生活所需什么意思？

一、生活所需什么意思？

意思是：生活需要外向的性格，孤独只能孤芳自赏。

文化习惯把外向的人想象为乐观、开朗、热情、自信、进取，把内向者联想为保守、压抑、退缩、不安、胆怯、不合群。差不多会识字的人都会说外向是社会欢迎的，内向却不那么好。当然，内向的人很自我，内省，另类，不按常规出牌，自然难得文化的喜欢。

外向的人不坚持己见，从众，随同，喜欢分享，依赖规则，服从环境，追求社会认同，自然容易成为文化价值导向下的可爱一族,可惜的是，在人类史上多不胜数的伟人中，外向的人是屈指可数的，这或许就是从众，随同的代价。

扩展资料

性格是在社会生活实践中逐渐形成的，一经形成便比较稳定，它会在不同的时间和不同的地点表现出来。但是，性格具有稳定性并不是说他是一成不变的，而是可塑的。性格在一个人的生活中形成后，生活环境的重大变化一定会带来他性格特征的显著变化。

性格不同于气质，它受社会历史文化的影响，有明显的社会道德评价的意义，直接反映了一个人的道德风貌。所以，气质更多地体现了人格的生物属性，性格则更多地体现了人格的社会属性，个体之间的人格差异的核心是性格的差异。

二、生活垃圾回收所需的证件？

营业执照和卫生证明肯定是要的，你最好到当地的工商管理局咨询下，每个地区有差异的，这样比较全面。

三、人工智能生活范围？

人工智能的涉及范围 机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。 人工智能目前是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

四、人工智能改变生活例子？

现在没有什么比人工智能（AI）和机器学习（ML）更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示，未来几年这一趋势将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的首席信息官的五大投资重点之一。

人们对人工智能和机器学习将取代工作的最初恐惧感似乎正在消失，普华永道调查的企业高管中有超过67％的人表示，人工智能将帮助人类和机器更好地协作。一些CIO们已经意识到有机会运用于他们的业务，并且正在试验、建立甚至专利开发新的人工智能和机器学习技术，这些IT领袖们与我们分享了他们的机器学习使用案例。

五、人工智能智慧生活内容？

多语言翻译。

自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。

面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。

2、虚拟个人助理。

虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。

同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。

3、智能病例处理

自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

【第二方面：语音识别】

语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。

1、智能医院。

依靠人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您通过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每一个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等希望输入文字的位置。此外还可以对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。

2、口语评测。

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，从此解决了哑巴英语的问题。

【第三个方面：计算机视觉】

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

1、智能安防。

随着各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中，监控点位越来越多，视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从可以从事前的预防应用到事后的追查。

2、人脸识别打拐。

当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，形成了一个完整的地下黑色利益链。可以寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可以让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，今后也将越来越多地应用在打击犯罪等方面。

【第四个方面：专家系统】

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

1、无人汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

2、天气预测

随着手机的普及，现在越来越多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统可以首先通过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

用户就可以随时随地地查询自己所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

3、城市系统

城市系统是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再通过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提升了11%，大大改善了出行体验。

【第五个方面：各领域交叉使用】

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

1、物流机器人

物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，可以满足各种分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提升生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将越来越多地应用在日常生活中。

2、萌宠机器人

孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤为重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程中学到很多知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。

市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在一定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴一样和孩子交流，记忆功能还可以记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容可以持续更新

六、人工智能所需要学习的技能有哪些？

这是一份来自5年调参侠的血泪史，讲一讲这几年我在人工智能领域都需要哪些知识。

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人工智能需要的六大技能

先简述一下，人工智能需要数学基础技能、编程技能、数据工程能力、机器学习基础算法、深度学习算法、开发框架及项目等六大核心技能，聚集此六大技能多半就能站在人工智能最顶尖的一批人了。当然，千万不要对这六大技能感到畏惧，人工智能行业最应该具备的能力就是持续的终身学习的能力。

