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  • 还记得编程冠军的代码吗? 本书简单介绍一下机器语言(自己还没看的,现在没那水平)感兴趣的可了解一下。第一次上传资源,就闹个0分吧。今后只要大家支持就行了。。
  • 工业机器人编程语言入门 如果您对人工智能和机器学习领域感兴趣,那么您可能正在计划在令人兴奋和动态的编程世界中前进的道路。 但是,如果将来看到AI和机器学习,应该学习哪些语言? 有这么多种选择,您需要在选择...

    工业机器人编程语言入门

    如果您对人工智能和机器学习领域感兴趣,那么您可能正在计划在令人兴奋和动态的编程世界中前进的道路。 但是,如果将来看到AI和机器学习,应该学习哪些语言? 有这么多种选择,您需要在选择最能满足您的需求并帮助确保AI和机器学习领域的未来发展的语言方面具有策略性。 在本文中,我们将介绍最主要的五种语言,这些语言为我们的新机器霸主征服世界铺平了道路,或者至少能够自己处理更多日常任务。

    让我们来看看您现在需要学习的五种语言,才能开始在AI和机器学习领域。

    1. Python:

    Python是AI和机器学习领域中最重要的语言。 由于其简单性,它已成为AI的常用语言。 与其他编程语言相比,Python快速学习并减少了开发所需的时间,同时保持了对面向对象,功能以及面向过程的编程的支持。

    Python有许多可用的代码库,例如用于计算的Numpy和用于机器学习的Pybrain,从而减少了用Python编程所需的时间。 许多学生之所以决定使用这种语言,是因为它很受欢迎,可以轻松找到额外的在线教程,论坛,支持小组等。如果您独立学习编程语言,它会派上用场。 每当学生遇到编码问题时,他都可以在线查找其他信息。

    2. R:

    R语言是用于分析,处理和评估统计数据的流行选择。 例如,可以使用R语言生成可用于出版物的图表,其中包括实现可用于打印的最终产品所需的所有数学公式和方程式。 虽然R是众所周知的通用编程语言,但是有几种软件包可以使R特别适合于机器学习和AI。

    这些包括RODBC,Gmodels,Class和Tm。 这些软件包简化了实现机器学习算法的过程,特别是针对面向业务的问题。 尽管Python更直观,但R需要一定的数学背景,并且它越强,越好。

    如果您有足够的数学知识,那么即使您最初并不觉得它是一种优雅的语言,也应该考虑使用该语言,因为您将有机会在其中脱颖而出。 如果在继续学习R的过程中感觉好像被卡住了,那就去研究数学吧。

    3. Lisp:

    自1958年成立以来, Lisp一直没有像它的更现代的同行那么出名,它一直是AI和机器学习的重要语言。Lisp是AI的父亲John McCarthy开发和使用的语言。 Lisp具有许多优势,使其非常适合于AI。

    首先,它非常适合原型制作。 它还允许轻松动态地创建新对象。 除此之外,Lisp的自动垃圾收集功能有助于使一切平稳运行。 它的开发周期以其能够在程序运行时交互式地评估表达式并重新编译函数的能力而闻名。

    这些功能非常有用,以至后来的语言复制了其中的许多功能。 但是,Lisp仍然是原始的。

    4.序言:

    Prolog是一种灵活而强大的编程语言,通常用于机器学习和AI。 Prolog以其模式匹配,基于树的数据结构和自动回溯的效率而闻名。 Prolog最受欢迎的用途之一是在医疗领域,它也广泛用于AI行业。

    这是补充语言的一个很好的例子。 而且,对于医学专家和AI专家来说,这是一项很好的“附加”技能。 也许这很奇怪,但是您不必深入研究,即使某些基础知识已经可以提高您在市场上的价值。

    5. Java:

    Java是最普遍的编程语言之一,并且在众多领域中得到广泛采用。 但是,Java也很适合AI,因为它的优势与AI的搜索算法,人工神经网络和基因编程相吻合。

    由于Java的易用性和易于调试的特性,它提供了一个灵活的工作环境,可以使AI编程更加轻松。 它的打包服务和图形表示形式还可以帮助为大型项目创建更简单的工作流程。 当有吸引力的图形界面是成功项目的关键时,Java可能是最佳选择。

    结论:

