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至此我们的2.0版本斗地主AI就算是接近尾声了，下一章我们做一个阶段性的总结整理。敬请关注下一章：斗地主AI算法——第十七章の总结整理
首先自我说明一下，笔者之前搞嵌入式的，因此不是玩算法的大拿，之前对机器学习也知之甚少，因此直接去搞算法优化之类没什么感觉，既然如此，我们的想法是先工程化搭个系统玩玩，然后在该工程的基础上进行某个局部的优化，从而一步步深入了解，目标直指fellow！！！
敬请关注下一章：斗地主AI算法——第八章の被动出牌(2)
敬请关注下一章：斗地主AI算法——第十五章の测试模块
前面几章已经把整个斗地主AI算法工程完成的差不多了，接下来进入整合联调以及模拟测试模块。测试模块主要任务就是代替服务器给出我们需要的数据。因为我们本来的计划是封装成类库通过服务器调用获取，其调用的接口无非就是叫分、被动出牌、主动出牌。
目前有不少的算法厂家有遇到算法上车问题，其中问题出现较多的是算法精度问题，针对当前算法精度问题的排查，如下做一个小结，希望能够给出一下排查方向，使得算法能够快速上车。
本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集，使用train集训练，在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率。 1. 准备数据集 本算法支持的数据集格式为Cityscapes数据集。
原因很简单：人工智能通过改进决策为物联网增加价值，而物联网则为人工智能提供了一个平台，通过连接性和无缝数据交换来推动价值。AIoT是如何工作的？AIoT 系统可以通过两种方式实现：作为基于云的系统作为在连网设备上运行的边缘系统AIoT 系统的架构会因实施策略而异。
对称加密算法 是应用较早的加密算法，又称为 共享密钥加密算法。在 对称加密算法 中，使用的密钥只有一个，发送 和 接收 双方都使用这个密钥对数据进行 加密 和 解密。这就要求加密和解密方事先都必须知道加密的密钥。
华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。
在“算法管理>我的订阅”中，单击“查找算法”，可跳转至“AI Gallery”页面，查找相应的算法。直接在左侧菜单栏中选择“AI Gallery”，进入“AI Gallery”页面，查找相应的算法。
华为AI开发平台ModelArts本地化部署实操准备Linux环境，我的环境是LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributor ID: CentOSDescription: CentOS Linux release
华为AI开发平台ModelArts本地化部署实操准备Linux环境，我的环境是LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributor ID: CentOSDescription: CentOS Linux release 7.4.1708
算法链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/aiMarket/aiMarketModelDetail/overview?
= running_loss / len(train_loader) train_acc = 100.0 * correct / total print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {train_loss
共识算法，就是解决对某一提案（目标，投票等各种协作工作），大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题，就可以有如下的设计：1.每次卖票打电话给其他电影院，确认当前票数2.协商售卖时间，比如一三五A卖，二四六B卖3.成立个第三方存票机构，它统一发票通过以上的设计，可以看出一个很重要的解决一致性算法的解决思路
(data) start = int(data.shape[0] * train_test_ratio) x_train, x_test = data[:start], data[start:] # dataLoader for training train_dataset =
关联规则算法的主要应用是购物篮分析，是为了从大量的订单中发现商品潜在的关联。其中常用的一个算法叫Apriori先验算法。
解决办法：模型过于简单、特性不足、正则参数化等原因会引起欠拟合，可以通过如下集中方式解决1.模型复杂化，使用更为复杂的算法或模型替代原先模型，或是增加原先使用模型的复杂度，例如回归模型添加更多高次项，增加决策树深度等2.可以考虑添加特征，从数据中挖掘更多特征，对特征进行变化、使用组合特征
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