基于神经网络的房价预测,房价预测 神经网络
1、什么是深度学习，促进深度学习的策略
最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？
我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习（元学习）、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、我对自己未来的职业发展之路将如何打算?我的初步选择是什么?
其实你的选择还是比较多的，主要还要看性格的问题，性格外向的话，那你的选择就会非常大了，就比如说销售，通常来说如果性格内向有两个选择分别是找一份需要长跟人打交道的工作锻炼自己，还有就是找一份不用跟人打交道的工作，而长跟人打交道的工作，发展最好的就是销售，所以也是最好的选择人工神经网络预测房价开题报告。而不同跟人打交道的工作，现在发展最好的是人工智能编程，就像我们使用的一些智能手机、智能音箱还有智能机器人等等，这些都是经由人工智能编程来实现的，而且现在还有很多的朋友想转行做人工智能，不过只能去一些机构去学习，虽然这些机构讲的也还不错，会让你理论和实践相结合，当然找工作也还可以，不过还是有顾虑，对此，为大家分享一下，机构讲课的一些内容，给大家做个参考。就以深度学习原理到进阶实战来说，需要学习的有：
神经网络
从生物神经元到人工神经元
激活函数Relu、Tanh、Sigmoid
透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类
透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类
透过神经网络隐藏层理解升维降维
剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因
神经网络在sklearn模块中的使用
水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑
BP反向传播算法
BP反向传播目的
链式求导法则
BP反向传播推导
不同激活函数在反向传播应用
不同损失函数在反向传播应用
Python实现神经网络实战案例
TensorFlow深度学习工具
TF安装（包含CUDA和cudnn安装）
TF实现多元线性回归之解析解求解
TF实现多元线性回归之梯度下降求解
TF预测california房价案例
TF实现Softmax回归
Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例
TF框架模型的保存和加载
TF实现DNN多层神经网络
DNN分类MNIST手写数字识别项目案例
Tensorboard模块可视化
其实，如果性格内向想做销售还需要考虑适应得问题，毕竟你以前习惯了，现在突然改变一下生活方式，如果适应不了销售的环境，那你改变性格这一想法就得要重新考虑一下了。不过如果选择一些不用跟人打交道的工作，那你可能适应的比较好，因为你一直就是这样生活的，不会出现不习惯的问题，也能让你更自在，毕竟舒服的生活是大多数人的追求吗，另外你也可以在好好的考虑一下，不用急着做决定，毕竟一分工作关乎到以后的生活，还是非常重要的。
3、大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：
服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。
网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。
存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。
物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。
物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。
物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。
虚拟化很好的解决了上面的三个问题：
人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。
浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。
隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。
在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。
当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。
对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。
对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。
但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN
ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。
为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。