接下来将对以下技能一一拆解并附上学习资源，入门人工智能行业大概需要1-2年时间的学习，未来的道路很长千万别忘记初心，保持终身学习的能力。

上图详细的说明了人工智能所需要的知识点，但是千万别害怕，入门人工智能并不需要把所有知识点全部学会，只需要记住整体脉络即可，在真实场景遇到的时候再去补相关的知识点，切记保持终身学习的能力！切记！

认识人工智能

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。虽然人工智能是一门具有多种方法的跨学科科学，但尤其是机器学习和深度学习的进步正在为科技行业的几乎每个领域带来范式转变。

• 将人工智能称之为机器可以具有人类思维相关认知能力的愿景
• 目前解决的方式是通过机器学习的方法来逼近人工智能这一个愿景
• 其中深度学习是机器学习中目前效果较好且最火热的一个技术分支

数学基础技能

深度学习的第一步或技能是 数学技能。它可以帮助您了解深度学习和机器学习算法的工作原理。当你尝试着去理解一个像机器学习（ML）一样的交叉学科的时候，主要问题是理解这些技术所需要的数学知识的量以及必要的水平。

数学有多重要同学们肯定都十分清楚，尤其是在人工智能（数据科学）领域，不懂数学想必寸步难行。

简单来说，数学能力是决定未来人工智能从业长远的必备条件。但是并不建议从头到尾花大量时间去一步一个脚印学习，这样会让你持续走弯路。

对于数学学习的最佳方式，就是将所有的知识点+学习资源整合，当遇到相关知识点成为拦路虎的时候回过头，利用学习资源重新复习这个知识点

线性代数

线性代数是 21 世纪的数学。在机器学习领域，线性代数无处不在。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中所使用的优化方法所需要的。

• 由 MIT Courseware 提供的线性代数课程（Gilbert Strang 教授的讲授的课程），备受广大学生的喜欢，精品中的精品，首推、强推。这门课的精彩程度在于它能够让你从空间的角度去考虑问题，而不仅仅是方程。而且书中大量的讲到线性代数的应用
• 3Blue1Brown出品的这个线性代数的本质系列视频就是开胃菜，总共14个小视频，视频控制在9-18分钟之间，很适合短时间快速温习线性代数知识点，更适合基础不好同学入手。
• immersivemath这个是最容易理解线性代数和空间关系的一种交互式网站，通过可以活动的图像，你可以观察和理解难懂的数学理论，课程看不懂的时候过来看一看帮助理解
• 关于教学课程强推清华大学马辉老师出品的线性代数是目前当中最难、品质保证最高，适合对数学有极度兴趣或者准备考研的同学。
• 《线性代数的艺术》一共只有12页纸，而且一半都是图解，小白也不用担心看不懂，阅读完这本书其实就算是完成线性代数的入门，建议由此入手，在遇到其他问题学习其他课程即可。

PS: 这篇文章耗时一周整理全网最具有代表性的线性代数学习资源，如果觉得有所帮助收藏、点赞、关注三连是对我最大的支持。

概率论与统计学

机器学习需要的一些概率和统计理论分别是：组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯）、 矩母函数 （Moment Generating Functions）、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。

微积分

当确立好一个算法模型之后，问题的最终求解往往都会涉及到优化问题。在探寻数据空间极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。当然如果不具备基础的微积分知识，在理解机器学习算法的优化上同样困难，

因此，夯实多元微分的基本概念，掌握最优化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。

凸优化

机器学习中广泛使用的凸优化方法主要分为梯度下降法和拟牛顿法，学习凸优化在机器学习中具有重要的地位，能够帮助我们更有效地训练模型、提高模型的性能，并且提供了坚实的数学基础和工具，用于解决各种优化问题

