如果你想获得更好的阅读体验,可以前往我在 github 上的博客进行阅读,http://lcomplete.github.io/blog/2013/06/28/sevenlang-prolog/. 目前商业上广泛使用的编程语言多是命令式或函数式的编程语言,这些语言在某些方面具有很高的相似度,比如 python 和 ruby 在很多地方是相通的,学会了一门,再学另一门便能够事半功倍,很多语言都是如此,然而今天要介绍的这门语言,却跟主流编程语言截然不同,它就是prolog——一门逻辑编程语言. pr

本系列前面的文章: 逻辑式编程语言极简实现(使用C#) - 1. 逻辑式编程语言介绍 这是一道Prolog经典的练习题,中文翻译版来自阮一峰的文章<Prolog 语言入门教程>. 问题 Boddy 先生死于谋杀,现有六个嫌疑犯,每个人在不同的房间,每间房间各有一件可能的凶器,但不知道嫌疑犯.房间.凶器的对应关系.请根据下面的条件和线索,找出谁是凶手. 六个嫌疑犯是三男(George.John.Robert)三女(Barbara.Christine.Yolanda). 六个嫌疑犯分别待在六个房间

日本某地发生了一件谋杀案,警察通过排查确定杀人凶手必为4个嫌疑犯的一个.以下为4个嫌疑犯的供词.A说:不是我.   a=0B说:是C.   c=1 C说:是D.      d=1D说:C在胡说    d=0已知3个人说了真话,1个人说的是假话.现在请根据这些信息,写一个程序来确定到底谁是凶手 1.首先,将a,b,c,d的内容转换成编程语言. 2.三个人说了真话,一个人说了假话,真假逻辑表达结果恒为3. #include <stdio.h> #include<stdlib.h> in

混合查询 我们可以把简单的查询连接起来,组成复杂的查询. ?- location(X,kitchen),edible(X). 简单查询只有一个目标,而混合查询可以把这些目标连接起来.从而进行较为复杂的查询. , 合取  且 的意思. 该查询意思为:寻找满足条件的X,条件是:X位于kitchen中,且可以吃(具有edible属性) 如果某个变量在查询中多次出现,那么此变量在所有出现的位置都必须绑定相同的值,所以该查询,只有找到一个X 得值,使得两个目标都成立,才算查询成功. 每次查询所使用的都是局

题目:洛谷P1039.Vijos P1106.codevs1089. 题目大意:给你一系列证词,要你求出谁是凶手.具体题目见原题. 解题思路:我们枚举犯人和星期,一个一个进行判断.如果成功则记录答案,如果成功且以前已经记录了答案,则说明有多个凶手,输出“Cannot Determine”,如果最后没有答案,则输出“Impossible”.主要是字符串的处理.其他细节见代码注释. 然而我的代码用了getline,在Linux下最后会读入Windows的换行符!!这个问题我找了半天!!后来我把代码稍

AI推理单元 推理服务供了一套面向 MLU(Machine Learning Unit,机器学习单元)设备的类似服务器的推理接口(C++11标准),以及模型加载与管理,推理任务调度等功能,极大地简化了面向MLU平台高性能深度学习应用的开发和部署工作. 概述 推理服务在软件栈中的位置,如下图所示: 推理服务共包含以下3个模块的用户接口: Model: 模型加载与管理 Processor: 可自定义的后端处理单元 InferServer: 执行推理任务 基本概念 本文描述推理服务中所涉及的具体概念.

「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化.它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案. 换个角度,如果你想用摄像头来实现某些智能化监控.预警等,那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案. 不过,也不一定需要自己去实现,因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架: 寒武纪 CNStream NVIDIA DeepStream 以上个人没用过,简单看了下,都受限于只能用厂商自家的芯片.个人经验来说,一般硬件还是需要多家可选的

这一年的前三题虽然难度不高,但是第二题极为繁琐,想在考场上用较短的时间拿到第二题的分数难上加难.所以必须要调整策略,争取拿其他三题的分数.第四题是比较普通的搜索题,分数比较好拿,但是很容易想成树形DP,就只能拿30~50分.   第一题:神经网络 模拟 有几个注意点: 输入层(即第一层)的结点的U(阈值)是没有用的: 题目说输出「最后状态非零的输出层神经元状态」,但实际上输出的是状态大于0的值. 由于没有注意到神经元只有在兴奋状态时才会向下传送信号,所以WA了1次.   第二题:侦探推理 模拟+

我们现在要开始实现模版里面的搜索功能了,我们先找要做出一个检索提交表单,如下所示: 只要我们点击生成之后我们的表单就获取到了,可以直接拿生成好的html表单拿来用来测试下.. 将他嵌入首页的模版文件,如下所示: 然后我们在后台更新下首页的模版文件,再来看下发生了什么变化: 很明显我们首页的搜索文件已经出来了,我们再来看下代码,分析下他们是数据发送到那里进行处理的,如下所示: 我们在这里其实很明显就可以发现我们的数据都是通过post方式发送到plus目录下的advancedsearch.php 进

Java暑期作业 一.<恶意>读书笔记 <恶意>是日本作家东野圭吾写的推理小说之一.看完后不禁为东野先生的奇特的写作手法以及书中所展现的人性的丑恶所震撼.我认为这本书相较<白夜行>或是<嫌疑人X的献身>等他更出名的推理小说也一点都不逊色. 一般来说,推理小说中揭开凶手的真面目是小说的高潮部分,然而这本书却在前两章就将凶手告知,随着凶手的出现,案件似乎已经解决.但殊不知,我正在一步步落入东野圭吾先生的"陷阱"中. 开头以本案的主角野野口修的

