建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
數(shù)據(jù)庫技術(shù)是現(xiàn)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(shù)據(jù)量的不斷增加和數(shù)據(jù)類型的更新?lián)Q代，對于數(shù)據(jù)庫技術(shù)專業(yè)人士的要求也日益提高。極客學(xué)院（Geekbang）作為一家專注于技術(shù)和 IT 行業(yè)的在線教育公司，以其優(yōu)質(zhì)的師資和豐富的課程資源，在數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域推出了多項深受好評的課程，為廣大學(xué)習(xí)者提供了極好的升級和進階機會。
創(chuàng)新互聯(lián)專注于湛河企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè),商城網(wǎng)站建設(shè)。湛河網(wǎng)站建設(shè)公司,為湛河等地區(qū)提供建站服務(wù)。全流程定制網(wǎng)站開發(fā)，專業(yè)設(shè)計，全程項目跟蹤，創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)和態(tài)度為您提供的服務(wù)
一、極客學(xué)院的數(shù)據(jù)庫核心課程簡介
1.《MySQL 實戰(zhàn)45講》
MySQL 作為目前全球應(yīng)用最多的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，為企業(yè)管理和商業(yè)應(yīng)用提供了穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)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(xì)介紹了 MySQL 基礎(chǔ)概念、原理、優(yōu)化技巧等內(nèi)容，并通過實際的案例向?qū)W員演示了如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行優(yōu)化和調(diào)整。該課程的實操性強、案例明確，實用性非常強，在數(shù)據(jù)庫開發(fā)和性能優(yōu)化方面具有極大的指導(dǎo)意義。
2.《Redis 設(shè)計與實現(xiàn)》
Redis 是目前最為流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫之一，以其高速運行、可持久化、分布式架構(gòu)和豐富的數(shù)據(jù)類型等特點，被廣泛應(yīng)用于緩存、消息隊列、分布式鎖等場景中。在《Redis 設(shè)計與實現(xiàn)》的課程中，講師唐老師通過詳細(xì)的理論講解和實踐操作，全面講解了 Redis 的原理、應(yīng)用場景、實現(xiàn)原理和運維技巧，讓學(xué)習(xí)者深刻理解 Redis 的技術(shù)原理，并能夠通過實踐運用 Redis 改進和優(yōu)化自身的業(yè)務(wù)場景。
3.《Elasticsearch 實戰(zhàn)》
Elasticsearch 是一款開源搜索引擎，被廣泛用于數(shù)據(jù)分析、全文搜索和實時數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域?！禘lasticsearch 實戰(zhàn)》課程結(jié)合實際案例，詳細(xì)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(guān)內(nèi)容，學(xué)員可以通過該課程掌握 Elasticsearch 的核心技術(shù)，從而運用 Elasticsearch 實現(xiàn)百度級別的全文搜索和淘寶級別的推薦系統(tǒng)等業(yè)務(wù)場景。
二、極客學(xué)院的教學(xué)特色
1.資深的一線技術(shù)專家
極客學(xué)院的師資隊伍來自各種 IT 行業(yè)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，他們在各自的領(lǐng)域內(nèi)有著多年的實踐經(jīng)驗，并擁有豐富的教學(xué)與分享經(jīng)驗。這些專家在課程中注重理論和實踐相結(jié)合，從深度和廣度上涵蓋了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的方 方面面，使學(xué)員能夠真正理解和運用其中的核心知識和技術(shù)。
2.精心編排的課程體系
極客學(xué)院在數(shù)據(jù)庫技術(shù)的教學(xué)中，采用了精心編排的課程體系，讓學(xué)員可以從基礎(chǔ)到高級、從一般到深入、從講解到實操的方式，逐步深入學(xué)習(xí)并掌握數(shù)據(jù)庫技術(shù)核心內(nèi)容。在學(xué)習(xí)之后，學(xué)員可以根據(jù)自身技術(shù)水平和需求，自主選擇相關(guān)課程進行進一步學(xué)習(xí)和拓展。
3.豐富的實戰(zhàn)案例分析
極客學(xué)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(xué)內(nèi)容進行深入解剖和分析，讓學(xué)員更好地理解知識點之間的關(guān)系和相互作用。同時，實戰(zhàn)案例也可以讓學(xué)員充分運用所學(xué)知識和技術(shù)，從而進一步提升自身的數(shù)據(jù)庫技術(shù)水平和實戰(zhàn)能力。
三、極客學(xué)院的學(xué)習(xí)方式與課程收益
1.多種學(xué)習(xí)方式靈活選擇
極客學(xué)院提供多種學(xué)習(xí)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(xué)員可以根據(jù)自己的時間、興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣隨時隨地選擇適合自己的學(xué)習(xí)方式，方便快捷。同時，極客學(xué)院還提供一對一課程輔導(dǎo)和技術(shù)交流與咨詢支持，讓學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中及時解決問題和提高技能。
2.實際應(yīng)用場景與職業(yè)競爭力提升
極客學(xué)院的課程讓學(xué)生掌握了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的核心理論和實踐技能，了解了相關(guān)的應(yīng)用場景和實際應(yīng)用案例。通過學(xué)習(xí)，學(xué)員不僅能夠獨立完成數(shù)據(jù)庫運維、開發(fā)和優(yōu)化等相關(guān)工作，還可以將所學(xué)知識應(yīng)用于各種商業(yè)應(yīng)用場景，提升自身的職業(yè)競爭力。
結(jié)語
