程簡介
1.《MySQL 實戰(zhàn)45講》
MySQL 作為目前全球應用最多的關系型數據庫，為企業(yè)管理和商業(yè)應用提供了穩(wěn)定、可靠的數據存儲和操作。在《MySQL 實戰(zhàn)45講》中，講師極客時間創(chuàng)始人閆懷志以樸素的語言，詳細介紹了 MySQL 基礎概念、原理、優(yōu)化技巧等內容，并通過實際的案例向學員演示了如何根據業(yè)務需求進行優(yōu)化和調整。該課程的實操性強、案例明確，實用性非常強，在數據庫開發(fā)和性能優(yōu)化方面具有極大的指導意義。
2.《Redis 設計與實現》
Redis 是目前最為流行的 NoSQL 數據庫之一，以其高速運行、可持久化、分布式架構和豐富的數據類型等特點，被廣泛應用于緩存、消息隊列、分布式鎖等場景中。在《Redis 設計與實現》的課程中，講師唐老師通過詳細的理論講解和實踐操作，全面講解了 Redis 的原理、應用場景、實現原理和運維技巧，讓學習者深刻理解 Redis 的技術原理，并能夠通過實踐運用 Redis 改進和優(yōu)化自身的業(yè)務場景。
3.《Elasticsearch 實戰(zhàn)》
Elasticsearch 是一款開源搜索引擎，被廣泛用于數據分析、全文搜索和實時數據處理等領域?！禘lasticsearch 實戰(zhàn)》課程結合實際案例，詳細介紹了 Elasticsearch 的安裝、部署、索引、分析、查詢以及集成等方面的相關內容，學員可以通過該課程掌握 Elasticsearch 的核心技術，從而運用 Elasticsearch 實現百度級別的全文搜索和淘寶級別的推薦系統(tǒng)等業(yè)務場景。
二、極客學院的教學特色
1.資深的一線技術專家
極客學院的師資隊伍來自各種 IT 行業(yè)領域的資深技術專家，他們在各自的領域內有著多年的實踐經驗，并擁有豐富的教學與分享經驗。這些專家在課程中注重理論和實踐相結合，從深度和廣度上涵蓋了數據庫技術的方 方面面，使學員能夠真正理解和運用其中的核心知識和技術。
2.精心編排的課程體系
極客學院在數據庫技術的教學中，采用了精心編排的課程體系，讓學員可以從基礎到高級、從一般到深入、從講解到實操的方式，逐步深入學習并掌握數據庫技術核心內容。在學習之后，學員可以根據自身技術水平和需求，自主選擇相關課程進行進一步學習和拓展。
3.豐富的實戰(zhàn)案例分析
極客學院的課程中，實戰(zhàn)案例是必不可少的一部分，通過實際案例對所學內容進行深入解剖和分析，讓學員更好地理解知識點之間的關系和相互作用。同時，實戰(zhàn)案例也可以讓學員充分運用所學知識和技術，從而進一步提升自身的數據庫技術水平和實戰(zhàn)能力。
三、極客學院的學習方式與課程收益
1.多種學習方式靈活選擇
極客學院提供多種學習方式，包括在線視頻課程、微信推送、公眾號討論區(qū)、專業(yè)論壇等，學員可以根據自己的時間、興趣和學習習慣隨時隨地選擇適合自己的學習方式，方便快捷。同時，極客學院還提供一對一課程輔導和技術交流與咨詢支持，讓學員在學習過程中及時解決問題和提高技能。
2.實際應用場景與職業(yè)競爭力提升
極客學院的課程讓學生掌握了數據庫技術的核心理論和實踐技能，了解了相關的應用場景和實際應用案例。通過學習，學員不僅能夠獨立完成數據庫運維、開發(fā)和優(yōu)化等相關工作，還可以將所學知識應用于各種商業(yè)應用場景，提升自身的職業(yè)競爭力。
結語
隨著數據時代的到來，數據庫技術已經成為了一項越來越重要的技能。極客學院的課程以其優(yōu)質的教學資源、專業(yè)的師資團隊、深入的教學內容和靈活的學習方式，使學員在數據庫技術的學習和運用過程中不再迷茫和無助。通過學習，不僅讓人擴展了知識面和技術深度，還能夠讓人在職業(yè)發(fā)展上獲得更多機會和挑戰(zhàn)，實現自身的價值更大化。
相關問題拓展閱讀：
- 接口測試要掌握什么
- 人工智能適不適合通信專業(yè)的學生學
- 如何自學 Android 編程
接口測試要掌握什么