    它不是市场上流行的编程语言的详尽列表。 但是,最好将选择范围缩小到具有不同特征的几个选项。 选择最适合您的语言可能是一个艰难的决定,但是您会发现这五种语言提供了成功进入AI和机器学习领域所需的灵活性和选择范围。

    这些语言还提供了另一个优势。 由于它们中的许多很流行且很常见,因此如果您遇到困难,可以使用很多编程帮助 无论您的编程技能是最初的水平还是临近期限,专家都可以在每一步为您提供帮助。

    最终,您选择掌握的语言应该是最符合您的兴趣和目标的一种。 首先研究您最感兴趣的AI和机器学习领域,以及这些领域中最常用的编程类型。

    了解在完成您希望完成的项目类型上所需的工作,并使您的教育和技能与目标和梦想相匹配。 最终,与您掌握哪种语言相比,如何完成所承担的项目并使其取得成功并不重要。 有了几种主要的编程语言 ,您便可以轻松开发出可以创建功能强大的项目的灵活方法。

    翻译自: https://hackernoon.com/5-programming-languages-to-get-started-in-artificial-intelligence-and-machine-learning-kg3s3yzz

    工业机器人编程语言入门

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  • 本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R、Python、MATLAB 和 OCTAVE,并列举了这些语言(工具)的优缺点。海风教育退费 海风教育在线辅导0元一对一试听课等你来领取,领取课程方法...

    本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R、Python、MATLAB 和 OCTAVE,并列举了这些语言(工具)的优缺点。海风教育退费

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    R 语言

    R 是一种用于统计计算和图形计算的语言及环境。它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异,但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。

    优点:
    端到端开发到执行(一些 brokers package 允许执行,IB)
    开发速度快(比 Python 的代码少 60%)
    开源包多
    成熟的量化交易包(quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts)
    活跃的社区
    使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C

    缺点:
    比 Python 慢,尤其是在迭代循环和非向量化函数中
    比 MATLAB 绘图差,难以实现交互式图表
    创建独立应用程序的能力有限

    Python

    Python 是一种用于通用编程的解释型高级编程语言,由 Guido van Rossum 创建并于 1991 年首次发布。Python 的设计强调代码可读性,使用了大量空格。它的结构使其在大规模和小规模编程中都能清晰明了。

    优点:
    端到端开发到执行(一些 brokers package 允许执行,IB)
    开源包(Pandas、Numpy、scipy)
    交易包(zipline、pybacktest、pyalgotrade)
    最适合一般编程和应用程序开发
    可连接 R、C++ 和其他语言的「胶水」语言
    总体速度最快,尤其是在迭代循环中

    缺点:
    有一些不成熟的包,尤其是交易包
    有些包与其他包不兼容或包含重叠
    在金融领域的社区要比 R 小
    与 R 或 MATLAB 相比,相同操作需要更多代码
    追踪静默错误(silent error)可能需要很长时间(即使使用可视化调试器/IDE)

    MATLAB

    MATLAB(matrix laboratory)是一种多范型数值计算环境。作为 MathWorks 开发的一种专用编程语言,MATLAB 允许矩阵运算、函数和数据绘图、算法实现、用户界面创建,以及与用其他语言(包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python)写成的程序进行交互。

    尽管 MATLAB 的设计初衷是数值计算,但其中的可选工具箱使用 MuPAD symbolic engine,具备符号计算能力。额外的包 Simulink 添加了图多领域模拟和针对动态和嵌入系统的基于模型的设计。

    优点:
    最快的数学和计算平台,尤其是向量化运算/线性矩阵代数
    适合所有数学和交易领域的商业级软件
    脚本简短,但高度集成了所有包
    拥有图和交互式图表的最佳可视化
    具备良好测试和支持
    易于管理多线程支持和垃圾收集
    最好的调试器

    缺点:
    无法执行,必须转换成另一种语言
    昂贵:每个 license 大约 1000 美元,每添加一个包需要额外支付 50+ 美元
    无法与其他语言很好地集成
    很难检测出交易系统中的偏差(它是为数学和工程模拟而构建的),因此可能需要广泛的测试
    糟糕的迭代循环性能
    无法开发单独的应用

    Octave

    Octave 可以看作是商业语言 MATLAB 的 GNU 版本,它是一种脚本矩阵语言(scripting matrix language),其语法有大约 95% 可与 MATLAB 兼容。Octave 由工程师设计,因此预装了工程师常用的程序,其中很多时间序列分析程序、统计程序、文件命令和绘图命令与 MATLAB 语言相同。