隨著數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)成為了一項越來越重要的技能。極客學(xué)院的課程以其優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源、專業(yè)的師資團隊、深入的教學(xué)內(nèi)容和靈活的學(xué)習(xí)方式，使學(xué)員在數(shù)據(jù)庫技術(shù)的學(xué)習(xí)和運用過程中不再迷茫和無助。通過學(xué)習(xí)，不僅讓人擴展了知識面和技術(shù)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(xiàn)自身的價值更大化。
相關(guān)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(xué)生學(xué)
- 如何自學(xué) Android 編程
接口測試要掌握什么
問題一：接口測試應(yīng)該怎么做 對于接口測試來說，項目測試用例的重復(fù)運行首先是表現(xiàn)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(yīng)的數(shù)據(jù)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(xiàn)測試用例的獨立性，就必須對被測系統(tǒng)的設(shè)計有詳細(xì)的了解，這樣，不會出現(xiàn)測試用例執(zhí)行后遺漏數(shù)據(jù)，環(huán)境未改變，另外，還需要對測試用例進行詳細(xì)的設(shè)計。另外，要保證測試用例的重復(fù)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(yīng)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(shè)計方法其實和功能測試用例的設(shè)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(shè)計，我考慮的如下，請參考，如果有錯誤，一起討論。
輸入?yún)?shù)測試：針對輸入的參數(shù)進行測試，也可以說是假定接口參數(shù)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(yīng)的處理：輸入?yún)?shù)合法，輸入?yún)?shù)不合法，輸入?yún)?shù)為吵孝空，輸入?yún)?shù)為null，輸入?yún)?shù)超長；
功能測試：接口是否滿足了所提供的功能，相當(dāng)于是正常情況測試，如果一個接口功能復(fù)雜時推薦對接口用例進行結(jié)構(gòu)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(yán)格講應(yīng)為單元測試，單元測試應(yīng)保持內(nèi)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(shè)計文檔中考慮內(nèi)部邏輯錯誤的分支情況和異常； 異常情況測試：接口實現(xiàn)是否對異常情況都進行了處理，接口輸入?yún)?shù)雖然合法，但是在接口實現(xiàn)中，也會出現(xiàn)異常，因為內(nèi)部的異常不一定是輸入的數(shù)據(jù)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(dāng)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(fēng)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(biāo)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(yīng)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(yù)期的方式運行，并符合公司或行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。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(yīng)側(cè)重于所有可直接追蹤到用例或業(yè)務(wù)功能和業(yè)務(wù)規(guī)則的測試需求。這種測試的目標(biāo)是核實數(shù)據(jù)的接受、處理和檢索是否正確，以及業(yè)務(wù)規(guī)則的實施是否恰當(dāng)。此類測試基于黑盒技術(shù)，該技術(shù)通過圖形用戶界面 （GUI） 與應(yīng)用程序進行交互，并對交互的輸出或結(jié)果進行分析，以此來核實應(yīng)用程序及其內(nèi)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(yīng)該以執(zhí)行干擾的沖突事件不會導(dǎo)致手機死機或花屏等嚴(yán)重的問題出現(xiàn)為Pass的標(biāo)準(zhǔn)。
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(fù)載測試，強度測試，基準(zhǔn)測試以及基準(zhǔn)測試
4.1 負(fù)載測試
負(fù)載測試是一種性能測試指數(shù)據(jù)在超負(fù)荷環(huán)境中運行，程序是否能夠承擔(dān)。
在這種測試中，將使測試對象承擔(dān)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(fù)載測試的目標(biāo)是確定并確保系統(tǒng)在超出更大預(yù)期工作量的情況下仍能正常運行。此外，負(fù)載測試還要評估性能特征，例如，響應(yīng)時間、事務(wù)處理速率和其他與時間相關(guān)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(dǎo)致的錯誤。如果內(nèi)存或磁盤空間不足，測試對象就可能會表現(xiàn)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(shù)據(jù)庫鎖或網(wǎng)絡(luò)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(zhǔn)確、簡潔地描述該軟件功能，且不會讓用戶產(chǎn)生誤解。
問題三：接口測試時，需要測試接口的每個參數(shù)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(gòu)造程序，從本質(zhì)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(shù)，通過模擬上層應(yīng)用或者系統(tǒng)上層調(diào)用接口的應(yīng)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(diào)用的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景來進行測試用例的設(shè)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(shù)據(jù)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(guān)系等。