問題一：接口測試應該怎么做 對于接口測試來說，項目測試用例的重復運行首先是表現在單個測試用例的獨立性方面的，也就是說，每一個測試用例的運行除了依賴被測對象和對應的數據庫環(huán)境外，是不依賴于其他任何測試用例的，并且這個測試用例執(zhí)行完畢后，對系統(tǒng)來說，也是沒有任何痕跡的，這樣就保證了每個測試用例運行時，都在一個干凈的環(huán)境中運行。要實現測試用例的獨立性，就必須對被測系統(tǒng)的設計有詳細的了解，這樣，不會出現測試用例執(zhí)行后遺漏數據，環(huán)境未改變，另外，還需要對測試用例進行詳細的設計。另外，要保證測試用例的重復使用，還需要做到測試用例的及時更新，在這個方面，我們是做接口測試的人會維護對應的系統(tǒng)的接口測試用例，要保證，代碼每次更新，測試用例都必須全部執(zhí)行通過。
接口測試用例的設計方法其實和功能測試用例的設計方法是升磨稿類似的，因為接口是需要滿足需求的，而接口測試所依賴的也是需求說明書，但是，因為接口測試畢竟是通過代碼去測試代碼，所以，為了保證覆蓋率，可能會使用到單元測試的方法，具體的測試用例設計，我考慮的如下，請參考，如果有錯誤，一起討論。
輸入參數測試：針對輸入的參數進行測試，也可以說是假定接口參數的不正確性進行的測試，確保接口對任意類型的輸入都做了相應的處理：輸入參數合法，輸入參數不合法，輸入參數為吵孝空，輸入參數為null，輸入參數超長；
功能測試：接口是否滿足了所提供的功能，相當于是正常情況測試，如果一個接口功能復雜時推薦對接口用例進行結構劃分，這樣子用例具有更好的可讀性和維護性。
邏輯測試：邏輯測試嚴格講應為單元測試，單元測試應保持內部邏輯的正確性，可單元測試和接口測試界限并不是那么清楚，所以我們也可以從給出的設計文檔中考慮內部邏輯錯誤的分支情況和異常； 異常情況測試：接口實現是否對異常情況都進行了處理，接口輸入參數雖然合法，但是在接口實現中，也會出現異常，因為內部的異常不一定是輸入的數據造成的，而有可能是其他邏輯造成的，程序需要對任何的異常都進行處理。
問題二：手機接口測試需要從哪些角度考慮測試點 對于當前背景下的手機測試來說，要做好手機軟件測試，主要從以下幾個角度進行測試：UI測試，功能模塊測試，交叉事件測試，容量性測試，用戶手冊測試等。1、UI測試
用戶界面 （以下簡稱UI）測試指測試用戶界面的風格是否滿足客戶要求，文字是否正確，頁面美工是否好看，文字，圖片組合是否完美，背景是否美觀，操作是否友好等等， UI測試用于核實用戶與軟件之間的交互。UI 測試的目標是確保用戶界面會通過測試對象的功能來為用戶提供相應的訪問或瀏覽功能。另外，UI 測試還可確保 UI 中的對象按照預期的方式運行，并符合公司或行業(yè)的標準。包括用戶友好性，人性化，易操作性測試。
2、功能測試
功能測試指測試軟件各個功能模塊是否正確，邏輯是否正確。對測試對象的功能測試應側重于所有可直接追蹤到用例或業(yè)務功能和業(yè)務規(guī)則的測試需求。這種測試的目標是核實數據的接受、處理和檢索是否正確，以及業(yè)務規(guī)則的實施是否恰當。此類測試基于黑盒技術，該技術通過圖形用戶界面 （GUI） 與應用程序進行交互，并對交互的輸出或結果進行分析，以此來核實應用程序及其內部進程。功能測試的主要參考為類似于功能說明書之類的文檔。
3、交叉事件測試
交叉事件測試是指一個功能正在執(zhí)行過程中，同時另外一個事件或操作對該過程進行干擾的測試。例如在運行手機軟件程序的過程中接收到短信或來響鬧。應該以執(zhí)行干擾的沖突事件不會導致手機死機或花屏等嚴重的問題出現為Pass的標準。
4、容量性測試
容量性測試主要測試軟件測試的性能，包括負載測試，強度測試，基準測試以及基準測試
4.1 負載測試
負載測試是一種性能測試指數據在超負荷環(huán)境中運行，程序是否能夠承擔。
在這種測試中，將使測試對象承擔不同的工作量，以評測和評估測試對象在不同工作量條件下的性能行為，以及持續(xù)正常運行的能力。負載測試的目標是確定并確保系統(tǒng)在超出更大預期工作量的情況下仍能正常運行。此外，負載測試還要評估性能特征，例如，響應時間、事務處理速率和其他與時間相關的方面。
4.2 強度測試
強度測試是一種性能測試，他在系統(tǒng)資源特別低的情況下軟件系統(tǒng)運行情況。這類測試往往可以書寫系統(tǒng)要求的軟硬件水平要求。實施和執(zhí)行此類測試的目的是找出因資源不足或資源爭用而導致的錯誤。如果內存或磁盤空間不足，測試對象就可能會表現出一些在正常條件下并不明顯的缺陷。而其他缺陷則可能由于爭用共享資源（如數據庫鎖或網絡帶寬）而造成的。強度測試還可用于確定測試對象能夠處理的更大工作量。
5、用戶手冊測試