    优点:
    首先,目前没有可用的鲁棒性 Octave 编译器,且没有必要有,因为该软件可以免费安装
    Octave 和 Matlab 的语言元素相同,除了一些个例,如嵌套函数。Octave 仍然处于积极开发的状态,每一个偏离 MATLAB 语法之处都被视为 bug 或者至少是待解决问题
    Octave 有很多可用工具箱,只要程序不要求图形输出,那么在不进行大量更改的前提下,使用 Octave 运行和使用 Matlab 运行差不多
    图方面的能力是 MATLAB 的优势。MATLAB 最新版本包括 GUI 设计器,包含大量很棒的可视化特征
    Octave 使用 GNU Plot 或 JHandles 作为图形程序包,JHandles 与 Matlab 中的图形程序包更接近一些。但是,Octave 不具备类似 GUI 设计器的组件,其可视化机制很受限且不与 MATLAB 兼容
    集成开发环境也是类似的情况:Octave 有一个 QTOctave 项目,但仍处于早期阶段
    Octave 社区的合作很可能帮助该软件很快提供更好、更兼容的图以及 GUI 能力

    缺点:

    它只是 MATLAB 的免费开源版本,无法带给用户新的东西。

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  • 机器学习语言必备-Python语言入门(一) 1.Python语言介绍& 为什么Python如此受欢迎? Python语言特点 Python:面向对象+解析性 Python解析器:4种 Cpython Jpython IronPython PYPY Python版本 Python2.x...

    机器学习语言必备-Python语言入门(一)

    1.Python语言介绍& 为什么Python如此受欢迎?

    • Python语言特点
      • Python:面向对象+解析性
      • Python解析器:4种
        • Cpython
        • Jpython
        • IronPython
        • PYPY
      • Python版本
        • Python2.x版本
        • Python3.x版本
        • 最大的区别就是print
      • Python的应用广、优点多、缺点:Python执行速度较慢—Julia语言
      • Python设计哲学—接近人类自然语言------Python胶水语言---------Python不要重复造轮子

    2.Python基础环境及PyPi介绍

    • Python基础环境安装—参考python官网:www.python.org
    • python2和python3-直接下载exe或msi文件进行安装即可
    • 安装完按成后使用python2和python3进行简单的代码编写-----python module/comand line
    • Java—组织java代码的方式.java文件-----jar包-------maven仓库-----在线(maven install)和离线下载
    • Python—组织python语言的方式.py文件----whl包-----------pypi(python package index)-------在线和离线下载
      • 在线安装pip install numpy
      • numpy-1.15.4-cp27-cp27m-manylinux1_i686.whl (10.2 MB)
      • numpy-1.15.4-----------cp27(python27)-------------manylinux(linux版本)----i686平台
      • 文件后缀whl轮子文件
    1. Anaconda数据科学环境安装
    • Anaconda分为Python2和Python3版本----平台版本
    • 安装的时候直接下一步安装,需要注意的是将Anaconda环境变量配置到PATH中,并且注意位置
    • Anaconda中很多的组件—注意:Anaconda是数据科学开发环境(集成了python环境+多个数据科学包)
    • Anaconda Navigater–导航—打开jupyter、Spyder
    • Anaconda Ipython----增强式的python
    • Anaconda jupyter notebook-----提供web服务访问网站交互式的书写代码
    • 学会使用jupyter书写代码----------公司工业场景+pycharm
    • Spyder—IDE(集成开发环境)

    4.Conda的主要操作

    • conda命令—pip命令----均可完成python包的安装、卸载、更新等操作
    • pip list conda list
    • pip install xxx conda install xxx
    • pip instal -U xxxx conda install -U xxx
    • pip uninstall xxx conda uninsgall xxx
    • Conda究竟和pip差别在哪里?
      • 在conda安装时候显示是使用pip显式安装
      • conda命令可以创建单独的python环境
        • conda create tensorflow python==2.7.0
        • 创建了一个名字叫做tensorflow的环境并且python版本是2.7.0
        • 该命令创建好之后是独立的沙箱环境