于是VMware有了自己的vCloud。
于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。
当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。
AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。
公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。
OpenStack包含哪些组件呢？
计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。
网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。
存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。
有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。
网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。
但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。
随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会采取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。
云计算解决了基础资源层的弹性伸缩，却没有解决应用随基础资源层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、
Cloud
Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。
要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。
当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、
Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、
PHP、
Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google
Cloud上也可能会再出问题。
容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。
在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。
这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。
部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。
那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。
封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。
有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。
有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全弹性。
在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。
说到大数据，首先我们来看一下数据的分类，我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件， word 文档等
当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如 XML， HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
随着互联网的发展，非结构化数据越来越多，当我们遇到这么多数据的时候，怎么办呢？分为以下的步骤：
数据的收集：即将散落在互联网世界的数据放到咱们的系统中来。数据收集分两个模式，推和拉，所谓的推，即推送，是在互联网世界里面放很多自己的小弟程序，这些小弟程序收集了数据后，主动发送给咱们的系统。所谓的拉，即爬取，通过运行程序，将互联网世界的数据下载到咱们的系统中。
数据的传输：收到的数据需要通过一个载体进行传输，多采用队列的方式，因为大量的数据同时过来，肯定处理不过来，通过队列，让信息排好队，一部分一部分的处理即可。
数据的存储：好不容易收集到的数据，对于公司来讲是一笔财富，当然不能丢掉，需要找一个很大很大的空间将数据存储下来。
数据的分析：收到的大量的数据，里面肯定有很多的垃圾数据，或者很多对我们没有用的数据，我们希望对这些数据首先进行清洗。另外我们希望挖掘出数据之间的相互关系，或者对数据做一定的统计，从而得到一定的知识，比如盛传的啤酒和尿布的关系。
数据的检索和挖掘：分析完毕的数据我们希望能够随时把我们想要的部分找出来，搜索引擎是一个很好的方式。另外对于搜索的结果，可以根据数据的分析阶段打的标签进行分类和聚类，从而将数据之间的关系展现给用户。
