一、法兰西斯·高尔顿对生物学的贡献是什么？
法兰西斯·高尔顿（Francis Galton 1822.02.16－1911.01.17）是英国人类学家、生物统计学家、英国探险家、优生学家、心理学家、差异心理学之父，也是心理测量学上生理计量法的创始人，遗传决定论的代表人物。
法兰西斯·高尔顿于1822年2月16日出生于英格兰伯明翰市斯帕克布洛(Sparkbrook)附近的拉杰斯(Larches)一个显赫的银行家家庭。父亲特铁斯·高尔顿和祖父塞缪尔·约翰都是热爱自然的科学家。高尔顿是家中第9个孩子，他的外祖父正是达尔文的祖父，因此与达尔文是表兄弟。姐姐阿黛尔是幼年高尔顿的启蒙老师，他从小智力超常、聪颖过人，显然是一位神童。
高尔顿6-7岁时，就对博物学产生兴趣，并按自己的方法对昆虫、矿物标本进行分类。8岁时他被送进寄宿学校正式接受教育。13岁时就打算从事一项“高尔顿飞行计划”。15岁开始在伯明翰市立医院做了两年内科见习医生。18岁时到伦敦国王学院学习解剖学和植物学，随后又转到剑桥大学三一学院学习自然哲学和数学，但因身体原因未获学位即离开学校，后又进入圣乔治医院继续学医。与童年时代的“神童”相比，高尔顿的高等教育杂乱无章也不太成功，有人认为正是这样为他日后成为维多利亚时代最博学的学者奠定了基础。
22岁那年父亲去世之后高尔顿获得了一笔可观的遗产。他放弃医业决定过一种无拘无束的学者生活，这使他成为在自己书斋里完成科学创造的“绅士科学家”。从1845年开始，高尔顿对地理科学发生兴趣。1850年，他与友人先后远赴马耳他、埃及尼罗河流域和南非进行科学考察，还曾只身进入巴勒斯坦腹地。这使他成为一位大无畏的知名探险家，在科考中他搜集了许多珍贵资料。1853年被选为皇家地理学会会员，1856年又被选为皇家学会会员，时年34岁。1852年高尔顿返回英国后不再远游。和达尔文一样，由于远出考察患上了一种“神秘的疾病”（神经不稳症）。1853年高尔顿结婚。1857年定居伦敦，正式开始了他的书斋式的科学研究活动。
高尔顿平生著作，据卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）不完全统计，著书15种，撰写各种学术论文220篇，涉猎范围包括地理、天文、气象、物理、机械、人类学、民族学、社会学、统计学、教育学、医学、生理学、心理学、遗传学、优生学、指纹学、照像术、登山术、音乐、美术、宗教等，是一位百科全书式的学者。
1909年，高尔顿被英国王室授予勋爵称号。1911年1月17日，高尔顿因急性支气管炎逝于英国萨里郡(Surrey)黑索米尔镇(Haslemere)。尔，享年89岁。他虽然创立了优生学，自己却没有留下一个后代。高尔顿死后，皮尔逊被委托整理其学术遗物。1914-1930年先后出版了三卷本的《法兰西斯·高尔顿的生平、书信和工作》留传于世。
二、机器学习都包括了些什么？
许多人将机器学习视为通向人工智能的途径，但是对于统计学家或商人而言，机器学习也可以是一种强大的工具，可以实现前所未有的预测结果。
为什么机器学习如此重要?
在开始学习之前，我们想花一些时间强调WHY机器学习非常重要。
总之，每个人都知道人工智能或人工智能。通常，当我们听到AI时，我们会想象机器人到处走动，执行与人类相同的任务。但是，我们必须了解，虽然有些任务很容易，但有些任务却很困难，并且距离拥有像人类一样的机器人还有很长的路要走。
但是，机器学习是非常真实的并且已经存在。它可以被视为AI的一部分，因为当我们想到AI时，我们想象的大部分内容都是基于机器学习的。
在过去，我们相信未来的这些机器人将需要向我们学习一切。但是人脑是复杂的，并且并非可以轻松描述其协调的所有动作和活动。1959年，亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)提出了一个绝妙的主意，即我们不需要教计算机，但我们应该让他们自己学习。塞缪尔(Samuel)也创造了“机器学习”一词，从那时起，当我们谈论机器学习过程时，我们指的是计算机自主学习的能力。
机器学习有哪些应用?
在准备这篇文章的内容时，我写下了没有进一步说明的示例，假定所有人都熟悉它们。然后我想：人们知道这些是机器学习的例子吗?
让我们考虑一些。
自然语言处理，例如翻译。如果您认为百度翻译是一本非常好的字典，请再考虑一下。百度翻译本质上是一组机器学习算法。百度不需要更新百度 Translate;它会根据不同单词的使用情况自动更新。
哦，哇 还有什么?
虽然仍然是主题，但Siri，Alexa，Cortana都是语音识别和合成的实例。有些技术可以使这些助手识别或发音以前从未听过的单词。他们现在能做的事令人难以置信，但在不久的将来，它们将给人留下深刻的印象!
SPAM过滤。令人印象深刻，但值得注意的是，SPAM不再遵循一组规则。它自己了解了什么是垃圾邮件，什么不是垃圾邮件。
推荐系统。Netflix，淘宝，Facebook。推荐给您的所有内容都取决于您的搜索活动，喜欢，以前的行为等等。一个人不可能像这些网站一样提出适合您的推荐。最重要的是，他们跨平台，跨设备和跨应用程序执行此操作。尽管有些人认为它是侵入性的，但通常情况下，数据不是由人处理的。通常，它是如此复杂，以至于人类无法掌握它。但是，机器将卖方与买方配对，将电影与潜在观众配对，将照片与希望观看的人配对。这极大地改善了我们的生活。
说到这，淘宝拥有如此出色的机器学习算法，它们可以高度确定地预测您将购买什么以及何时购买。那么，他们如何处理这些信息?他们将产品运送到最近的仓库，因此您可以在当天订购并收到产品。难以置信!
