人工智能需要什么基础？ 人工智能需要什么基础？
\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u9700\u8981\u4ec0\u4e48\u57fa\u7840\uff1f\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\uff08AI\uff09\u57fa\u7840\uff1a1\u3001\u6838\u5fc3\u4e09\u8981\u7d20\u2014\u2014\u7b97\u529b\u3001\u7b97\u6cd5\u3001\u6570\u636e\uff08\u4e09\u5927\u57fa\u77f3\uff09\uff1a\u7b97\u6cd5\u3001\u7b97\u529b\u3001\u6570\u636e\u4f5c\u4e3a\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\uff08AI\uff09\u6838\u5fc3\u4e09\u8981\u7d20\uff0c\u76f8\u4e92\u5f71\u54cd\uff0c\u76f8\u4e92\u652f\u6491\uff0c\u5728\u4e0d\u540c\u884c\u4e1a\u4e2d\u5f62\u6210\u4e86\u4e0d\u4e00\u6837\u7684\u4ea7\u4e1a\u5f62\u6001\u3002\u968f\u7740\u7b97\u6cd5\u7684\u521b\u65b0\u3001\u7b97\u529b\u7684\u589e\u5f3a\u3001\u6570\u636e\u8d44\u6e90\u7684\u7d2f\u79ef\uff0c\u4f20\u7edf\u57fa\u7840\u8bbe\u65bd\u5c06\u501f\u6b64\u4e1c\u98ce\u5b9e\u73b0\u667a\u80fd\u5316\u5347\u7ea7\uff0c\u5e76\u6709\u671b\u63a8\u52a8\u7ecf\u6d4e\u53d1\u5c55\u5168\u8981\u7d20\u7684\u667a\u80fd\u5316\u9769\u65b0\u3002\u8ba9\u4eba\u7c7b\u793e\u4f1a\u4ece\u4fe1\u606f\u5316\u8fdb\u5165\u667a\u80fd\u5316\u3002
\uff081\uff09\u7b97\u529b\uff1a\u5728AI\u6280\u672f\u5f53\u4e2d\uff0c\u7b97\u529b\u662f\u7b97\u6cd5\u548c\u6570\u636e\u7684\u57fa\u7840\u8bbe\u65bd\uff0c\u652f\u6491\u7740\u7b97\u6cd5\u548c\u6570\u636e\uff0c\u8fdb\u800c\u5f71\u54cd\u7740AI\u7684\u53d1\u5c55\uff0c\u7b97\u529b\u7684\u5927\u5c0f\u4ee3\u8868\u7740\u5bf9\u6570\u636e\u5904\u7406\u80fd\u529b\u7684\u5f3a\u5f31\u3002
\uff082\uff09\u7b97\u6cd5\uff1a\u7b97\u6cd5\u662fAI\u7684\u80cc\u540e\u201c\u63a8\u624b\u201d\u3002
AI\u7b97\u6cd5\u662f\u6570\u636e\u9a71\u52a8\u578b\u7b97\u6cd5\uff0c\u662fAI\u7684\u63a8\u52a8\u529b\u91cf\u3002
\uff083\uff09\u6570\u636e\uff1a\u5728AI\u6280\u672f\u5f53\u4e2d\uff0c\u6570\u636e\u76f8\u5f53\u4e8eAI\u7b97\u6cd5\u7684\u201c\u9972\u6599\u201d\u3002\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u4e2d\u7684\u76d1\u7763\u5b66\u4e60\u548c\u534a\u76d1\u7763\u5b66\u4e60\u90fd\u8981\u7528\u6807\u6ce8\u597d\u7684\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u8bad\u7ec3\uff0c\u7531\u6b64\u50ac\u751f\u4e86\u5927\u91cf\u6570\u636e\u6807\u6ce8\u516c\u53f8\uff0c\u5b83\u4eec\u5c06\u5904\u4e8e\u672a\u7ecf\u5904\u7406\u7684\u521d\u7ea7\u6570\u636e\uff0c\u8f6c\u6362\u4e3a\u673a\u5668\u53ef\u8bc6\u522b\u4fe1\u606f\u3002\u53ea\u6709\u7ecf\u8fc7\u5927\u91cf\u7684\u8bad\u7ec3\uff0c\u8986\u76d6\u5c3d\u53ef\u80fd\u591a\u7684\u5404\u79cd\u573a\u666f\u624d\u80fd\u5f97\u5230\u4e00\u4e2a\u826f\u597d\u7684\u6a21\u578b\u3002