当数据量很少的时候，以上的几个步骤其实都不需要云计算，一台机器就能够解决。然而量大了以后，一台机器就没有办法了。
所以大数据想了一个方式，就是聚合多台机器的力量，众人拾柴火焰高，看能不能通过多台机器齐心协力，把事情很快的搞定。
对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。开源的网络爬虫大家可以关注一下Nutch。
对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了Kafka这样基于硬盘的分布式队列，也即kafka的队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。
当数据量非常大的时候，一个索引文件已经不能满足大数据量的搜索，所以要分成多台机器一起搜索，如图所示，将索引分成了多个shard也即分片，分不到不同的机器上，进行并行的搜索。
所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
于是大数据人员想起来想要多少要多少，想什么时候要什么时候要的云平台。空间的灵活性让大数据使用者随时能够创建一大批机器来计算，而时间的灵活性可以保证整个云平台的资源，不同的租户你用完了我用，我用完了他用，大家都不浪费资源。
于是很多人会利用公有云或者私有云平台部署大数据集群，但是完成集群的部署还是有难度的，云计算的人员想，既然大家都需要，那我就把他集成在我的云计算平台里面，当大家需要一个大数据平台的时候，无论是Nutch,
Kafka，hadoop，ElasticSearch等，我能够马上给你部署出来一套。我们管这个叫做PaaS平台。
大数据平台于是作为PaaS融入了云计算的大家庭。
作为国内最早诞生的互联网公司之一，网易在过去十余年的产品研发、孵化和运维过程中，各个部门对数据有着不同且繁杂的需求。而如何把这些繁杂的需求用统一的手段来解决，网易在大数据分析方面同样进行了十余年的探索，并自去年开始通过“网易云”将这些能力开放出来
“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。
网易猛犸大数据平台可以实现从各种不同数据源提取数据，同步到内核存储系统，同时对外提供便捷的操作体验。现在每天约有130亿条数据进入网易猛犸平台，经过数据建模和清洗，进行数据分析预测。
网易的另一大数据分析平台，网易有数则可以极大简化数据探索，提高数据可视化方面的效率，提供灵活报表制作等，以帮助分析师专注于自己的工作内容。
有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，搜索引擎着实火了一阵，当很多人觉得搜索引擎能够一下子帮助用户搜出自己想要的东西的时候，还是非常的开心的。
但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了。信息的搜索还是一个人需要适应机器的思维的过程，要想搜到想要的信息，有时候需要懂得一些搜索或者分词的技巧。机器还是没有那么懂人。什么时候机器能够像人一样懂人呢，我告诉机器我想要什么，机器就会像人一样的体会，并且做出人一样的反馈，多好啊。
这个思想已经不是一天两天了，在云计算还不十分兴起的时候，人们就有了这样的想法。那怎么做的这件事情呢？
人们首先想到的是，人类的思维方式有固有的规律在里面，如果我们能够将这种规律表达出来，告诉机器，机器不就能理解人了吗？
人们首先想到的是告诉计算机人类的推理能力，在这个阶段，人们慢慢的能够让机器来证明数学公式了，多么令人欣喜的过程啊。然而，数学公式表达相对严谨的，推理的过程也是相对严谨，所以比较容易总结出严格个规律来。然而一旦涉及到没有办法那么严谨的方面，比如财经领域，比如语言理解领域，就难以总结出严格的规律来了。
看来仅仅告知机器如何推理还不够，还需要告诉机器很多很多的知识，很多知识是有领域的，所以一般人做不来，专家可以，如果我们请财经领域的专家或者语言领域的专家来总结规律，并且将规律相对严格的表达出来，然后告知机器不就可以了么？所以诞生了一大批专家系统。然而专家系统遭遇的瓶颈是，由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的，即便这个人是专家。
于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一斑
有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：
如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
例如取圆周率 3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：
坚强的孩子，
依然前行在路上，
张开翅膀飞向自由，
让雨水埋葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。
然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。
于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。
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879.基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计
