- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python、java等哪一门编程语言适合人工智能?由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
谷歌的AI击败了一位围棋大师,是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式,也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展.
人工智能是一种未来性的技术,目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了:无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣,这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质.
开发这些需要注意的第一件事是:
哪一种编程语言适合人工智能?
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言.
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现,最常见的有:Lisp,Prolog,C/C++,近来又有Java,最近还有Python. 。
LISP 。
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐,因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集,动态类型,数据函数,统一的语法,交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程.
PROLOG 。
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合,这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案,或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难.
C/C++ 。
就像猎豹一样,C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序,统计人工智能,如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码,但是要求速度,哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的.
JAVA 。
新来者,Java使用了LISP中的几个理念,最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序,它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级,又没有C那样快,但如果要求可移植性那它是最好的.
PYTHON 。
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 。
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) 。
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python科学包(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.
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.
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://www.cnblogs.com/hanson1/p/7102051.html 。
最后此篇关于python、java等哪一门编程语言适合人工智能?的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python、java等哪一门编程语言适合人工智能?的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我正在处理一组标记为 160 个组的 173k 点。我想通过合并最接近的(到 9 或 10 个组)来减少组/集群的数量。我搜索过 sklearn 或类似的库,但没有成功。 我猜它只是通过 knn 聚类
我有一个扁平数字列表,这些数字逻辑上以 3 为一组,其中每个三元组是 (number, __ignored, flag[0 or 1]),例如: [7,56,1, 8,0,0, 2,0,0, 6,1,
我正在使用 pipenv 来管理我的包。我想编写一个 python 脚本来调用另一个使用不同虚拟环境(VE)的 python 脚本。 如何运行使用 VE1 的 python 脚本 1 并调用另一个 p
假设我有一个文件 script.py 位于 path = "foo/bar/script.py"。我正在寻找一种在 Python 中通过函数 execute_script() 从我的主要 Python
这听起来像是谜语或笑话,但实际上我还没有找到这个问题的答案。 问题到底是什么? 我想运行 2 个脚本。在第一个脚本中,我调用另一个脚本,但我希望它们继续并行,而不是在两个单独的线程中。主要是我不希望第
我有一个带有 python 2.5.5 的软件。我想发送一个命令,该命令将在 python 2.7.5 中启动一个脚本,然后继续执行该脚本。 我试过用 #!python2.7.5 和http://re
我在 python 命令行(使用 python 2.7)中,并尝试运行 Python 脚本。我的操作系统是 Windows 7。我已将我的目录设置为包含我所有脚本的文件夹,使用: os.chdir("
剧透:部分解决(见最后)。 以下是使用 Python 嵌入的代码示例: #include int main(int argc, char** argv) { Py_SetPythonHome
假设我有以下列表,对应于及时的股票价格: prices = [1, 3, 7, 10, 9, 8, 5, 3, 6, 8, 12, 9, 6, 10, 13, 8, 4, 11] 我想确定以下总体上最
所以我试图在选择某个单选按钮时更改此框架的背景。 我的框架位于一个类中,并且单选按钮的功能位于该类之外。 (这样我就可以在所有其他框架上调用它们。) 问题是每当我选择单选按钮时都会出现以下错误: co
我正在尝试将字符串与 python 中的正则表达式进行比较,如下所示, #!/usr/bin/env python3 import re str1 = "Expecting property name
考虑以下原型(prototype) Boost.Python 模块,该模块从单独的 C++ 头文件中引入类“D”。 /* file: a/b.cpp */ BOOST_PYTHON_MODULE(c)
如何编写一个程序来“识别函数调用的行号?” python 检查模块提供了定位行号的选项,但是, def di(): return inspect.currentframe().f_back.f_l
我已经使用 macports 安装了 Python 2.7,并且由于我的 $PATH 变量,这就是我输入 $ python 时得到的变量。然而,virtualenv 默认使用 Python 2.6,除
我只想问如何加快 python 上的 re.search 速度。 我有一个很长的字符串行,长度为 176861(即带有一些符号的字母数字字符),我使用此函数测试了该行以进行研究: def getExe
list1= [u'%app%%General%%Council%', u'%people%', u'%people%%Regional%%Council%%Mandate%', u'%ppp%%Ge
这个问题在这里已经有了答案: Is it Pythonic to use list comprehensions for just side effects? (7 个答案) 关闭 4 个月前。 告
我想用 Python 将两个列表组合成一个列表,方法如下: a = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3] b= ["Sun", "is", "bright", "June","and" ,"Ju
我正在运行带有最新 Boost 发行版 (1.55.0) 的 Mac OS X 10.8.4 (Darwin 12.4.0)。我正在按照说明 here构建包含在我的发行版中的教程 Boost-Pyth
学习 Python,我正在尝试制作一个没有任何第 3 方库的网络抓取工具,这样过程对我来说并没有简化,而且我知道我在做什么。我浏览了一些在线资源,但所有这些都让我对某些事情感到困惑。 html 看起来
我是一名优秀的程序员,十分优秀!