接口測試一般應(yīng)用于多系統(tǒng)間交互開發(fā)，或者擁有多個子系統(tǒng)的應(yīng)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(wù)的底層框架系統(tǒng)和中心服務(wù)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(wù)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(gòu)架下，有著極為高效的成本收益比。接口測試天生為高復(fù)雜性的平臺帶來高效的缺陷檢測和質(zhì)量監(jiān)督能力。平臺越復(fù)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(guān)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(chǎn)品研發(fā)成本。
■ 核心：保證系統(tǒng)的穩(wěn)定
質(zhì)量管理的目標(biāo)是保證系統(tǒng)的正確和穩(wěn)定，接口測試作為軟件質(zhì)量管理的一部分也保證系統(tǒng)正確和穩(wěn)定，更準(zhǔn)確地說是保證系統(tǒng)服務(wù)端的正確和穩(wěn)定。一個系統(tǒng)的服務(wù)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(wù)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(wù)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(wù)端接口的質(zhì)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(chǎn)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(fù)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(xiàn)數(shù)量，讓產(chǎn)品研發(fā)的流程更加順暢，要縮短產(chǎn)品的研發(fā)周期，最后在產(chǎn)品上線以后，要讓用戶用得更加便捷，要讓用戶感覺產(chǎn)品服務(wù)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(jù)該接口功能及代碼寫測試用例；
用例設(shè)計：
1：寫一個程序去調(diào)用該接口，看是否能夠達到該接口所定義的功能
2：根據(jù)該接口參數(shù)，構(gòu)造不同的用例，測試接口在參數(shù)合法及非法情況下能否達到預(yù)期效果
3：根據(jù)該接口中的邏輯，設(shè)計不同條件的用例，測試該接口實現(xiàn)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(nèi)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(zāi)區(qū)，所以比較重要。
但以后也不排除還會出現(xiàn)比如websocket等協(xié)議，甚至很多內(nèi)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(shè)備檢測的
根據(jù)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(chǔ)？哪些技術(shù)？如何入門，求指點 15分 去一個叫極客學(xué)院的網(wǎng)站！注冊賬號學(xué)習(xí)！可以學(xué)到你想要的！
問題八：軟件測試中，學(xué)習(xí)軟件接口測試應(yīng)該學(xué)習(xí)什么書籍，求推薦！ 百度文庫里有很多 關(guān)于軟件接口測試的文檔資料，先去學(xué)習(xí)下吧。
還有一些網(wǎng)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(chǔ)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(xué)生學(xué)
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(jì)五十年代以來，經(jīng)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(lǐng)域已經(jīng)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(jì)以來，隨著信息技術(shù)的快速進步，與人工智能相關(guān)的技術(shù)水平也得到了相應(yīng)的提高。尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應(yīng)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(diào)在當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)時代，作為信息技術(shù)的先導(dǎo)，人工智能學(xué)習(xí)在人工智能科學(xué)領(lǐng)域中是一個著非常值得關(guān)注的研究方向，要在學(xué)科交叉研究中實現(xiàn)人工智能學(xué)習(xí)的發(fā)展與創(chuàng)新，就要關(guān)注認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、生物智能、物理學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、計算機科學(xué)與人工智能之間的交叉滲透點，尤其是重視認(rèn)知物理學(xué)的研究。自然語言是人類思維活動的載體，是人工智能學(xué)習(xí)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(zhuǎn)換模型，發(fā)展不確定性人工智能；要利用現(xiàn)實生活中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界模型和無尺度特性，把網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥鳛橹R表示的一種新方法，研究網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞难莼c網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)行為，研究網(wǎng)絡(luò)化了的智能，從而適應(yīng)信息時代數(shù)據(jù)挖掘的普遍要求，迎接人工智能學(xué)習(xí)與應(yīng)用領(lǐng)域新的輝煌。