880.基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计
881.基于USB接口的数据采集系统设计与实现
882.基于单片机的简易智能小车的设计
883.基于单片机的脉象信号采集系统设计
884.一种斩控式交流电子调压器设计
885.通信用开关电源的设计
886.鸡舍灯光控制器
887.三相电机的保护控制系统的分析与研究
888.信号高精度测频方法设计
889.高精度电容电感测量系统设计
890.虚拟信号发生器设计和远程实现
891.脉冲调宽型伺服放大器的设计
892.超声波测距语音提示系统的研究
893.电表智能管理装置的设计
894.智能物业管理器的设计
895.基于虚拟仪器技术的数字滤波及频率测试
896.基于无线传输技术的室温控制系统设计----温度控制器软件设计
897.基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取
898.基于无线传输技术的室温控制系统设计----温度控制器硬件设计
899.基于微控制器的电容器储能放电系统设计
890.基于单片机的语音提示测温系统的研究
891.基于单片机的数字钟设计
892.基于单片机的数字电压表的设计
893.基于单片机的交流调功器设计
894.基于SPI通信方式的多道信号采集器设计
895.基于LabVIEW的虚拟频谱分析仪的设计
896.功率因数校正器的设计
897.全自动电压表的设计
898.基于Labview的虚拟数字钟设计
899.温度箱模拟控制系统
900.水塔智能水位控制系统
901.基于单片机的全自动洗衣机
902.数字流量计
903.简易无线电遥控系统
904.基于单片机的步进电机的控制
905.基于AT89S51单片机的数字电子时钟
906.基于51单片机的LED点阵显示屏系统的设计与实现
907.超声波测距仪的设计
908.简易数字电压表的设计
909.虚拟信号发生器设计及远程实现
910.智能物业管理器的设计
911.信号高精度测频方法设计
912.三相电机的保护控制系统的分析与研究
913.温度监控系统设计
914.数字式温度计的设计
915.全自动节水灌溉系统--硬件部分
916.电子时钟的设计
917.基于单片机的电阻炉温度控制系统
918.基于GSM网络的无线LED广告牌系统的设计
919.基于单片机的数字函数发生器的设计
920.基于AT89S52的无线自动车库门
921.基于单片机的自动门控系统设计
922.基于单片机的遥控灯光系统
923.基于MultiSim 8的高频电路仿真技术
924.数字式脉搏计
925.实用信号源的设计
926.无线多路遥控发射与接收
927.TL494开关电源的设计
928.数字频率计设计
929.基于单片机的电梯控制系统
930.基于单片机的产品自动计数器
931.水温控制系统的设计
932.智能音乐闹钟设计
933.防盗门密码锁的设计
934.多功能时钟打点系统设计
935.多功能倒计时显示牌
936.程控滤波器的设计
937.多功能程控电源设计
938.电子秤的设计
939.电红外线感应自动门的设计
940.单片机控制的语音录放系统的设计
941.超声波测距仪
942.MP3的设计与实现
943.±5V直流稳压电源的设计
944.用单片机进行温度的控制及LCD显示系统的设计
945.双音报警器
946.可编程动态广告牌控制系统设计
947.基于单片机的遥控灯光系统
·单片机交通灯控制系统设计--带仿真的
·压力容器液位检测装置
·电子密码锁设计
·多路智能报警器设计
·病房无线呼叫系统
·太阳能热水器中央控制器的设计与实现
·汽车安全气囊应用研究
·煤气报警器的设计
·基于AT89S51单片机的出租车计价器
·红外防盗报警器的设计
·红外声控报警系统的设计
·智能家居的发展
·超声波倒车雷达设计
·直流开关变送器的研究
·基于AT89S51单片机的数字电子钟设计
·电子时钟设计 课程设计
·基于凌阳16位单片机的智能录音电话
·基于单片机的照明控制系统
·电子日历钟
·电力监控系统
·电梯控制系统的设计
·电压型三相交流变频调速系统设计
·多点温度采集系统与控制器设计
·多功能秒表系统设计
·多路开关直流稳压电源
·公交车自动报站系统的硬件设计原理
·红外线感应灯控制系统
·交通灯定时控制系统
·快速煤质监测仪的I/O单元设计
·锂电池智能充电控制器的设计
·六相异步电机缺相运行性能分析
·煤矿井下安全监控系统的设计
·数控可调稳压电源
·音乐控制系统的设计
·面向移动机器人的远程PDA控制器通信系统设计
·面向移动机器人的远程PDA控制器主控电路设计
·开关电源的设计研究
·220KV变电站电气部分设计
·直流电机PWM控制系统
·医用数显测温仪设计
·电力负荷预测技术
·串联电容补偿装置的设计研究
·充电电池容量测试电路设计
·间冷式电冰箱电气控制实验模拟台
·基于51单片机数控直流电源的设计
·基于单片机实现红外测温仪设计
·基于单片机的数字万用表设计
·基于单片机的直流同步电机调速系统研究
·基于单片机的电子秤毕业设计论文
·红外感应水龙头
·路灯的节能控制
·多功能智能信号发生器
·锅炉液位控制系统
·电气传动控制系统
·电动自行车调速系统的设计
·脉冲电镀电源的设计
·基于MSP430单片机的多路数据采集系统的设计
·水塔水位自动控制装置
·印染丝光过程的浓烧碱的在线控制
·基于单片机的自动化点焊控制系统