杀人游戏Description一位冷血的杀手潜入 Na-wiat,并假装成平民.警察希望能在 N 个人里面,查出谁是杀手. 警察能够对每一个人进行查证,假如查证的对象是平民,他会告诉警察,他认识的人, 谁是杀手, 谁是平民. 假如查证的对象是杀手, 杀手将会把警察干掉. 现在警察掌握了每一个人认识谁. 每一个人都有可能是杀手,可看作他们是杀手的概率是相同的. 问:根据最优的情况,保证警察自身安全并知道谁是杀手的概率最大是多少?Input第一行有两个整数 N,M. 接下来有 M 行,每行两个整数

0x00 摘要 看看呼延灼如何利用贝叶斯定理来判断 "自己是否是公明哥哥的心腹". 0x01 IT概念 1. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来解决"逆概率"问题的,即根据一些有限的过去数据来预测某个概率.比如利用有限的信息(过去天气的测量数据)来预测明天下雨的概率是多少. 其底层思想是:新观察到的样本信息将修正人们以前对事物的认知.好比是人类刚开始时候对大自然只有少的可怜的先验知识,但是随着不断观察实践获得更多的样本,结果使得人们对自然界的规律摸得越来越透彻. 2. 问

相信很多朋友对于逻辑式编程语言,都有一种最熟悉的陌生人的感觉.一方面,平时在书籍.在资讯网站,偶尔能看到一些吹嘘逻辑式编程的话语.但另一方面,也没见过周围有人真正用到它(除了SQL). 遥记当时看<The Reasoned Schemer>(一本讲逻辑式编程语言的小人书),被最后两页的解释器实现惊艳到了.看似如此复杂的计算逻辑,其实现竟然这么简洁.不过碍于当时水平有限,也就囫囵吞枣般看了过去.后来有一天,不知何故脑子灵光一闪,把图遍历和流计算模式联系在一起,瞬间明白了<The Reaso

[ 原文] http://www.open-open.com/lib/view/open1431331496857.html 我已经使用git差不多18个月了,觉得自己对它应该已经非常了解.然后来自GitHub的Scott Chacon过来给LVS做培训(LVS是一个赌博软件供应商和开发商,从2013年开始的合同),而我在第一天里就学到了很多. 作为一个对git感觉良好的人,我觉得分享从社区里掌握的一些有价值的信息,也许能帮某人解决问题而不用做太深入研究. 基本技巧 1. 安装后的第一步 在安装

基本技巧 1. 安装后的第一步 在安装好git后,你第一件该做的事是设置你的名字和电子邮箱,因为每次提交都要用到这些信息: $ git config --global user.name "Some One" $ git config --global user.email "someone@gmail.com" 2. Git是基于指针的 保存在git里的一切都是文件.当你创建一个提交的时候,会建立一个包含你的提交信息和相关数据(名字,邮件地址,日期/时间,前一个提

接触Git有很长一段时间了,从最初的不懂到逐渐熟悉运用,相比于SVN,更热衷于Git这一款强大的版本控制工具. 废话不多说,下面对Git做了一些技巧总结,在此分享下,希望能帮助到一些喜欢Git的朋友们. 基本技巧1. 安装后的第一步在安装好git后,你第一件该做的事是设置你的名字和电子邮箱,因为每次提交都要用到这些信息: $ git config --global user.name "Some One"$ git config --global user.email "so

我们要完成的是电影网的评价功能: 我们要做这个功能前,就要让前期工作准备好,首先让鼠标移动到星星时,星星的左边都是黄色的星星右边还是灰星星. 我们打开内容页的模版看下他代码是如何组成的: 我们在这里可以很清晰的看得到他是通过二十张图片而组成的,所以我们首先将所有的星星都绑定一个鼠标移动事件,onmouseover, 写这个功能前必须要先引入jquery库,如下所示: 然后用id选择器将他绑定,如下所示: 然后在后台更新下文章页模版, 让后就将鼠标放到星星头上看下有没弹出OK,如果弹出证明我们的绑

我们现在要做的就是: 这些电影都是要按照地区来取出才可以的,但是我们arclist标签里面有没有按照条件来查找的地方,我们只好换套路了,要不然条条大路都不通,,,, 我们先来构造一条语句: 他这个标签里面啥都可以在标签库里面进行处理,那么我们来测试下看下是否也可以将自定义属性也给带进去,然后去标签库看看: 我们打开来看看,发现理由有不少都是我们在arclist里面用过的值,如下所示: 好像都是有一个$ctag->GetAtt带进来的噢,那么我们就双击下GetAtt看下他的来源,如下所示: 居然在

取出栏目页对应的内容 现在我们的栏目页面是可以完全正常跳转了,那么我们现在需要完成的就是让他的内容全部(电影,连续剧,综艺)分类的显示出来. 我们还是要使用{dede:arclist}标签来取出我们所需要的内容,打开我们的模版开干: 我们从今天更新开始干起,他有这么多我们按照老套路,整理以下标签,然后只留一个即可: 保存然后去后台更新下栏目也的模版,再去看下效果如何: 现在只留下一个了,说明我们又离成功更近一步了.. 然后我们接着来套arclist标签了,如下所示: 这上面的typeid和cha

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

JS中的柯里化(currying) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=3048 一.柯里化和柯南的关系是? 回答:如果我说“柯里化 == 柯南”呢? 众人:博主,r u ok!? 是不是钓鱼钓久了脑袋秀逗了哈?柯里化可是函数式编程中的一个技巧,而柯南是到哪儿哪儿死人.10年不老的神话般的存在.八竿子都打不到的,怎会相等呢?? 回答:诸位,眼睛睁大点,是=