金融机器学习
我们名单上的下一个是金融交易。交易涉及随机行为，不断变化的数据以及从政治到司法的各种因素，这些因素与传统金融相距甚远。尽管金融家无法预测很多这种行为，但是机器学习算法会照顾到这种情况，并且对市场的变化做出响应的速度比人们想象的要快。
这些都是业务实现，但还有更多。您可以预测员工是否会留在公司或离开公司，或者可以确定客户是否值得您光顾-他们可能会从竞争对手那里购买还是根本不购买。您可以优化流程，预测销售，发现隐藏的机会。机器学习为机会开辟了一个全新的世界，对于在公司战略部门工作的人们来说，这是一个梦想成真。
无论如何，这些已在这里使用。然后，我们将进入自动驾驶汽车的新境界。
机器学习算法
直到最近几年，无人驾驶汽车还是科幻小说。好吧，不再了。自动驾驶汽车已经驱动了数百万英里(即使不是数十亿英里)。那是怎么发生的?没有一套规则。而是一组机器学习算法，使汽车学习了如何极其安全有效地驾驶。
我们可以继续学习几个小时，但我相信您的主旨是：“为什么要使用机器学习”。
因此，对您来说，这不是为什么的问题，而是如何的问题。
这就是我们的Python机器学习课程所要解决的问题。蓬勃发展的数据科学事业中最重要的技能之一-如何创建机器学习算法!
如何创建机器学习算法?
假设我们已经提供了输入数据，创建机器学习算法最终意味着建立一个输出正确信息的模型。
现在，将此模型视为黑匣子。我们提供输入，并提供输出。例如，考虑到过去几天的气象信息，我们可能想创建一个预测明天天气的模型。我们将输入模型的输入可以是度量，例如温度，湿度和降水。我们将获得的输出将是明天的天气预报。
现在，在对模型的输出感到满意和自信之前，我们必须训练模型。训练是机器学习中的核心概念，因为这是模型学习如何理解输入数据的过程。训练完模型后，我们可以简单地将其输入数据并获得输出。
如何训练机器学习算法?
训练算法背后的基本逻辑涉及四个要素：
a.数据
b.模型
c.目标函数
d.优化算法
让我们探索每个。
首先，我们必须准备一定数量的数据进行训练。
通常，这是历史数据，很容易获得。
其次，我们需要一个模型。
我们可以训练的最简单模型是线性模型。在天气预报示例中，这将意味着找到一些系数，将每个变量与它们相乘，然后将所有结果求和以得到输出。但是，正如我们稍后将看到的那样，线性模型只是冰山一角。依靠线性模型，深度机器学习使我们可以创建复杂的非线性模型。它们通常比简单的线性关系更好地拟合数据。
第三个要素是目标函数。
到目前为止，我们获取了数据，并将其输入到模型中，并获得了输出。当然，我们希望此输出尽可能接近实际情况。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html这就是目标函数出现的地方。它估计平均而言，模型输出的正确性。整个机器学习框架归结为优化此功能。例如，如果我们的函数正在测量模型的预测误差，则我们希望将该误差最小化，或者换句话说，将目标函数最小化。
我们最后的要素是优化算法。它由机制组成，通过这些机制我们可以更改模型的参数以优化目标函数。例如，如果我们的天气预报模型为：
明天的天气等于：W1乘以温度，W2乘以湿度，优化算法可能会经过以下值：
W1和W2是将更改的参数。对于每组参数，我们将计算目标函数。然后，我们将选择具有最高预测能力的模型。我们怎么知道哪一个最好?好吧，那将是具有最佳目标函数的那个，不是吗?好的。大!
您是否注意到我们说了四个成分，而不是说了四个步骤?这是有意的，因为机器学习过程是迭代的。我们将数据输入模型，并通过目标函数比较准确性。然后，我们更改模型的参数并重复操作。当我们达到无法再优化或不需要优化的程度时，我们将停止，因为我们已经找到了解决问题的足够好的解决方案。
https://www.toutiao.com/i6821026294461891086/
三、机器鸟雨燕是哪个公司产的？
机器鸟雨燕是由中国的科技公司华为生产的。该产品是一种无人机，可以在空中飞行并进行各种任务。机器鸟雨燕可以用于监视和收集数据，例如在农业、环境和气象等领域的应用。它还可以用于搜索和救援任务，例如在自然灾害和紧急情况下，以及在各种军事和安全应用中。机器鸟雨燕的高度灵活性和可编程性使其在各种领域都具有广泛的应用前景。
四、风在空中做什么？
风能做哪些好事和坏事？
一、好事
1、风可传播植物花粉、种子，帮助植物授粉和繁殖。
2、风速适度对改善农田环境条件起着重要作用。近地层热量交换、农田蒸散和空气中的二氧化碳、氧气等输送过程随着风速的增大而加快或加强。
3、风能为洁净的能量来源。风能设施日趋进步，大量生产降低成本，在适当地点，风力发电成本已低于其它发电机。
二、坏事
1、传播病原体，蔓延植物病害。高空风是粘虫、稻飞虱、稻纵卷叶螟、飞蝗等害虫长距离迁飞的气象条件。
2、大风使叶片机械擦伤、作物倒伏、树木断折、落花落果而影响产量。
3、大风还造成土壤风蚀、沙丘移动， 而毁坏农田。在干旱地区盲目垦荒，风将导致土地沙漠化。牧区的大风和暴风雪可吹散畜群，加重冻害。