·100kW微机控制单晶硅加热电源设计
·防火卷帘门智能控制装置设计
·基于单片机温湿度控制系统
·出租车计费系统设计
·基于PID控制算法的恒温控制系统
·基于CAN总线的教学模拟汽车模型的设计
·基于单片机的温度测量系统设计
·智能化住宅中的防盗防火报警系统设计
·火灾自动监控报警系统设计
·旅客列车自动报站多媒体系统
·锂电池智能充电器设计
·医疗呼叫系统设计
·基于单片机的饮水机温度控制系统设计
·基于脉宽调制技术的D类音频放大器
·双技术玻璃破碎探测器
其中这些有开题报告
1. 用单片机进行温度的控制及LCD显示系统的设计
2. 基于MultiSim 8的高频电路仿真技术
3. 简易数字电压表的设计
4. 虚拟信号发生器设计及远程实现
5. 智能物业管理器的设计
6. 信号高精度测频方法设计
7. 三相电机的保护控制系统的分析与研究
8. 温度监控系统设计
9. 数字式温度计的设计
10. 全自动节水灌溉系统--硬件部分
11. 电子时钟的设计
12. 全自动电压表的设计
13. 脉冲调宽型伺服放大器的设计
14. 基于虚拟仪器技术的数字滤波及频率测试
15. 基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器硬件设计
16. 温度箱模拟控制系统
17. 基于无线传输技术的室温控制系统设计——温度控制器软件设计
18. 基于微控制器的电容器储能放电系统设计
19. 基于机器视觉的构件表面缺陷特征提取
20. 基于单片机的语音提示测温系统的研究
21. 基于单片机的步进电机的控制
22. 单片机的数字钟设计
23. 基于单片机的数字电压表的设计
24. 基于单片机的交流调功器设计
25. 基于SPI通信方式的多通道信号采集器设计
26. 基于LabVIEW虚拟频谱分析仪的设计
27. 功率因数校正器的设计
28. 高精度电容电感测量系统设计
29. 电表智能管理装置的设计
30. 基于Labview的虚拟数字钟设计
31. 超声波测距语音提示系统的研究
32. 斩控式交流电子调压器设计
33. 基于单片机的脉象信号采集系统设计
34. 基于单片机的简易智能小车设计
35. 基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计
36. 基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计
37. 基于EDA技术的数字电子钟设计
38. 基于EDA的计算器的设计
39. 基于DDS的频率特性测试仪设计
40. 基于CPLD直流电机控制系统的设计
41. 单色显示屏的设计
42. 扩音电话机的设计
43. 基于单片机的低频信号发生器设计
44. 35KV变电所及配电线路的设计
45. 10kV变电所及低压配电系统的设计
46. 6Kv变电所及低压配电系统的设计
47. 多功能充电器的硬件开发
48. 镍镉电池智能充电器的设计
49. 基于MCS-51单片机的变色灯控制系统设计与实现
50. 智能住宅的功能设计与实现原理研究
51. 用IC卡实现门禁管理系统
52. 变电站综合自动化系统研究
53. 单片机步进电机转速控制器的设计
54. 无刷直流电机数字控制系统的研究与设计
55. 液位控制系统研究与设计
56. 智能红外遥控暖风机设计
57. 基于单片机的多点无线温度监控系统
58. 蔬菜公司恒温库微机监控系统
59. 数字触发提升机控制系统
60. 仓储用多点温湿度测量系统
61. 矿井提升机装置的设计
62. 中频电源的设计
63. 数字PWM直流调速系统的设计
64. 基于ARM的嵌入式温度控制系统的设计
65. 锅炉控制系统的研究与设计
66. 动力电池充电系统设计
67. 多电量采集系统的设计与实现
68. PWM及单片机在按摩机中的应用
69. IC卡预付费煤气表的设计
70. 基于单片机的电子音乐门铃的设计
71. 新型出租车计价器控制电路的设计
72. 单片机太阳能热水器测控仪的设计
73. LED点阵显示屏-软件设计
74. 双容液位串级控制系统的设计与研究
75. 三电平Buck直流变换器主电路的研究
76. 基于PROTEUS软件的实验板仿真
77. 基于16位单片机的串口数据采集
78. 电机学课程CAI课件开发
79. 单片机教学实验板——软件设计
80. 63A三极交流接触器设计
81. 总线式智能PID控制仪
82. 自动售报机的设计
83. 断路器的设计
84. 基于MATLAB的水轮发电机调速系统仿真
85. 数控缠绕机树脂含量自控系统的设计
86. 软胶囊的单片机温度控制（硬件设计）
87. 空调温度控制单元的设计
88. 基于人工神经网络对谐波鉴幅
89. 基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统的设计
90. 锅炉汽包水位控制系统
91. 基于单片机的玻璃管加热控制系统设计
92. 基于AT89C51单片机的号音自动播放器设计
93. 基于单片机的普通铣床数控化设计
94. 基于AT89C51单片机的电源切换控制器的设计
95. 基于51单片机的液晶显示器设计
96. 超声波测距仪的设计及其在倒车技术上的应用
97. 智能多路数据采集系统设计
98. 公交车报站系统的设计
99. 基于RS485总线的远程双向数据通信系统的设计
100. 宾馆客房环境检测系统
101. 智能充电器的设计与制作
102. 基于单片机的户式中央空调器温度测控系统设计