    5.Pycharm+Anaconda环境整合

    • 安装pycharm-------准备好了
    • 通过pycharm整合Anaconda
    • 通过setting的python-interpreter功能设置python解析器(全局设置)
    • 通过python文件的右上角设置环境,进行局部设置
    • 将python script进行设置—加入编码方式、名字、作者、时间、文件名

    6.Python版本差异

    • PYTHON的print差别
      • python2中-print是一个语句
      • python3中print是一个函数-()
    • Python编码方式差别
      • python2中是ascii码
      • python3中是unicode码

    7.python编码解码

    • Python编码方式差别
      • python2中是ascii码
      • python3中是unicode码

    8.python语言的数据类型

    • Python的导入
      • import 操作
    • 数值类型
      • 直接定义使用type查看类型
      • 同时id查看内存中的值,hash吃哈看hash值
      • +、-、、/、*
      • 单目运算符
      • 双目运算符
      • 其他操作
    • 字符串、常量
      • 科学计数法
      • 引号–三引号进行原样输出,如何去掉,加\

    9.python的输入

    • python2和python3区别
      • python2中
        • raw_input–无论输入的是什么,输出一定是string类型
        • input—原样输入,如果是string类型务必加引号
      • python3中
        • input和raw_input是一致的,如果输入的是整形的数据,请务必进行强制类型转换

    10.python输出语句

    • print
      • 格式输出
      • 1.直接用逗号进行拼接
      • 2.直接用+进行拼接,需要注意的是数值类型需要转换为str类型
      • 3.用{}形式,.format结构
      • 4.用{0}-{1}…format()结构
      • 5.用%形式给定类型进一步输出

    11.python随机数生成程序

    • python自带的random
    • python的numpy中的random模块产生的是矩阵的随机数

    12.python的四种数据结构详解

    • list列表:有序、异质、根据下标进行查询、更新、删除等操作
    • tuple元祖:有序,异质,根据下标进行查询,但是更新和删除操作的话无法实现
    • dict字典:无序、异质、根据key查询value,根据key更改value,根据key删除value
    • set集合:集合的三要素

    13.python的list详解

    • list列表:有序、异质、根据下标进行查询、更新、删除等操作
    • list中各个类型数据的转换
    • list()工厂函数转换
    • 切片操作----非常重要-----l1[start,stop,step]

    14.zip和enumerate函数详解

    • zip函数将各个不同组的元素进行组合
    • enumerate函数能够完成枚举类型变量输出,对start的值进行调整

    15.list函数实战

    • list的函数—对list的基本操作
    • 求长度、最大值、最小值、排序,删除、更改等操作

    16.tuple操作

    • 定义一个只有一个元素的tuple,一定要加逗号,或者通过type查看
    • 在tuple中定义list可以直接更改list中各个元素的
    • tuple中最重要的操作是切片—重点掌握

    17.dict详解及函数操作

    • dict字典
      • 创建方式
        • dict对象
        • { k:v}
      • 查询:根据key,但是key必须唯一,key必须是具备hash值的不可改变类型
      • 直接对key进行删除
    • dict函数
      • 字典的增删改查、字典的各种函数的实现

    18.set集合详解

    • set-确定性、唯一性、无序性
    • set的基本创建----{元素}
    • set根据update\add\等方法进行更新和增加元素的值
    • set作用就是对原有的数据加上set集合去重
    • set运算----交并补集

    19.列表推导式

    • 推导式:求解满足条件的列表
    • 列表推导式–本质上还是一个列表
    • 语法:[表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件]
      • 序列或迭代对象指的是list、tuple、dict、set
    • 应用场景:
      • 使用列表推导式完成矩阵的转置、矩阵元素的平铺
      • 使用列表推导式完成不符合条件的元素的过滤等操作

    20.几个补充函数理解

    • map函数
      • 将函数作用于序列爽
    • reduce函数
      • 将函数作用于序列上,直接做的是累计求和
    • filter函数
      • 将函数作用于序列上,求解满足过滤条件的元素

    21.元祖和字典推导式

    • 元祖推导式----生成器推导式—求解满足条件的元祖—惰性求值----next()求解
    • 字典推导式----求解满足条件的字典----{key:value for key,vaue in zip(xx,xxx)}
    • 有序字典
      • from collections import OrderDict
        dict=OrderDict()
        dict["apple"]=1
        

    22.扩展-Vscode+Anaconda

    • 扩展
    • vscode通过配置文件配置环境变量进行python开发

    23.总结

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