2\u3001\u6280\u672f\u57fa\u7840\uff1a\uff081\uff09\u6587\u827a\u590d\u5174\u540e\u7684\u4eba\u5de5\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u3002
\u4eba\u5de5\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u662f\u4e00\u79cd\u4eff\u9020\u795e\u7ecf\u5143\u8fd0\u4f5c\u7684\u51fd\u6570\u6f14\u7b97\uff0c\u80fd\u63a5\u53d7\u5916\u754c\u8d44\u8baf\u8f93\u5165\u7684\u523a\u6fc0\uff0c\u4e14\u6839\u636e\u4e0d\u540c\u523a\u6fc0\u5f71\u54cd\u7684\u6743\u91cd\u8f6c\u6362\u6210\u8f93\u51fa\u7684\u53cd\u5e94\uff0c\u6216\u7528\u4ee5\u6539\u53d8\u5185\u90e8\u51fd\u6570\u7684\u6743\u91cd\u7ed3\u6784\uff0c\u4ee5\u9002\u5e94\u4e0d\u540c\u73af\u5883\u7684\u6570\u5b66\u6a21\u578b\u3002
\uff082\uff09\u9760\u5de8\u91cf\u6570\u636e\u8fd0\u4f5c\u7684\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u3002
\u79d1\u5b66\u5bb6\u53d1\u73b0\uff0c\u8981\u8ba9\u673a\u5668\u6709\u667a\u6167\uff0c\u5e76\u4e0d\u4e00\u5b9a\u8981\u771f\u6b63\u8d4b\u4e88\u5b83\u601d\u8fa9\u80fd\u529b\uff0c\u53ef\u4ee5\u5927\u91cf\u9605\u8bfb\u3001\u50a8\u5b58\u8d44\u6599\u5e76\u5177\u6709\u5206\u8fa8\u7684\u80fd\u529b\uff0c\u5c31\u8db3\u4ee5\u5e2e\u52a9\u4eba\u7c7b\u5de5\u4f5c\u3002
\uff083\uff09\u4eba\u5de5\u667a\u6167\u7684\u91cd\u8981\u5e94\u7528\uff1a\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\u3002
\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\u7684\u7814\u7a76\uff0c\u662f\u8981\u8ba9\u673a\u5668\u201c\u7406\u89e3\u201d\u4eba\u7c7b\u7684\u8bed\u8a00\uff0c\u662f\u4eba\u5de5\u667a\u6167\u9886\u57df\u91cc\u7684\u5176\u4e2d\u4e00\u9879\u91cd\u8981\u5206\u652f\u3002
\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\u53ef\u5148\u7b80\u5355\u7406\u89e3\u5206\u4e3a\u8fdb\u3001\u51fa\u8ba1\u7b97\u673a\u7b49\u4e24\u79cd\uff1a
\u5176\u4e00\u662f\u4ece\u4eba\u7c7b\u5230\u7535\u8111\u2500\u2500\u8ba9\u7535\u8111\u628a\u4eba\u7c7b\u7684\u8bed\u8a00\u8f6c\u6362\u6210\u7a0b\u5f0f\u53ef\u4ee5\u5904\u7406\u7684\u578b\u5f0f\uff1b
\u5176\u4e8c\u662f\u4ece\u7535\u8111\u56de\u9988\u5230\u4eba\u2500\u2500\u628a\u7535\u8111\u6240\u6f14\u7b97\u7684\u6210\u679c\u8f6c\u6362\u6210\u4eba\u7c7b\u53ef\u4ee5\u7406\u89e3\u7684\u8bed\u8a00\u8868\u8fbe\u51fa\u6765\u3002