推荐看看这篇文章理解凸优化

编程技能

Python 是迄今为止最流行、最好的机器学习语言，超过 60% 的机器学习开发人员使用并优先使用它进行开发。 Python 如此有吸引力有几个关键方面。 一方面，它很容易学习，这对于那些想要开始机器学习的人来说至关重要。 它还具有可扩展性和开源性。入门机器学习需要学习一门编程语言，这门编程语言主推python，如果有编程学习经验的同学可以自行学习。

数据工程能力

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程很少在机器学习相关的书中阐述，包括很多网络课程当中，这个需要很多实际经验才能得出处理数据的知识。这里推荐几本特征工程的图书，可以自行阅读

数据工程包括数据获取，存储和处理。因此，工程师的主要任务是为数据提供可靠的基础架构。如果我们看一下需求的层次结构，数据工程将进入其中的前2-3个阶段：收集，移动和存储，数据准备。

还需要使用和了解绝大多数大数据存储工具，下面总结了大多数用于存储和处理大量数据的工具：

• Apache Kafka（Scala）
• Hadoop，HDFS（Java）
• Apache Spark（Scala）
• Apache Cassandra（Java）
• HBase（Java）
• Apache Hive（Java）

要了解这些工具的工作方式，您需要了解它们所使用的语言。Scala的函数式编程使您可以有效地解决并行数据处理的问题，在性能方面，python远远比不上Scala。还可以使用Java来对这些工具进行操作，不管怎么样你至少需要学会一种手段来操作这些工具。

机器学习基础算法

按照机器学习算法分类可以将机器学习划分为：

监督学习

非监督学习

按照难度划分，可以通过下面内容详细说明一下不同算法之间的难度和入行需要掌握的程度。

监督学习

监督学习是指在给定的训练集中“学习”出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入和输出，即特征值和目标值（标签），训练集中数据的目标值（标签）是由人工事先进行标注的，下面给出监督学习算法的发展时间线。

监督学习再次划分下去也包括两个类别，分别是分类和回归

分类方法可预测离散响应 - 例如，电子邮件是真正邮件还是垃圾邮件，肿瘤是恶性还是良性的。分类模型将输入数据划分成不同类别。典型的应用包括医学成像、语音识别和信用评分。

如果您的数据能进行标记、分类或分为特定的组或类，则使用分类。例如，笔迹识别应用会使用分类来识别字母和数字。在图像处理和计算机视觉方面，无监督模式识别方法被用于目标检测和图像分割。

回归方法可用于预测连续响应，例如电池荷电状态等难以测量的物理量，电网的电力负荷或金融资产价格。典型的应用包括虚拟传感、电力负荷预测和算法交易。

2.无监督学习

无监督学习算法利用未标记的数据自行从数据中发现模式。该系统能够从提供的输入数据中识别隐藏的特征。一旦数据更具可读性，模式和相似性就会变得更加明显。

下面是一个使用未标记数据训练模型的无监督学习方法的示例。在这种情况下，数据由不同的车辆组成。该模型的目的是对每种车辆进行分类。

无监督学习的一些示例包括 k 均值聚类、层次聚类和异常检测，下面详细介绍了无监督学习的类别和应用

深度学习算法

深度学习基础知识

如果想要实战深度学习建议参考这本书 《动手学深度学习》， ⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。

深度学习论文

如果你是深度学习领域的新手，你可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪篇论文开始阅读？”下面是一个深入学习论文的阅读路线图！

这份深度学习论文阅读路线分为三大块：

Deep Learning History and Basics

Deep Learning Method

Applications

当然如果想要理解今年最热最火的深度学习大模型知识的话，真心的建议你参加知学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅》一共2天的课程，里面有业内技术大佬全面解读目前的机器学习技术以及应用，可以提升对于模型的认知和掌握，更快速的了解这门工具。更更更更重要的是，学习要跟对教程老师，这门课的老师来源于科研界和工业界大牛授课，帮助你展望AI未来发展趋势。