手機軟件的用戶手冊測試主要是看軟件功能介紹是否準確、簡潔地描述該軟件功能，且不會讓用戶產生誤解。
問題三：接口測試時，需要測試接口的每個參數嗎 API（Application Programming Interface）自動化測試是軟件測試中最基本的一種類型。API就像建造大樓的磚塊，程序開發(fā)人員通過運用一定規(guī)則將磚塊放在一起來構造程序，從本質上來說，API測試是用來驗證組成軟件的那些單個方法的正確性，而不是測試整個系統(tǒng)本身。
API測試又稱為接口測試，接口測試是功能測試的一種。它主要借助于單元測試技術，通過模擬上層應用或者系統(tǒng)上層調用接口的應用場景，是對系統(tǒng)接口功能進行測試的一種手段。在進行接口測試的過程中，測試工程師并不需要了解被測試系統(tǒng)的所有代碼，而主要通過分析接口定義以及模擬接口調用的業(yè)務應用場景來進行測試用例的設計，從而達到對被測試系統(tǒng)功能進行測試的目的。接口測試的重點是要檢查數據的交換、傳遞和控制管理過程，以及系統(tǒng)間的相互邏輯依賴關系等。
接口測試一般應用于多系統(tǒng)間交互開發(fā)，或者擁有多個子系統(tǒng)的應用系統(tǒng)開發(fā)的測試。接口測試適用于為其他系統(tǒng)提供服務的底層框架系統(tǒng)和中心服務系統(tǒng)，主要測試這些系統(tǒng)對外部提供的接口，驗證其正確性和穩(wěn)定性。接口測試同樣適用于一個上層系統(tǒng)中的服務層接口，越往上層，其測試的難度越大。
接口測試實施在多系統(tǒng)多平臺的構架下，有著極為高效的成本收益比。接口測試天生為高復雜性的平臺帶來高效的缺陷檢測和質量監(jiān)督能力。平臺越復雜，系統(tǒng)越龐大，接口測試的效果越明顯。
接口測試的目的
接口測試是測試接口，尤其是那些與系統(tǒng)相關聯(lián)的外部接口。接口測試的核心戰(zhàn)略在于：以保證系統(tǒng)的正確和穩(wěn)定為核心，以持續(xù)集成為手段，提高測試效率，提升用戶體驗，降低產品研發(fā)成本。
■ 核心：保證系統(tǒng)的穩(wěn)定
質量管理的目標是保證系統(tǒng)的正確和穩(wěn)定，接口測試作為軟件質量管理的一部分也保證系統(tǒng)正確和穩(wěn)定，更準確地說是保證系統(tǒng)服務端的正確和穩(wěn)定。一個系統(tǒng)的服務端越接近底層，對系統(tǒng)的影響就越大，甚至有可能牽一發(fā)而動全身，服務端的一個缺陷可能會引起客戶端的幾個甚至十幾個缺陷，更可怕的是服務端的缺陷有可能引起系統(tǒng)的崩潰，這對整個系統(tǒng)來說，損失將是不可估量的，因此服務端接口的質量將直接影響到系統(tǒng)的正確和穩(wěn)定。
■ 目的：提高測試效率，提升用戶體驗，降低產品研發(fā)成本
接口測試要為代碼的編寫保駕護航，增強開發(fā)人員和測試人員的自信，讓隱含的Bug提前暴露出來，讓開發(fā)人員在之一時間修復Bug，讓功能測試人員和性能測試人員在測試的時候更加順手，更大限度得減少底層Bug的出現數量，讓產品研發(fā)的流程更加順暢，要縮短產品的研發(fā)周期，最后在產品上線以后，要讓用戶用得更加便捷，要讓用戶感覺產品服務零缺陷。
問題四：如何做接口測試 對于接口測試，首先測試人員要懂代碼，你只需要知道接口的作用是什么就可以了（有文檔更好，但大部分都沒有）；其次，自己去讀開發(fā)的代碼；然后，根據該接口功能及代碼寫測試用例；
用例設計：
1：寫一個程序去調用該接口，看是否能夠達到該接口所定義的功能
2：根據該接口參數，構造不同的用例，測試接口在參數合法及非法情況下能否達到預期效果
3：根據該接口中的邏輯，設計不同條件的用例，測試該接口實現代碼的邏輯
4：進行容錯及健壯性測試
5：靜態(tài)檢測代碼，看是否有內存泄露、或永遠走不到的分支、代碼規(guī)范及邏輯是否合理。
6：對于一些接口，需要進行多線程測試
問題五：接口測試都有哪些協(xié)議 協(xié)議主要是HTTP為主，特別是對外的接口，而對外的接口又是bug重災區(qū)，所以比較重要。
但以后也不排除還會出現比如websocket等協(xié)議，甚至很多內部使用的協(xié)議都是開發(fā)自己定義的，并沒有名字
問題六：大家用什么接口測試工具 一般就看是什么東西
電腦的話都是用主板診斷卡的
