he4o是一个AGI系统，是以螺旋论为基础开发的信息熵减机（通用人工智能系统），它是螺旋论在信息熵减机模型上的实践项目，所以he4o本质上是一个信息熵减机。
- 支持迁移学习和强化学习
- 完善的知识表征，终身动态学习
- 解决了常识获取问题（定义问题）
- 宏微相对与一体的设计
- 可思考的系统
第一梯队:1950年图灵提出"可思考的机器"和"图灵测试",他说:"放眼不远的将来,我们就有很多工作要做";
第二梯队:1956达特矛斯会议后,明斯基和麦卡锡等人穷其一生心血,虽未落地,却为AGI奠定了很多基础;
第三梯队:随着bigData,云计算等成熟,AI迎来DL热,但DL并非全功能型智能体,he4o旨在解决这一问题。
螺旋论从2017年2月正式开始研究至2018年2月成熟，历时一年。
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| 1. 定义 |
| 2. 相对 |
| 3. 循环 |
信息熵减机模型是从螺旋论展开，随着理论的成型，模型也在不断完善中，从2017年2月始，2018年3月紧跟着理论成熟，直至今天此模型仍在不断细化中。
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| 1. 神经网络-价值网络模块 |
| 2. 神经网络-时序网络模块 (可抽具象) |
| 3. 神经网络-概念网络模块 (可抽具象) |
| 4. 神经网络-特征网络模块 (下版本实现) |
| 5. 神经网络-稀疏码模块 |
| 6. 思维控制器 (与网络相对,根据网络向性分为四种思维模式) |
| 7. 感官身体 |
| 8. 现实世界 |
注: 神经网络的模型十字总结:横向组与分,纵向抽具象; |
| 注: 一切都是从无到有,相对与循环; |
注: he4o认为自己活着; 源于循环 |
| 信息熵减机模型示图解析： |
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| 1. 从外到内,从内到外的双向,分别为:从动到静,从静到动; |
| 2. 每外一个模块,与内所有模块之和相对循环 (如神经网络与思维,智能体与现实世界) |
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1. 问题处理 当我们更换镜像源进行pip 安装时，可能会出现报错：ERROR: Cannot determine archive format of ：XXXXXXXXXX 比如我刚开始安装tf2.0： pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==2.0.0 出现了上面的错误，下面我们只需要改成如下即可： pip inst
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1、注册He.net账号 2、创建1个“常规隧道” 3、从隧道详情扩展标签获取代码 eg：auto he-ipv6 iface he-ipv6 inet6 v4tunnel address x:x:x:x:x:x:x:x netmask 64
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/75268357 1.版本 1)操作系统 cat /etc/issue CentOS release 6.6 (Final) Kernel \r on an \m cat /proc/version Linux version 2.6.32-504.el6.x86_64 (mockb
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ssh -o ConnectTimeout=3 -o ConnectionAttempts=5 -o PasswordAuthentication=no -o StrictHostKeyChecking=no $ip “command” 1 ConnectTimeout=3 连接时超时时间，3秒 2 ConnectionAttempts=5
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