python 語言
Ⅱ 誰能給個簡單人工智慧的源代碼
//在gcc-4.7.2下編譯通過。//命令行：g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest#include<iostream>usingnamespacestd;voidinput(int&oper,constboolmeth){//meth為true則只判斷1，為false則判斷1或0while(true){cin>>oper;if(meth&&oper==1)break;elseif(oper==0||oper==1)break;cout<<"輸入錯誤，請重新輸入。"<<endl;//判斷參數cin.sync();//避免極端輸入導致死循環cin.clear();}}intmain(void){cout<<"1+1=2嗎？那要看您怎麼教我了，不要驚訝我會學習的"<<endl;intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定義輸入與結果，正確次數與錯誤次數cout<<"開始學習……"<<endl;for(inti(0);i!=10;++i){cout<<"參數1（必須是1）："<<flush;//提示輸入參數input(ladd,true);cout<<"參數2（必須是1）："<<flush;input(radd,true);cout<<"結果："<<(ladd+radd)<<endl;//輸出結果cout<<"您對這滿意嗎（滿意輸入1，不滿意輸入0）："<<flush;//評價等級input(aprs,false);if(aprs)//判斷用戶評價++rcnt;else++wcnt;cout<<"正確次數："<<rcnt<<"錯誤次數："<<wcnt<<endl;//錯誤次數}if(rcnt>wcnt)//判斷學習結果cout<<"主人告訴我1+1=2。"<<endl;elseif(rcnt<wcnt)cout<<"主人告訴我1+1!=2。"<<endl;elsecout<<"我不明白主人是什麼意思。"<<endl;intterm;//退出部分cout<<"您對我的表現滿意嗎？滿意請輸入1不滿意請輸入0："<<flush;input(term,false);if(term)cout<<"謝謝我會繼續努力學習"<<endl;elsecout<<"謝謝我會繼續努力學習D"<<endl;//cin>>term;//在Windows上測試時啟用return0;}
本程序將根據您的評價判斷執行結果 "1+1=2"
實際上僅用了最簡單的 if else for 語句
這就是一個機器學習的例子，通過環境影響來進行學習。
通過本例我們不難看出，在人工錯誤的引導下，機器會給出錯誤的答案 1+1不等於2。
所以此類學習方法，一定要在正確引導下實踐，否則會得到最壞的結果。
學習完畢後，計算機會記錄本次學習結果，存入資料庫，下次執行相應任務時，再將結果調出執行。
Ⅲ 二板定龍頭選股公式源碼
ZD:=(C-REF(C，1))/REF(C，1)*100;
ZDTP:EVERY(ZD>9.9，2);{二連板}。
【拓展資料】
選股有條件的：
條件一、不同的大勢有不同的選擇。升勢的時候選擇板塊類的個股；盤整的時候突破的個股比較好；跌勢的時候我是不會做板塊的，即使做了，那些除了龍頭股以外的個股也不會跟著被帶上來。
條件二、選擇龍頭股。假如在領頭的股票身上賺不到錢又怎能在別的股票身上賺錢呢？即使我要做整個板塊，也是有一隻的籌碼比較集中的作為領頭羊。同樣的，即使是超跌反彈等行情也都是有籌碼最集中的。
條件三、盡量在尾盤買。這樣一天的圖形做完了，可以簡單的看出我們的意圖而不會被迷惑。
條件四、不要被大陽線嚇倒。漲幅居前的股票總有幾只在明、後天還會好的。
條件五、參考大盤。大盤的分析比個股簡單的多，牛市陽多陰長，熊市陰多陽長。
條件六、不要相信越跌越買的言論。經過風險的量化可以發現，越跌越買比越漲越買的風險大得多。如果跌到止損位，果斷賣出。
每天最實用的辦法就是復盤漲停，漲停的股票都是當天排名較強的股票，然後給他們歸類，分析一下為什麼漲停?看看同板塊的有多少個漲停?一般來說，同板塊漲停個股多的往往第二天走勢都會比較好。
股票數據貓幾乎每天都利用量化數據+人工智慧技術選出一個股票池，這些股票有的適合長線，有的適合潛伏，有的適合短線。也都有說明。
這樣的股票池，本身就是基於概率的原則，機會較大。
風格激進的追漲停板的人，首先要當日漲幅超過9.8%，這樣就把漲停的基本上一網打盡了，然後可以設置資金流向，選資金流入的把流出的踢掉，這樣范圍就縮小了。這種風格的股票，肯定是市值越小越方便拉升，那麼就設置一個，看自己理解把市值框定一個范圍，低於200億或者低於100億什麼的，具體數字多少都可以。
而價值投資長線風格的，就要看每年的業績增長、穩定性、市盈率等等，這些也是可以直接設置范圍，注意市盈率設置的時候要大於零小於自己要求的一個數，因為還有很多虧損股那市盈率是負數。
Ⅳ 請問人工智慧機器人和源碼熊少兒編程有什麼區別
現在有許多學機器人和編程的，有很多人覺得學機器人和學編程是沒有區別的，其實這是一個誤區，現在大家學的機器人，都是使用的拼裝好的代碼塊來實現一些動作指令，而編程，是需要親手一塊一塊搭建這些代碼塊的，也就是說，機器人其實就是一種外在的展現，內在的還是要看編程，所以有很多學了兩年機器人的，回頭來學編程，因為學編程才是基礎。
Ⅳ 源碼編輯器AI怎麼做
源碼編輯器AI可以使用軟體進行編程即可。
在計算機科學中，人工智慧有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。
通俗地說，「人工智慧」一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯的「認知」功能的機器，如「學習」和「解決問題」。
Ⅵ 誰有易語言的人工智慧源碼！
你好，你是說機器人聊天嗎？這個有的，到cqp.cc這個網站，這是一款叫做酷Q的只能機器人，有提供成品和源碼版下載，請採納，謝謝！
Ⅶ 求人臉識別源代碼
基於Gabor特徵提取和人工智慧的人臉檢測系統源代碼Face Detection System
這是一個使用了Gabor特徵提取和人工智慧的人臉檢測系統源代碼關鍵內容
使用步驟：
1. 拷貝所有文件到MATLAB工作目錄下(確認已經安裝了圖像處理工具箱和人工智慧工具箱)
2. 找到"main.m"文件
3. 命令行中運行它
4. 點擊"Train Network"，等待程序訓練好樣本
5. 點擊"Test on Photos"，選擇一個.jpg圖片，識別。
6. 等待程序檢測出人臉區域
createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m