最近一直對人工智慧感興趣，從而產生了對未來高階的智械能人的構想。
我覺得可以建立乙個世界級的快速學習的智械能人。這個模型大約是這樣的：首先有乙個世界級（比較大範圍的共享）的**神經中心，用以分析和導向。在這個**神經周圍延伸出第二層的**神經（區域中心），看情況進行延伸（深度根據需要進行自動分配），最末端是各種類人功能的模組，比如各種模式識別模組和檢測模組（具有反饋能力，對該模組進行排次和能力進行排次，以便更好的解決實際問題），所有模組對**是共享的，這樣每個使用者就共同擁有了所有的最優模組。每個識別模組下面還可以繼續進行分解，比如人臉識別模組下，可以進行眼部識別，鼻子識別，嘴唇識別，心情識別等等。那麼**就擁有了乙個超人的能力，把所有的優勝劣汰的模組的能力集中到**下。比如當乙個使用者和智械能人進行互動時候，單個識別模組不能夠識別出來（比如當前只能進行面部表情識別，卻不能對聲音進行識別的時候）的時候就會**神經進行詢問，**神經對該需求進行分析，做出最優判斷和導向，找到相應的模組進行識別，再返回給使用者。
這樣做的好處時：
1，末端的識別模組是透明的，但是可以為所有人使用者擁有。
2，更多的人參與進來，分享和使用，更快的發展智械能人。
3，這個集合的超人可以非常好的解決問題，並為大眾提供服務。
壞處：1，對這樣乙個超能力者的控制，以及產生的安全問題。
及其他整個框架也是本著模擬人的系統來構建和共享，快速發展和服務大眾。
關於A 的構想
一 原理及偽 實現 a star 演算法的具體作用可以忽略不表了，基本上想用的都知道，不知道的基本上不在乎。具體偽 如下 void findpath point maps,point start,point end else if openlist.contains end 通過isfound判斷是...
簡單MIS的構想
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由「重構」想起的
在作 重構 時的一點感悟。很多時候，可以說重構是對以前工作失誤的彌補，當然，這個失誤不一定是由你乙個人造成的。在重構工作中，最重要的收穫之一就是 在處理乙個複雜軟體系統的設計實現問題上，目前，我還找不到有比使用uml及其建模工具更有效的解決這個問題的方法 國內企業做系統設計的水平和歐美企業的差距還是...