请问大神谁知道人工智能时代的一天为何首选Python呢,求

微信扫一扫,分享给好友吧。明年找工作,求python大神指条明路
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本人要找工作,有c的编程基础,学过matlab,现在做fpga,无奈我对硬件不太感兴趣,想找互联网工作,所以想学习python。但是又不知道如果用python找工作能够干神马,而且我现在在看廖雪峰的python语法,
求大神们给指条明路,而且是否还需要接触一下java,现在也在看linux,求有经验的人可以交流一下,最好是程序猿或者程序媛~因为想做技术挑战一下
app? 还是去学javascript 搞全栈开发
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为什么 Python 学习适合人工智能时代 人工智能是未来发展的一大趋势,在人工智能发展的同时也增大了 Python 的发展空间,都说 Python 是人工智能时代最好的编程语言,那为什么 Python 如此适合人工智能时代呢,下面我们就来探讨一下。
Python 为什么适合人工智能? Python 是一种用 LISP 和 JAVA 编译的语言。按照 Norvig 文章中对 Lips 和 Python 的比较,这两种语言彼此非常相似,仅有一些细小的差别。还有 JPthon,提供了访问 Java 图像用户界面的途径。这是 PeterNorvig 选择用 JPyhton 翻译他人工智能书籍中程序的的原因。 JPython 可以让他使用可移植的 GUI 演示,和可移植的 http/ftp/html 库。因此,它非常适合作为人工智能语言 的。 在人工智能上使用 Python 比其他编程语言的好处 优质的文档 平台无关,可以在现在每一个*nix 版本上使用
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和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速 Python 有许多图像加强库像 Python Imaging Libary,VTK 和 Maya 3D 可 视化工具包,Numeric Python, Scientific Python 和其他很多可用工具可以于 数值和科学应用。 Python 的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人 工智能应用来说都是非常重要的因素。 对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的 shell 脚本还是整个网 站应用。 最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI 的 Python 库 总体的 AI 库 AIMA:Python 实现了从 Russell 到 Norvigs 的“人工智能:一种现代的 方法”的算法 pyDatalog:Python 中的逻辑编程引擎 SimpleAI:Python 实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过 的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。 EasyAI:一个双人 AI 游戏的 python 引擎(负极大值,置换表、游戏解决)
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机器学习库 PyBrain 一个灵活, 简单而有效的针对机器学习任务的算法, 它是模块化的 Python 机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。 PyML 一个用 Python 写的双边框架,重点研究 SVM 和其他内核方法。它 支持 Linux 和 Mac OS X。 scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案, 可以在不同的上下文中重用: 机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是 python 的一个模块,集成了 经 典 的 机 器 学 习 的 算 法 , 这 些 算 法 是 和 (numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。 MDP-Toolkit 这是一个 Python 数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。 它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元, 可以组合成数据 处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算 法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢 特征分析), 流型学习方法(局部线性嵌入), 集中分类, 概率方法(因子分析, RBM), 数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库 NLTK 开源的 Python 模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言 处理和文本分析。有 windows,Mac OSX 和 Linux 版本。 案例 做了一个实验, 一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件 通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工, 从而提高了管理和工 作习惯。
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使用 Python 机器学习库,opencv 和 haarcascading 概念来培训。建立了 样品 POC 来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福, 生气,悲伤,厌恶,怀疑,蔑视,讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库 中,甚至整个办公室都可以通过在 Android 设备或桌面点击一个按钮来取回。 开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。 在深入 学习算法和机器学习的帮助下,可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队 反馈。
结论 python 因为提供像 scikit-learn 的好的框架,在人工智能方面扮演了一个 重要的角色:Python 中的机器学习,实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS 中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架,它的快速原 型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI 需要大量的研究,因此没有必
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要要求一个 500KB 的 Java 样板代码去测试新的假说。python 中几乎每一个想 法都可以迅速通过 20-30 行代码来实现(JS 和 LISP 也是一样)。因此,它对于人 工智能是一门非常有用的语言。 Python 已经成为全球前 5 大流行编程语言之一,它易读易学非常适合快速 开发,同时 Python 编程简单直接,难度低非常适合初学者,另外 Python 在人 工智能时代将会有很大的发展,学习 Python 你的前途会有无限可能。
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