這個是可以進行系統(tǒng)硬件設備檢測的
根據代碼錯誤說明解決問題
問題七：安卓app接口測試需要哪些基礎？哪些技術？如何入門，求指點 15分 去一個叫極客學院的網站！注冊賬號學習！可以學到你想要的！
問題八：軟件測試中，學習軟件接口測試應該學習什么書籍，求推薦！ 百度文庫里有很多 關于軟件接口測試的文檔資料，先去學習下吧。
還有一些網站資料也不少，如51testing等。百度一下就出來了
問題九：用postman測試接口會注重哪些測試點 Postman接口測試
jingyan.baidu/…3
問題十：jmeter接口測試需要哪些接口信息 一、創(chuàng)建工程、引包 1、創(chuàng)建JAVA工程 2、引入Jmeter中l(wèi)ib\ext基礎包：ApacheJMeter_java.jar、ApacheJMeter_core.jar 3、引入Jmeter日志包：jorphan.jar，logkit-2.0.jar，mons-logging-1.1.1.jar，avalon-framework-4.1.4.jar 4、引入cl。
人工智能適不適合通信專業(yè)的學生學
最重要的一點，理論聯(lián)系實際。一定要多動則祥手，死讀書，不像動手實踐，不去鍛煉自己解決問題的能力，不僅是這個敏盯模專業(yè)不適合，橋緩所有專業(yè)都不適合。
這里有這個專業(yè)，可以來參觀下
人工智能課程報告摘要：自上世紀五十年代以來，經過了幾個階段的不斷探索和發(fā)展，人工智能在模式識別、知識工程、機器人等領域已經取得重大成就，但是離真正意義上的的人類智能還相差甚遠。但是進入新世紀以來，隨著信息技術的快速進步，與人工智能相關的技術水平也得到了相應的提高。尤其是隨著因特網的普及和應用，對人工智能的需求，變得越來越迫切，也給人工智能的研究提供了新的更加廣泛的舞臺。本文強調在當今的網絡時代，作為信息技術的先導，人工智能學習在人工智能科學領域中是一個著非常值得關注的研究方向，要在學科交叉研究中實現人工智能學習的發(fā)展與創(chuàng)新，就要關注認知科學、腦科學、生物智能、物理學、復雜網絡、計算機科學與人工智能之間的交叉滲透點，尤其是重視認知物理學的研究。自然語言是人類思維活動的載體，是人工智能學習研究知識表示無法回避的直接對象，要對語言中的概念建立起能夠定量表示的不確定性轉換模型，發(fā)展不確定性人工智能；要利用現實生活中復雜網絡的小世界模型和無尺度特性，把網絡拓撲作為知識表示的一種新方法，研究網絡拓撲的演化與網絡動力學行為，研究網絡化了的智能，從而適應信息時代數據挖掘的普遍要求，迎接人工智能學習與應用領域新的輝煌。概述自20世紀90年代以來，隨著全球化的形式與國際競爭的日益激烈，對人工智能技術的研究與應用變的越來越被人們關注，且人工智能在制造中的運用以成為實現制造的知識化、自動化、柔性化以實現對市場的快速響應的關鍵。人工智能是一門研究人類智能的機理以及如何用機器模擬人的智能的學科。從后一種意義上講，人工智能又被稱為“機器智能”或“智能模擬”。人工智能是在現代電子計算機出現之后才發(fā)展起來的，它一方面成為人類智能的延長，另一方面又為探討人類智能機理提供了新的理論和研究方法舉褲。學習機制的研究是人工智能研究的一項核心課題。它是智能系統(tǒng)具有適應性與性能自完善功能的基礎。學習過程具有以下特點：學習行為一般具有明顯的目的性，其結果是獲取知識；學習系統(tǒng)中結構的變化是定向的，要么由學習算法決定，要么由環(huán)境決定；學習系統(tǒng)是構造智能系統(tǒng)的中心骨架，它是全面組織與保存系統(tǒng)知識的場所。因此，人工智能學習研究的一個主要目的是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但是，不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。一.人工智能學習的歷史性基礎和發(fā)展步伐人工智能學習的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。一般認為，人工智能的思想萌芽可以追溯到德國著名數學家和哲學家萊布尼茨(Leibnitz，)提出的”通用語言”設想。這一設宏高想的要點是：建立一種通用的符號語言，用這個語言中的符號表達“思想內容”，用符號之間的形式關系表達“思想內容”之間的邏輯關系。