概述自20世紀(jì)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(shù)的研究與應(yīng)用變的越來越被人們關(guān)注，且人工智能在制造中的運用以成為實現(xiàn)制造的知識化、自動化、柔性化以實現(xiàn)對市場的快速響應(yīng)的關(guān)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(xué)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(xiàn)代電子計算機出現(xiàn)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(xué)習(xí)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(yīng)性與性能自完善功能的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)過程具有以下特點：學(xué)習(xí)行為一般具有明顯的目的性，其結(jié)果是獲取知識；學(xué)習(xí)系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)的變化是定向的，要么由學(xué)習(xí)算法決定，要么由環(huán)境決定；學(xué)習(xí)系統(tǒng)是構(gòu)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(xué)習(xí)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(fù)雜工作。但是，不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。一.人工智能學(xué)習(xí)的歷史性基礎(chǔ)和發(fā)展步伐人工智能學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。一般認(rèn)為，人工智能的思想萌芽可以追溯到德國著名數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨(Leibnitz，)提出的”通用語言”設(shè)想。這一設(shè)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(nèi)容”，用符號之間的形式關(guān)系表達“思想內(nèi)容”之間的邏輯關(guān)系。于是，在“通用語言”中可以實現(xiàn)“思維的機械化”這一設(shè)想可以看成是對人工智能的最早描述。計算機科學(xué)的創(chuàng)始人圖靈被認(rèn)為是“人工智能之父”，他著重研究了一臺計算機應(yīng)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(rèn)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(guān)于智能標(biāo)準(zhǔn)的一個明確定義。有趣的是，盡管后來有些計算機已經(jīng)通過了圖靈實驗，但人們并不承認(rèn)這些計算機是有智能的。這反映出人們對智能標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)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(jīng)元網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型的研究，構(gòu)成了人工智能的初創(chuàng)階段，這其實也是人工智能學(xué)習(xí)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(shù)學(xué)一樣，搜索的研究意義也不限于博弈。根據(jù)認(rèn)知心理學(xué)的信息處理學(xué)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(jīng)中間狀態(tài)到達終止?fàn)顟B(tài)的過程，因此可以轉(zhuǎn)化為一個搜索問題，由機器自動地完成。例如“規(guī)劃”問題。設(shè)想一臺機器人被要求完成一項復(fù)正絕簡雜任務(wù)，該任務(wù)包含很多不同的子任務(wù)，其中某些子任務(wù)只有在另一些子任務(wù)完成之后才能進行。這時，機器人需要事先“設(shè)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(wù)?！耙?guī)劃”即找出一個可行的行動案，可以通過以其子任務(wù)為狀態(tài)、以其子任務(wù)間依賴關(guān)系為直接后繼關(guān)系的狀態(tài)空間中的搜索來實現(xiàn)。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(xiàn)，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(rèn)知心理學(xué)研究表明，各個領(lǐng)域的專家之所以在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領(lǐng)域知識和經(jīng)驗)。70年代中期，F(xiàn)eigenbaum提出知識工程概念，標(biāo)志著人工智能進入第二個發(fā)展時期。知識工程強調(diào)知識在問題求解中的作用；相應(yīng)地，研究內(nèi)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(nèi)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(dāng)表示的專家知識去解決具體領(lǐng)域內(nèi)的問題。知識工程的主要技術(shù)手段是在早期成果的基礎(chǔ)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(shù)成果。在知識表示方面，除使用早期工作中出現(xiàn)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(wǎng)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(chǎn)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(diào)實際應(yīng)用。主要的應(yīng)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(lǐng)域?qū)＜译m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(fù)責(zé)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(wù)。這種狀況極大的激發(fā)了自動知識獲取—-機器學(xué)習(xí)研究的深入發(fā)展。已經(jīng)得到較多研究的機器學(xué)習(xí)方法包括：歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和進化學(xué)習(xí)等等。