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为何人工智能 AI 首选Python 读完这篇文章你就知道了

为何人工智能(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。

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实现不同编程语言间的自由代码转换需要注意些什么?【经验分享】

作为编程语言,所支持的数据类型是进行后续处理工作的基石。像整数、浮点数、逻辑值、字符与字符串这几种基础的数据类型各种编程语言里都是必备,当然在处理上有一些差别,例如C/C++等编程语言中就要求用户必须先声明数据类型,而像python等编程语言中则对声明数据类型没有那么严格的要求,可以声明也可以不声明,编译器会根据赋值自动判断。除了基础的数据类型,不同编程语言往往还会有一些自己特有的数据类型,虽是特有的,但在其他编程中也可以找到替代类型。比如Python中的Dictionary数据类型,在matlab中就没有这样的数据类型,那有没有可以替代方法呢,当然是有的,咱们可用matlab的cell或struct来替代。

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Python 为何能坐稳 AI 人工智能 的 头牌语言

在这里我要明确表个态,对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说,把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的,而且是必须的。或者换个方式说,如果你将来想在这个行业混,什么都不用想,先闭着眼睛把 Python 学会了。当然,Python不是没有它的问题和短处,你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配,但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置,这一点毫无疑问。我甚至认为,由于 Python 坐稳了这个位置,由于这个行业未来需要大批的从业者,更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言,这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。

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在动作观察,运动想象和站立和坐姿执行过程中解码脑电节律

事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口(BCI)中,特别是在站立和坐姿中,起着重要的作用。然而,人们对站立和坐着的大脑皮层活动的差异知之甚少,尤其是大脑的意图是如何调节运动前的感觉运动节奏的。在本研究中,研究人员旨在研究在站立和坐着的动作观察(AO)、运动想象(MI)和运动执行(ME) 期间连续性EEG节奏的解码。研究人员开发了一项行为任务,在该任务中,参与者被指示对坐立和站坐的动作执行AO和MI/ME。实验结果表明,在AO期间ERD比较显著,而在MI期间ERS在感觉运动区域的alpha带较为典型。结合常用空间模式(FBCSP)和支持向量机(SVM)进行离线和分类器测试分析。离线分析表明,AO和MI的分类在站-坐转换时的平均准确率最高,为82.73±2.54%。通过分类器测试分析,研究人员证明了MI范式比ME范式具有更高的解码神经意图的性能。

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