近年、最も話題になっているのは人工知能だと思いますが、AlphaGO が囲碁の世界チャンピオンに勝利したことにより、人工知能の話題が再び爆発しました。実際、人工知能技術は長い間、画像認識、ロボット工学、検索エンジン、自動運転技術など、私たちの生活のさまざまな分野に反映されており、そのすべてが好調に推移しています。今すぐ人工知能の学習を始めるのは良い選択です。人工知能の学習に必要な言語はわかりますか?
Python とは何かを理解しましょう
ここでは Python について説明するので、まず Python とは何かを理解する必要があります。 Python はコンピュータ プログラミング言語であり、動的なオブジェクト指向スクリプト言語です。元々は自動化されたスクリプト (シェル) を記述するために設計されました。バージョンが継続的に更新され、新しい言語機能が追加されることで、開発に使用されることが増えています。独立した大規模なプロジェクト。
Python が人工知能に好まれる言語である理由
人工知能とデータ サイエンスの助けにより、Python 言語は世界のトップの地位に上り詰めました。プログラミング言語の生態連鎖. Python と AI はすでに密接に結びついていると言えます。 Python の利点は、リソースが豊富で、堅牢な数値アルゴリズム、アイコン、データ処理インフラストラクチャがあり、非常に優れた生態環境を確立できることです。Python のパッケージ化機能、構成可能性、埋め込み可能性は非常に優れており、さまざまな機能を統合できます。 Python モジュールにラップされ、美しいインターフェイスが公開されます。また、Python には豊富で強力なクラス ライブラリがあり、他の言語 (特に C/C) で作られたさまざまなモジュールを簡単に接続できる、グルー言語とも呼ばれています。
人工知能を学ぶには、まずプログラミング言語を学ぶ必要があり、Python が第一候補です。今すぐ人工知能の学習を始めることは非常に賢明であり、Liewei Technology は、誰もができるだけ早く人工知能の分野で変化を起こすことができることを望んでいます。
以上が人工知能開発言語とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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