于是，在“通用語言”中可以實現“思維的機械化”這一設想可以看成是對人工智能的最早描述。計算機科學的創(chuàng)始人圖靈被認為是“人工智能之父”，他著重研究了一臺計算機應滿足怎樣的條件才能稱為是“有智能的”。1950年他提出了著名的“圖靈實驗”：讓一個人和一臺計算機分別處于兩個房間里，與外界的聯(lián)系僅僅通過鍵盤和打印機。由人類裁判員向房間里的人和計算機提問，并通過人和計算機的回答來判斷哪個房間里是人、哪個房間里是計算機。圖靈認為，如果“中等程度”的裁判員不能正確地區(qū)分，則這樣的計算機可以稱為是有智能的?！皥D靈實驗”是關于智能標準的一個明確定義。有趣的是，盡管后來有些計算機已經通過了圖靈實驗，但人們并不承認這些計算機是有智能的。這反映出人們對智能標準的認識更深入、對人工智能的要求更高了。圖靈和馮·諾依曼的上述工作，以及麥克考洛和匹茨對神經元網的數學模型的研究，構成了人工智能的初創(chuàng)階段，這其實也是人工智能學習的開始。人工智能早期研究給人的深刻印象是博羿，與自動定理證明的研究意義不限于數學一樣，搜索的研究意義也不限于博弈。根據認知心理學的信息處理學派的觀點，人類思維過程的很大一部分可以抽象為從問題的初始狀態(tài)經中間狀態(tài)到達終止狀態(tài)的過程，因此可以轉化為一個搜索問題，由機器自動地完成。例如“規(guī)劃”問題。設想一臺機器人被要求完成一項復正絕簡雜任務，該任務包含很多不同的子任務，其中某些子任務只有在另一些子任務完成之后才能進行。這時，機器人需要事先“設想”一個可行的行動方案，使得依照該方案采取行動可以順利完成任務?！耙?guī)劃”即找出一個可行的行動案，可以通過以其子任務為狀態(tài)、以其子任務間依賴關系為直接后繼關系的狀態(tài)空間中的搜索來實現。人工智能的早期研究還包括自然語言理解、計算機視覺和機器人等等。通過大量研究發(fā)現，僅僅依靠自動推理的搜索等通用問題求解手段是遠遠不夠的。Newell和Simon等人的認知心理學研究表明，各個領域的專家之所以在其專業(yè)領域內表現出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領域知識和經驗)。70年代中期，Feigenbaum提出知識工程概念，標志著人工智能進入第二個發(fā)展時期。知識工程強調知識在問題求解中的作用；相應地，研究內容也劃分為三個方面：知識獲取，知識表示和知識利用。知識獲取研究怎樣有效地獲得專家知識；知識表示研究怎樣將專家知識表示成在計算機內易于存儲、易于使用的形式；知識利用研究怎樣利用已得到恰當表示的專家知識去解決具體領域內的問題。知識工程的主要技術手段是在早期成果的基礎上發(fā)展起來的，特別是知識利用，主要依靠自動推理和搜索的技術成果。在知識表示方面，除使用早期工作中出現的邏輯表示法和過程表示法之外，還發(fā)展了在聯(lián)想記憶和自然語言理解研究中提出的語義網表示法，進而引入了框架表示法，概念依賴和腳本表示法以及產生式表示法等等各種不同方法。與早期研究不同，知識工程強調實際應用。主要的應用成果是各種專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的核心部件包括：(a)表達包括專家知識和其他知識的知識庫。(b)利用知識解決問題的推理機。大型專家系統(tǒng)的開發(fā)周期往往長達10余年，其主要原因在于知識獲取。領域專家雖然能夠很好地解決問題，卻往往說不清自己是怎么解決的，使用了哪些知識。這使得負責收集專家知識的知識工程師很難有效地完成知識獲取任務。這種狀況極大的激發(fā)了自動知識獲取—-機器學習研究的深入發(fā)展。已經得到較多研究的機器學習方法包括：歸納學習、類比學習、解釋學習、強化學習和進化學習等等。機器學習的研究目標是：讓機器從自己或“別人”的問題求解經驗中獲取相關的知識和技能，從而提高解決問題的能力。80年代以來，隨著計算機網絡的普及，特別是Internet的出現，各種計算機技術包括人工智能技術的廣泛應用推動著人機關系的重大變化。據日美等國未來學家的預測，人機關系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統(tǒng)模式向“以機為紐帶”的新模式轉變人機關系的這一轉變將引起社會生產方式和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術提出了新的課題。