103. 基于单片机的乳粉包装称重控制系统设计
104. 基于单片机的定量物料自动配比系统
105. 基于单片机的液位检测
106. 基于单片机的水位控制系统设计
107. 基于VDMOS调速实验系统主电路模板的设计与开发
108. 基于IGBT-IPM的调速实验系统驱动模板的设计与开发
109. HEF4752为核心的交流调速系统控制电路模板的设计与开发
110. 基于87C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发
111. 87C196MC单片机最小系统单板电路模板的设计与开发
112. 电子密码锁控制电路设计
113. 基于单片机的数字式温度计设计
114. 列车测速报警系统
115. 基于单片机的步进电机控制系统
116. 语音控制小汽车控制系统设计
117. 智能型客车超载检测系统的设计
118. 直流机组电动机设计
119. 单片机控制交通灯设计
120. 中型电弧炉单片机控制系统设计
121. 中频淬火电气控制系统设计
122. 新型洗浴器设计
123. 新型电磁开水炉设计
124. 基于电流型逆变器的中频冶炼电气设计
125. 6KW电磁采暖炉电气设计
126. 基于CD4017电平显示器
127. 多路智力抢答器设计
128. 智能型充电器的电源和显示的设计
129. 基于单片机的温度测量系统的设计
130. 龙门刨床的可逆直流调速系统的设计
131. 音频信号分析仪
132. 基于单片机的机械通风控制器设计
133. 论电气设计中低压交流接触器的使用
134. 论人工智能的现状与发展方向
135. 浅论配电系统的保护与选择
136. 浅论扬州帝一电器的供电系统
137. 浅谈光纤光缆和通信电缆
138. 浅谈数据通信及其应用前景
139. 浅谈塑料光纤传光原理
140. 浅析数字信号的载波传输
141. 浅析通信原理中的增量控制
142. 太阳能热水器水温水位测控仪分析
143. 电气设备的漏电保护及接地
144. 论“人工智能”中的知识获取技术
145. 论PLC应用及使用中应注意的问题
146. 论传感器使用中的抗干扰技术
147. 论电测技术中的抗干扰问题
148. 论高频电路的频谱线性搬移
149. 论高频反馈控制电路
150. 论工厂导线和电缆截面的选择
151. 论工厂供电系统的运行及管理
152. 论供电系统的防雷、接地保护及电气安全
153. 论交流变频调速系统
154. 论人工智能中的知识表示技术
155. 论双闭环无静差调速系统
156. 论特殊应用类型的传感器
157. 论无损探伤的特点
158. 论在线检测
159. 论专家系统
160. 论自动测试系统设计的几个问题
161. 浅析时分复用的基本原理
162. 试论配电系统设计方案的比较
163. 试论特殊条件下交流接触器的选用
164. 自动选台立体声调频收音机
165. 基于立体声调频收音机的研究
166. 基于环绕立体声转接器的设计
167. 基于红外线报警系统的研究
168. 多种变化彩灯
169. 单片机音乐演奏控制器设计
170. 单目视觉车道偏离报警系统
171. 基于单片机的波形发生器设计
172. 智能毫伏表的设计
173. 微机型高压电网继电保护系统的设计
174. 基于单片机mega16L的煤气报警器的设计
175. 串行显示的步进电机单片机控制系统
176. 编码发射与接收报警系统设计：看护机
177. 编码发射接收报警设计：爱情鸟
178. 红外快速检测人体温度装置的设计与研制
179. 用单片机控制的多功能门铃
180. 电气控制线路的设计原则
181. 电气设备的选择与校验
182. 浅论10KV供电系统的继电保护的设计方案
183. 智能编码电控锁设计
184. 自行车里程,速度计的设计
185. 等精度频率计的设计
186. 基于嵌入式系统的原油含水分析仪的硬件与人机界面设计
187. 数字电子钟的设计与制作
188. 温度报警器的电路设计与制作
189. 数字电子钟的电路设计
190. 鸡舍电子智能补光器的设计
191. 电子密码锁的电路设计与制作
192. 单片机控制电梯系统的设计
193. 常用电器维修方法综述
194. 控制式智能计热表的设计
195. 无线射频识别系统发射接收硬件电路的设计
196. 基于单片机PIC16F877的环境监测系统的设计
197. 基于ADE7758的电能监测系统的设计
198. 基于单片机的水温控制系统
199. 基于单片机的鸡雏恒温孵化器的设计
200. 自动存包柜的设计
201. 空调器微电脑控制系统
202. 全自动洗衣机控制器
203. 小功率不间断电源(UPS)中变换器的原理与设计
204. 智能温度巡检仪的研制
205. 保险箱遥控密码锁
206. 基于蓝牙技术的心电动态监护系统的研究
207. 低成本智能住宅监控系统的设计
208. 大型发电厂的继电保护配置
209. 直流操作电源监控系统的研究
210. 悬挂运动控制系统
211. 气体泄漏超声检测系统的设计
212. FC-TCR型无功补偿装置控制器的设计
213. 150MHz频段窄带调频无线接收机
214. 数字显示式电子体温计
215. 基于单片机的病床呼叫控制系统
216. 基于单片微型计算机的多路室内火灾报警器
217. 基于单片微型计算机的语音播出的作息时间控制器
218. 交通信号灯控制电路的设计
219. 单片机控制的全自动洗衣机毕业设计论文
220. 单片机脉搏测量仪
221. 红外报警器设计与实现