最重要的是这个课程是完全免费的，白嫖党的福利。不需要钱就可以和大牛对话，这种机会实属难得， 更能体验自主训练的机器学习模型，实践理论相结合。上面的链接就是公开课的链接！！另外，添加课程之后一定一定一定要添加助教小姐姐的微信，可以私聊助教领取今年最火最热的大模型学习资源！！

开发框架及项目

开发框架

Sklearn：

scikit-learn 库是日常机器学习和数据科学最受欢迎的平台之一。原因是它是基于 Python 构建的，这是一种功能齐全的编程语言。这边有一个经典的Sklearn学习资源

PyTorch：

PyTorch中文官方文档其中讲述了很多有用的知识点。阅读英文文档比较困难的同学也不要紧，PyTorch相关的中文文档也很丰富，中文文档非常详细的介绍了各个函数，可作为一份PyTorch的速查宝典。

TensorFlow：

这是 YouTube 视频的 TensorFlow 教程，非常生动有趣。有视频讲解，文字教程，还有代码供你学习和练习。

tensorflow_cookbook：GitHub 5200 + Star这是一本 TensorFlow 英文书的代码，你在网上可以搜到这本书来看看，也可以在这直接使用这些代码进行学习。一共十一章，讲解十分详细

tensorflow2_tutorials_chinese：GitHub 2900+ Star

中文课程，详解讲解了tensorflow的使用教程。

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七、在人工智能时代如何生活？

人工智能现阶段的发展还是为了补充和提高人类生活质量提升所需。至少在可预见的未来，我们还是要享受人工智能对人类带来的便捷。但是人工智能随着科技发展的深入，以及智能水平的提升，未来人工智能安全将是巨大的挑战。从人类目前发展阶段看，未来类人或智人发展也不是不可能，所以对于未来人类的影响也应该引起重视，确保人类发展和人工智能发展相适应，确保人工智能安全控制不会对人类发展造成伤害才是。

八、人工智能训练师入门所需要什么知识？

神经网络基础，教程基础，优化理论基础等。

九、消防员生活中所需要的物品？

　　腰斧,安全绳,消防勾、空呼器,头盔,对讲机,呼救器,方位灯,战斗服装(靴,手套等),腰带,消防车、逃生索、云梯、消防水枪、消防水带等等。

　　三种最常用的消防工具

　　消防工具一：太平斧的起源

　　作用：

　　太平斧主要适用于船舶上消防员用,消防斧一般配备于消防员装备中。 逃生时用来砍除障碍物的斧头,一般要求能够轻松的斩开木门、薄铁门等，斧柄很长,用硬木或钢管制成,斧头宽阔而扁平,另一头有尖，可以用来破坏砖墙。斧头采用优质工具钢并经热处理，质地比其他斧头要坚硬且韧性较好,多摆放在公共场所的显眼位置,同其他消防设施摆放在一起。

　　消防工具二：消防腰斧

　　用优质碳结构钢煅造，外形美观，刃口锋利、坚固耐用。

　　功能：平砍、尖劈、撬门窗、弯栅条。

　　特点：破拆性好、短小轻巧。

　　规格：0.8－1.0kg

　　消防工具三：消防钩

　　安全钩分普通式和弹簧钩两种。外形呈“8”字形。弹簧式在活瓣的一端装有弹簧，普通式不装弹簧。使用时与安全绳配合。安全绳的两端各连接安全钩，一端的安全钩挂钩在消防安全带上的半圆环上，另一端的安全钩在登高后挂钩在其他固定的建筑物上。

十、人工智能对生活的改变？

人工智能对生活产生了广泛的影响。它改变了我们的工作方式，自动化了许多重复性任务，提高了生产效率。

它也改变了我们的生活方式，通过智能助手和智能家居设备，提供了更便捷的生活体验。

此外，人工智能在医疗领域的应用也带来了巨大的变革，如辅助诊断、药物研发等。然而，人工智能也带来了一些挑战，如隐私保护和就业岗位的变动。总体而言，人工智能对生活的影响是深远而多样化的。