這促使人工智能進入第三個發(fā)展時期。在這個新的發(fā)展時期中，人工智能面臨一系列新的應用需求。首先是需要提供強有力的技術手段，以支持分布式協(xié)同工作方式，現代生產是一種社會化大生產，來自不同專業(yè)的工作者在不同或相同的時間、地點從事著同一任務的不同子任務。這要求計算機不僅為每一項子任務提供輔助和支持，更需要為子任務之間的協(xié)調提供輔助和支持。由于各個子任務在很大程度上可以獨立地進行，子任務之間的關系必然呈現出動態(tài)變化和難以預測的特點。于是，子任務之間的協(xié)調（即對分布協(xié)同工作的支持）向人工智能乃至整個信息技術以及基礎理論提出了巨大的挑戰(zhàn)。其次，網絡化推進了信息化，使原本分散孤立的數據庫形成一個互連的整體，即一個共同的信息空間。盡管現有的瀏覽器和搜索引擎為用戶在網上查找信息提供了必要的幫助，這種幫助是遠遠不夠的，以至于“信息過載”與“信息迷失”狀況日益嚴重。更強大的智能型信息服務工具已成為廣大用戶的迫切需要。另一方面，信息空間對人類的價值不僅在于單獨的信息條目（比如某廠家生產出了某一新產品的信息），還遠在于一大類信息中隱藏著的普遍性知識（比如某個行業(yè)供求關系的變化趨勢）。于是，數據中的知識發(fā)現也成為一項迫切的研究課題。機器人始終是現代工業(yè)的迫切需求。隨著機器人技術的發(fā)展，研究重點已經轉向能在動態(tài)、不可預測環(huán)境中獨立工作的自主機器人，以及能與其他機器人（包括人）協(xié)作的機器人。顯然，這種機器人之間的合作可以看成是物理世界中的分布式協(xié)同工作，因而包括相同的理論和技術問題。由此可見，人工智能第三發(fā)展時期的突出特點是研究能夠在動態(tài)、不可預測環(huán)境中自主、協(xié)調工作的計算機系統(tǒng)，這種系統(tǒng)被稱為Agent。目前，正圍繞著Agent的理論、Agent的體系結構和Agent語言三個方面研究，并已產生一系列重要的新思想、新理論、新方法和新技術。在這一研究中，人工智能呈現一種與軟件工程、分布式計算以及通訊技術相互融合的趨勢。Agent研究的應用不限于生產和工作，還深入到人們的學習和娛樂等各個方面。例如，Agent與虛擬現實相結合而產生的虛擬訓練系統(tǒng)，可以使學生在不實際操縱飛機的情況下學飛行的基本技能；類似地，也可使顧客“享受”實戰(zhàn)的“滋味”。我國也先后成立中國人工智能學會、中國計算機學會人工智能和模式識別專業(yè)委員會和中國自動化學會模式識別與機器智能專業(yè)委員會等學術團體，開展這方面的學術交流。此外國家還著手興建了若干個與人工智能研究有關的國家重點實驗室，這些都將促進我國人工智能的研究，為這一學科的發(fā)展作出貢獻。綜觀人工智能學習的發(fā)展歷程，可以看出它始終遵循的基本思路。首先是強調人類智能的人工實現而不是單純的模擬，以便盡可能地為人類的實際需要服務。其次是強調多學科的交叉結合，數學、信息科學、生物學、心理學、生理學、生態(tài)學以及非線性科學等等越來越多的新生學科被融入到人工智能學習的研究之中。二.人工智能學習的主要技術及其發(fā)展趨勢目前人工智能學習研究的3個熱點是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發(fā)現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱：數據庫、人工智能和數理統(tǒng)計。主要研究內容包括基礎理論、發(fā)現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發(fā)現以及網上數據挖掘等。主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇和承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現問題求解。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應用等方面。新一代的智能技術是指80年代以來迅速發(fā)展起來的以神經網絡（ANN）、進化計算、模糊邏輯、Agent為主要代表的計算只能技術，其中主要具有學習進化與自組織的能力。