機器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)是：讓機器從自己或“別人”的問題求解經(jīng)驗中獲取相關(guān)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(wǎng)絡(luò)的普及，特別是Internet的出現(xiàn)，各種計算機技術(shù)包括人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動著人機關(guān)系的重大變化。據(jù)日美等國未來學(xué)家的預(yù)測，人機關(guān)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(zhuǎn)變?nèi)藱C關(guān)系的這一轉(zhuǎn)變將引起社會生產(chǎn)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(shù)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(yīng)用需求。首先是需要提供強有力的技術(shù)手段，以支持分布式協(xié)同工作方式，現(xiàn)代生產(chǎn)是一種社會化大生產(chǎn)，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(wù)的不同子任務(wù)。這要求計算機不僅為每一項子任務(wù)提供輔助和支持，更需要為子任務(wù)之間的協(xié)調(diào)提供輔助和支持。由于各個子任務(wù)在很大程度上可以獨立地進行，子任務(wù)之間的關(guān)系必然呈現(xiàn)出動態(tài)變化和難以預(yù)測的特點。于是，子任務(wù)之間的協(xié)調(diào)（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(shù)以及基礎(chǔ)理論提出了巨大的挑戰(zhàn)。其次，網(wǎng)絡(luò)化推進了信息化，使原本分散孤立的數(shù)據(jù)庫形成一個互連的整體，即一個共同的信息空間。盡管現(xiàn)有的瀏覽器和搜索引擎為用戶在網(wǎng)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(yán)重。更強大的智能型信息服務(wù)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(chǎn)出了某一新產(chǎn)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(guān)系的變化趨勢）。于是，數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)也成為一項迫切的研究課題。機器人始終是現(xiàn)代工業(yè)的迫切需求。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，研究重點已經(jīng)轉(zhuǎn)向能在動態(tài)、不可預(yù)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(shù)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(yù)測環(huán)境中自主、協(xié)調(diào)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(jié)構(gòu)和Agent語言三個方面研究，并已產(chǎn)生一系列重要的新思想、新理論、新方法和新技術(shù)。在這一研究中，人工智能呈現(xiàn)一種與軟件工程、分布式計算以及通訊技術(shù)相互融合的趨勢。Agent研究的應(yīng)用不限于生產(chǎn)和工作，還深入到人們的學(xué)習(xí)和娛樂等各個方面。例如，Agent與虛擬現(xiàn)實相結(jié)合而產(chǎn)生的虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)，可以使學(xué)生在不實際操縱飛機的情況下學(xué)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(xué)會、中國計算機學(xué)會人工智能和模式識別專業(yè)委員會和中國自動化學(xué)會模式識別與機器智能專業(yè)委員會等學(xué)術(shù)團體，開展這方面的學(xué)術(shù)交流。此外國家還著手興建了若干個與人工智能研究有關(guān)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(xué)科的發(fā)展作出貢獻。綜觀人工智能學(xué)習(xí)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(diào)人類智能的人工實現(xiàn)而不是單純的模擬，以便盡可能地為人類的實際需要服務(wù)。其次是強調(diào)多學(xué)科的交叉結(jié)合，數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、生態(tài)學(xué)以及非線性科學(xué)等等越來越多的新生學(xué)科被融入到人工智能學(xué)習(xí)的研究之中。二.人工智能學(xué)習(xí)的主要技術(shù)及其發(fā)展趨勢目前人工智能學(xué)習(xí)研究的3個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。智能接口技術(shù)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(xiàn)這一目標(biāo)，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(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)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(shù)已經(jīng)開始實用化。數(shù)據(jù)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(yīng)用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)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(wù)，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(biāo)。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(diào)智能行為，最終實現(xiàn)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(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。