KI-Programmiertools und -Software umfassen: Bildverarbeitung: TensorFlow, Keras, Caffe Verarbeitung natürlicher Sprache: scikit-learn, spaCy, NLTK Sprachverarbeitung: PyTorch, Kaldi, HTK Pr?diktive Analyse: Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Google Cloud KI Plattform
Welche Software gibt es für KI-Programmiertools?
Es gibt viele KI-Programmiertools und Software auf dem Markt, hier sind einige der beliebtesten:
KI-Programmiertools für die Bildverarbeitung
- TensorFlow: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen zum Erstellen von Modellen für die Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantische Segmentierung.
- Keras: Eine benutzerfreundliche Python-Bibliothek zum Aufbau und Training tiefer neuronaler Netze.
- Caffe: Ein Open-Source-Deep-Learning-Framework mit Schwerpunkt auf Bildverarbeitung und Computer-Vision-Aufgaben.
KI-Programmiertools für die Verarbeitung natürlicher Sprache
- scikit-learn: eine Python-Bibliothek, die verschiedene Algorithmen für Maschinen bereitstellt Lernen und Datenanalyse.
- spaCy: Eine Open-Source-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Wortsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging und Abh?ngigkeitsanalyse unterstützt.
- NLTK (Natural Language Toolkit): Eine weit verbreitete Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, einschlie?lich Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und maschineller übersetzung.
KI-Programmiertools für die Sprachverarbeitung
- PyTorch: eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die sich auf Tiefenstudien konzentriert. Es stellt eine Reihe von Modulen für die Sprachverarbeitung bereit.
- Kaldi: Ein Open-Source-Toolkit für die Spracherkennung und -verarbeitung.
- HTK (Hidden Markov Model Toolkit): Ein fortschrittliches Toolkit für die Spracherkennung und -synthese.
KI-Programmiertools für pr?diktive Analysen
- Azure Machine Learning: eine in der Cloud gehostete Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Maschinen Lernmodelle, einschlie?lich Vorhersagemodelle.
- Amazon SageMaker: Eine in der Cloud gehostete Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen, einschlie?lich Modellen für Vorhersagen.
- Google Cloud AI Platform: Eine in der Cloud gehostete Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen, einschlie?lich Vorhersagemodellen.
Dies sind nur einige der beliebtesten Softwaretools, die im Bereich der KI-Programmierung verfügbar sind. Da sich die Technologie weiterentwickelt, werden in Zukunft sicherlich mehr Tools verfügbar sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Software gibt es für KI-Programmiertools?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel k?nnen in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unver?nderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht ge?ndert werden. Unerwünschte Werte k?nnen durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Obwohl es in Python kein integriertes Schlusswort gibt, kann es unübertreffliche Methoden durch das Umschreiben von Namen, Laufzeitausnahmen, Dekoratoren usw. simulieren. 1. 1. Verwenden Sie das Pr?fix doppelt unterstrichen, um das Umschreiben des Namens auszul?sen, was es für Unterklassen schwierig macht, Methoden zu überschreiben. 2. Beurteilen Sie den Anrufertyp in der Methode und geben Sie eine Ausnahme, um die Neudefinition der Unterklasse zu verhindern. 3. Verwenden Sie einen benutzerdefinierten Dekorator, um die Methode als endgültig zu markieren und in Kombination mit Metaklas oder Klassendekorateur zu überprüfen. 4. Das Verhalten kann als Eigenschaftsattribute eingekapselt werden, um die M?glichkeit einer ge?nderten ?nderung zu verringern. Diese Methoden bieten unterschiedliche Schutzgrade, aber keiner von ihnen schr?nkt das Deckungsverhalten vollst?ndig ein.