神經網絡也就是模擬人腦中神經元的功能，希望通過模擬人腦最基本的單位神經元功能來模擬人腦的功能。它通過一定的范例訓練構成的神經網絡，就象教一個小孩子一樣，在訓練結束后，這個神經網絡就可以完成特定的功能了。它是通過范例的學習，修改了知識庫和推理機的結構，達到實現人工智能的目的。最后還有一個應用領域，就是模型識別，我想它應該在知識挖掘中應用不小，因為現在工程中的獲得的數據越來越多，要想人為地從這些數據中確定某一規(guī)律都不容易，更不要說在這些數據中發(fā)現新規(guī)律了，因此有必要進行數據挖掘，它的應用對于決策支持系統(tǒng)將有著巨大的意義。人可以思考，人工智能也需要思考，這就是推理；人可以學習，人工智能也就需要學習；人可以擁有知識，那么人工智能也就需要擁有知識。人工智能是為了模擬人類大腦的活動的，人類已經可以用許多新技術新材料代替人體的許多功能，只要模擬了人的大腦，人就可以完成人工生命的研究工作，人創(chuàng)造自己，這不但在科學上，而且在哲學上都具有劃時代的意義。學習是指系統(tǒng)適應環(huán)境而產生的適應性變化，它使得系統(tǒng)在完成類似任務時更加有效。80年代以來，ANN的學習機制再次得到人們的重視，基于連接機制的亞符號學習又一次成為的當今學習機制研究的熱點，提出了競爭學習，進化學習、加強學習等各種新的學習機制。機械式學習。它的另一個名稱死記式學習能夠直接體現它的特點，這是一種最簡單的，最原始的學習方法，也是機器的強項，人的弱項。指導式學習。這種學習方式是由外部環(huán)境向系統(tǒng)提供一般性的指示或建議，系統(tǒng)把它們具體地轉化為細節(jié)知識并送入知識庫中，在學習過程中要對反復對知識進行評價，使其不斷完善。歸納學習。我們看到，機器所善長的不是歸納，而是演繹，它適用于從特殊到一般，而不太適應從一般到特殊，從特殊到一般的歸納是人類所特有的，是智慧的標志。具體的歸納學習方法有許多，但它們的本質就是讓計算機學會從一般中得出規(guī)律。類比學習。類比也就是通過對相似事物進行比較所進行的一種學習。它的基礎是類比推理，也就是把新事物和記憶中的老事物進行比較，如果發(fā)現它們之間有些屬性是相同的，那么可以（假定地）推斷出它們的另外一些屬性也是相同的?；诮忉尩膶W習。這是近年來興起的一種新的學習方法。它不是通過歸納或類比進行學習，而是通過運用相關的領域知識及一個訓練實例來對某一目標概念進行學習，并最終生成這個目標概念的一般描述，這個一般描述是一個可形式化表示的一般性知識。增強式學習（ReinforcementLearning）是一種基于行為方法的半監(jiān)督學習。一般的學習方法分兩類，一類是上文提到的基于模型的，在這種方法，智能體需要環(huán)境確切的模型，具有較高的智能，但不適合于不確定的動態(tài)環(huán)境；另一種是基于行為的方法，在這種方法中，不需要環(huán)境的確切模型，采用分層結構，高層行為可以調整和抑制低層的行為能力，但每層中都具有其自主的確定權，如中的Holonic智能制造系統(tǒng)。增強式具有這些優(yōu)點，故常用于機器人足球賽、狩獵問題、甚至戰(zhàn)爭指揮中，但是這些都只是理論上的研究，因為機器人足球賽的本身目的也是為了測試人工智能的可用性，且更不可能去讓戰(zhàn)爭去由電腦而不是人去指揮了。使用強化學習的Agent最早是出現與遺傳算法中，使用“Ethogenetics（行為遺傳）”的思想，突破了人們長期以來關于一個編碼串對應于組合優(yōu)化問題所有策略變量的一個組合方式的傳統(tǒng)、靜態(tài)的認識，而將一個編碼串看成某個智能主體(Agent)主動進行的一系列決策行為的結果。人工智能學習可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。通過以上的學習方法就是為了得到知識，通過一種方便的方法得到知識。前面已經說過了，因為機器的思考方式和人類的思考方式大有不同之處，因此讓機器通過自己學習生成自己便于理解和使用的知識，也不失為機器學習的目標之一。人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。由于計算機芯片的微型化已接近極限。人們越來越寄希望于全新的計算機技術能夠帶動人工智能的發(fā)展。目前至少有三種技術有可能引發(fā)全新的革命，它們是光子計算機、量子計算機和生物計算機。