新一代的智能技術(shù)是指80年代以來迅速發(fā)展起來的以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、進化計算、模糊邏輯、Agent為主要代表的計算只能技術(shù)，其中主要具有學(xué)習(xí)進化與自組織的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是模擬人腦中神經(jīng)元的功能，希望通過模擬人腦最基本的單位神經(jīng)元功能來模擬人腦的功能。它通過一定的范例訓(xùn)練構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就象教一個小孩子一樣，在訓(xùn)練結(jié)束后，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以完成特定的功能了。它是通過范例的學(xué)習(xí)，修改了知識庫和推理機的結(jié)構(gòu)，達到實現(xiàn)人工智能的目的。最后還有一個應(yīng)用領(lǐng)域，就是模型識別，我想它應(yīng)該在知識挖掘中應(yīng)用不小，因為現(xiàn)在工程中的獲得的數(shù)據(jù)越來越多，要想人為地從這些數(shù)據(jù)中確定某一規(guī)律都不容易，更不要說在這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律了，因此有必要進行數(shù)據(jù)挖掘，它的應(yīng)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(xué)習(xí)，人工智能也就需要學(xué)習(xí)；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(jīng)可以用許多新技術(shù)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(xué)上，而且在哲學(xué)上都具有劃時代的意義。學(xué)習(xí)是指系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境而產(chǎn)生的適應(yīng)性變化，它使得系統(tǒng)在完成類似任務(wù)時更加有效。80年代以來，ANN的學(xué)習(xí)機制再次得到人們的重視，基于連接機制的亞符號學(xué)習(xí)又一次成為的當(dāng)今學(xué)習(xí)機制研究的熱點，提出了競爭學(xué)習(xí)，進化學(xué)習(xí)、加強學(xué)習(xí)等各種新的學(xué)習(xí)機制。機械式學(xué)習(xí)。它的另一個名稱死記式學(xué)習(xí)能夠直接體現(xiàn)它的特點，這是一種最簡單的，最原始的學(xué)習(xí)方法，也是機器的強項，人的弱項。指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)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(zhuǎn)化為細(xì)節(jié)知識并送入知識庫中，在學(xué)習(xí)過程中要對反復(fù)對知識進行評價，使其不斷完善。歸納學(xué)習(xí)。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(yīng)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(biāo)志。具體的歸納學(xué)習(xí)方法有許多，但它們的本質(zhì)就是讓計算機學(xué)會從一般中得出規(guī)律。類比學(xué)習(xí)。類比也就是通過對相似事物進行比較所進行的一種學(xué)習(xí)。它的基礎(chǔ)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(xiàn)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(xué)習(xí)。這是近年來興起的一種新的學(xué)習(xí)方法。它不是通過歸納或類比進行學(xué)習(xí)，而是通過運用相關(guān)的領(lǐng)域知識及一個訓(xùn)練實例來對某一目標(biāo)概念進行學(xué)習(xí)，并最終生成這個目標(biāo)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(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）是一種基于行為方法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。一般的學(xué)習(xí)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(jié)構(gòu)，高層行為可以調(diào)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(quán)，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(xué)習(xí)的Agent最早是出現(xiàn)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(guān)于一個編碼串對應(yīng)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(rèn)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(jié)果。人工智能學(xué)習(xí)可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)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(lǐng)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(guān)重要。通過以上的學(xué)習(xí)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(jīng)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(xué)習(xí)生成自己便于理解和使用的知識，也不失為機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一。人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)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(shù)能夠帶動人工智能的發(fā)展。目前至少有三種技術(shù)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(jié)束語許多科學(xué)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(xué)家斯蒂芬·霍金認(rèn)為，就像人類可以憑借其高超的搗弄數(shù)字的能力來設(shè)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(jì)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)中，使用基于行為的方法仍舊是最受人關(guān)注的；文中介紹了幾種強化學(xué)習(xí)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(xiàn)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(chǎn)中的運用仍舊是一個需要研究的課題。