Reine Funktionen in Python beziehen sich auf Funktionen, die immer denselben Ausgang ohne Nebenwirkungen bei der gleichen Eingabe zurückgeben. Zu den Eigenschaften geh?ren: 1. Determinismus, dh der gleiche Eingang erzeugt immer die gleiche Ausgabe; 2. Keine Nebenwirkungen, dh keine externen Variablen, keine Eingabedaten und keine Interaktion mit der Au?enwelt. Zum Beispiel ist Defadd (A, B): Returna B eine reine Funktion, da Egal wie oft Add (2,3) aufgerufen wird, immer 5 zurückgibt, ohne andere Inhalte im Programm zu ?ndern. Im Gegensatz dazu sind Funktionen, die globale Variablen oder ?nderungen der Eingabeparameter ?ndern, Nicht-Pure-Funktionen. Die Vorteile von reinen Funktionen sind: einfacher zu testen, geeigneter für die gleichzeitige Ausführung, Cache -Ergebnisse zur Verbesserung der Leistung und k?nnen mit funktionalen Programmierwerkzeugen wie MAP () und Filter () gut übereinstimmen.

Das Lesen von JSON -Dateien kann in Python über das JSON -Modul implementiert werden. Die spezifischen Schritte sind: Verwenden Sie die Funktion open (), um die Datei zu ?ffnen, verwenden Sie jSON.load (), um den Inhalt zu laden, und die Daten werden in einem W?rterbuch- oder Listenformular zurückgegeben. Wenn Sie JSON -Zeichenfolgen verarbeiten, sollten Sie json.loads () verwenden. Zu den h?ufigen Problemen geh?ren Dateipfadfehler, ein falsches JSON -Format, Codierungsprobleme und Datentypkonvertierungsunterschiede. Achten Sie auf Pfadgenauigkeit, Format -Legalit?t, Codierungseinstellungen und Zuordnung von Booleschen Werten und Null.

In Python ist die Verwendung von A for Loop mit der Funktion von range () eine h?ufige M?glichkeit, die Anzahl der Schleifen zu steuern. 1. Verwenden Sie, wenn Sie die Anzahl der Schleifen kennen oder nach Index zugreifen müssen. 2. Bereich (Stopp) von 0 bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) von Start bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) fügt die Schrittgr??e hinzu; 3.. Beachten Sie, dass der Bereich nicht den Endwert enth?lt und iterable Objekte anstelle von Listen in Python 3 zurückgibt. 4.. Sie k?nnen überlist (range ()) in eine Liste konvertieren und negative Schrittgr??e in umgekehrter Reihenfolge verwenden.

Der direkteste Weg, um in Python zu unempfindliche String-Vergleiche durchzuführen, besteht darin, zu vergleichen .LOWER () oder .upper (). Zum Beispiel kann Str1.lower () == str2.lower () bestimmen, ob es gleich ist; Zweitens wird für mehrsprachige Text eine gründlichere Fallfold () wie "Stra?" verwendet. Casefold () wird in "Strasse" konvertiert, w?hrend .LOWER () bestimmte Zeichen behalten kann; Darüber hinaus sollte es vermieden werden, == Vergleich direkt zu verwenden, sofern der Fall nicht konsistent best?tigt wird, ist es leicht, logische Fehler zu verursachen. Bei der Verarbeitung von Benutzereingaben, Datenbank oder übereinstimmung schlie?lich

Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter

Die Rolle des Smart -Vertrags von Ethereum besteht darin, eine dezentrale, automatisierte und transparente Protokollausführung zu realisieren. Zu den Kernfunktionen geh?ren: 1. Als Kernlogikschicht von DAPP unterstützt es Token -Emission, Defi, NFT und andere Funktionen; 2. Ausführen von Vertr?gen automatisch über Code, um die Risiken menschlicher Interventionen und Betrugs zu verringern; 3. Erstellen Sie ein Defi -?kosystem, damit Benutzer Finanzgesch?fte wie Kreditvergabe und Transaktionen direkt durchführen k?nnen. 4. Erstellen und Verwalten digitaler Verm?genswerte, um die Einzigartigkeit und überprüfbarkeit zu gew?hrleisten; 5. Verbesserung der Transparenz und Sicherheit der Lieferkette und der Identit?tsprüfung; 6. DAO-Governance unterstützen und dezentrale Entscheidungen erkennen.