結束語許多科學家斷言，機器的智慧會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理學家斯蒂芬·霍金認為，就像人類可以憑借其高超的搗弄數字的能力來設計計算機一樣，智能機器將創(chuàng)造出性能更好的計算機。最遲到本世紀中葉而且很可能還要快得多，計算機的智能也許就會超出人類的智能。本文對學習中的一些方法進行基本的敘述并闡述了其發(fā)展的趨勢，但是在一般的學習中，使用基于行為的方法仍舊是最受人關注的；文中介紹了幾種強化學習方法的變形，并對他們的運用進行了一定的敘述。在一定程度上，他們實現仿真的可行行。但是這些仿真大多都是驗證性的，真正的人工智能在實際生產中的運用仍舊是一個需要研究的課題。最后，我們來總結一下，人工智能學習的各個研究領域。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能學習研究的領域。人工智能學習就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能學習研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。但隨著技術及技術的發(fā)展，人工智能學習的方法還會有所變化也更加會引起我們的關注。參考文獻《人工智能簡史》孫興清華大學出版社，1990年蔡自興徐光佑《人工智能及其應用》清華大學出版社2023年1月陳萬求;黃一;;NBIC會聚技術的“后人類”議題;湖南師范大學社會科學學報;2023年04期王東浩;;道德機器人:人類責任存在與缺失之間的矛盾;理論月刊;2023年11期機器學習理論為什么實現不了強人工智能王東浩;;人工智能體的道德確立與倫理困境;華南農業(yè)大學學報(社會科學版);2023年01期熊力;媒介道德激勵功能及其實踐研究;湖南大學;2023年孫志楠;;人工智能在電氣自動化控制中的應用;現代商貿工業(yè);2023年07期宋翠萍;;淺析智能化技術在電氣工程自動化中的應用;電源技術應用;2023年06期胡琴;;電氣自動檢測技術的現狀與發(fā)展;硅谷;2023年11期劉惠彥;;電氣自動化工程控制系統(tǒng)的現狀及其發(fā)展趨勢;科技創(chuàng)新與應用;2023年18期朱金芳;;人工智能在電氣工程自動化中的運用;化學工程與裝備;2023年05期潘偉航;;淺析電氣自動化在日常生活中的作用和未來發(fā)展趨勢;科技創(chuàng)新與應用;2023年12期虞崢;;淺談人工智能技術在電氣自動化中的運用;電子制作;2023年05期趙綱;劉剛;;有關電氣控制線路設計的研究;電子制作;2023年02期李俊平;人工智能技術的倫理問題及其對策研究;武漢理工大學;2023年趙艷軍;錳粉制備輸送控制系統(tǒng)設計與研究;蘭州理工大學;2023年
中國人工智能發(fā)展迅猛，對人工智能也是很重視的。人工智能的專業(yè)方向有科學研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應橋帆敗用數學、電氣自動化、通信、機械制造，人工智能的前景雖然轎臘很好，但是它的難度系數很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智能領域的大好時機。人工智能的發(fā)展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產業(yè)互聯(lián)網的發(fā)展必然帶動人工智能的發(fā)展敏顫、人工智能技術將成為職場人的必備技能之一。
目前，人工智能在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。
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1. Java 基礎;
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4. 如何系統(tǒng)學習Android;
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6. 總結
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