最后，我們來總結(jié)一下，人工智能學(xué)習(xí)的各個研究領(lǐng)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(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能學(xué)習(xí)研究的領(lǐng)域。人工智能學(xué)習(xí)就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能學(xué)習(xí)研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。但隨著技術(shù)及技術(shù)的發(fā)展，人工智能學(xué)習(xí)的方法還會有所變化也更加會引起我們的關(guān)注。參考文獻《人工智能簡史》孫興清華大學(xué)出版社，1990年蔡自興徐光佑《人工智能及其應(yīng)用》清華大學(xué)出版社2023年1月陳萬求;黃一;;NBIC會聚技術(shù)的“后人類”議題;湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報;2023年04期王東浩;;道德機器人:人類責(zé)任存在與缺失之間的矛盾;理論月刊;2023年11期機器學(xué)習(xí)理論為什么實現(xiàn)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(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)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(xué);2023年孫志楠;;人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用;現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2023年07期宋翠萍;;淺析智能化技術(shù)在電氣工程自動化中的應(yīng)用;電源技術(shù)應(yīng)用;2023年06期胡琴;;電氣自動檢測技術(shù)的現(xiàn)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(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢;科技創(chuàng)新與應(yīng)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(xué)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(yīng)用;2023年12期虞崢;;淺談人工智能技術(shù)在電氣自動化中的運用;電子制作;2023年05期趙綱;劉剛;;有關(guān)電氣控制線路設(shè)計的研究;電子制作;2023年02期李俊平;人工智能技術(shù)的倫理問題及其對策研究;武漢理工大學(xué);2023年趙艷軍;錳粉制備輸送控制系統(tǒng)設(shè)計與研究;蘭州理工大學(xué);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(xué)研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應(yīng)橋帆敗用數(shù)學(xué)、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(shù)很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技術(shù)崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現(xiàn)在是進入人工智能領(lǐng)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(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然帶動人工智能的發(fā)展敏顫、人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。
目前，人工智能在計算機領(lǐng)域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應(yīng)用前景也會更加廣泛。
如何自學(xué) Android 編程
去找找極客學(xué)院、黑馬程序員的視頻看看。
需要掌握的技能如下：
1、熟練掌握基本控件以及容器控件的使用 ；
常用的基本控件有：Button 、TextView、EditText、橋斗ListView等
常用的容器控件有：FrameLayout、LinearLayout、RelativeLayout等
2、熟練掌握相關(guān)監(jiān)聽器的注冊和使用：
常用監(jiān)聽器有： OnClickListener、OnLongClickListener、OnItemClickListener等
3、掌握Log的使用以及分析方法 ；
4、掌握Activity、Service的生命周期和使用方法 ；
5、掌握BroadcastReceiver(廣播)的接受和使用 ；
6、大讓掌握Intent以及IntentFilter的使用 ；
7、基本掌握數(shù)據(jù)滾消局庫方面知識，包括SQLiteDatabase以及ContentProvider的使用方法
針對如何自學(xué)安卓，Tikitoo有一篇培鉛李不錯的總結(jié)文，列下來，激亮供參考。
1. Java 基礎(chǔ);
2. 搭建Android 開發(fā)環(huán)境;
3. 了解Android 運行原理以及一配遲個工程項目結(jié)構(gòu);
4. 如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)Android;
5. 推薦一些實用的資源
6. 總結(jié)
關(guān)于數(shù)據(jù)庫 極客學(xué)院的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級標(biāo)準(zhǔn)機房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達10T，機柜接入千兆交換機，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
本文標(biāo)題：極客學(xué)院：讓你的數(shù)據(jù)庫技術(shù)更上一層樓(數(shù)據(jù)庫極客學(xué)院)
網(wǎng)站URL：http://m.5511xx.com/article/djsjoop.html