\u6570\u5b66\u65b9\u9762\u6280\u80fd\u7684\u638c\u63e1\u53d6\u51b3\u4e8e\u7814\u7a76\u6df1\u5ea6\u3002\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u5e76\u4e0d\u4f9d\u8d56\u4e0e\u4efb\u4f55\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\uff0c\u8fd9\u610f\u5473\u7740\u5f00\u53d1\u4eba\u5458\u9700\u8981\u638c\u63e1\u5904\u7406\u6570\u636e\u76f8\u5173\u7684\u5176\u4ed6\u6280\u672f\uff0c\u5176\u4e2d\u5305\u62ec\u4e86\u7b97\u6cd5\uff0c\u4ee3\u6570\u548c\u5fae\u79ef\u5206\u3002\u5177\u5907\u8fd9\u4e9b\u6280\u80fd\u7684\u91cd\u8981\u6027\u663e\u800c\u6613\u89c1\u3002\u540c\u65f6\u6211\u4eec\u8fd8\u9700\u8981\u4e86\u89e3\u4eba\u7c7b\u5bf9\u4e8e\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\u7684\u601d\u7ef4\u8fc7\u7a0b\uff0c\u5176\u4e2d\u7684\u4e0a\u4e0b\u6587\u8054\u7cfb\uff0c\u9690\u542b\u610f\u56fe\u4ee5\u53ca\u6240\u63cf\u8ff0\u4e8b\u7269\u95f4\u7684\u8054\u7cfb\u7b49\u7b49\u3002\u8fd9\u9700\u8981\u6df1\u5165\u6d1e\u5bdf\u4eba\u7c7b\u7684\u601d\u7ef4\u8fc7\u7a0b\u3002
\u6570\u5b66\u4e13\u4e1a\u7684\u5b66\u751f\u66f4\u5bb9\u6613\u6210\u4e3a\u4e00\u540d\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u9879\u76ee\u4e2d\u7684\u8f6f\u4ef6\u5f00\u53d1\u4eba\u5458\uff0c\u56e0\u4e3a\u4ed6\u4eec\u5df2\u7ecf\u5177\u5907\u4e86\u7edf\u8ba1\u5b66\u7684\u57fa\u7840\uff0c\u800c\u8fd9\u5bf9\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u6216\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u662f\u975e\u5e38\u91cd\u8981\u7684\u3002\u76f8\u53cd\u4e00\u540d\u666e\u901a\u7684\u8f6f\u4ef6\u5f00\u53d1\u4eba\u5458\u4e0d\u53ef\u80fd\u7b80\u5355\u7684\u901a\u8fc7\u67d0\u4e9bPython\u5e93\u7684\u8fd0\u7528\u5c31\u80fd\u89e3\u51b3\u5b9e\u9645\u95ee\u9898\u3002
\u7edf\u8ba1\u5b66\uff0c\u6570\u636e\u5efa\u6a21\uff0c\u5927\u6570\u636e\uff0c\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u548c\u9012\u5f52\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u7b49\u77e5\u8bc6\u4e0e\u4e00\u79cd\u6216\u591a\u79cd\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u76f8\u7ed3\u5408\uff0c\u5bf9\u4e8e\u8bd5\u56fe\u8fdb\u5165\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u7684\u5f00\u53d1\u4eba\u5458\u6765\u8bf4\u662f\u4e00\u4e2a\u6bd4\u8f83\u597d\u7684\u51fa\u53d1\u70b9\u3002\u8fdb\u800c\u628a\u5b9e\u9645\u95ee\u9898\u4ece\u66f4\u9ad8\u5c42\u6b21\u7684\u89d2\u5ea6\u62bd\u8c61\u51fa\u6765\uff0c\u4ece\u800c\u4f7f\u7684\u8ba1\u7b97\u673a\u80fd\u591f\u7406\u89e3\u5e76\u8fdb\u884c\u5904\u7406\u3002
\u826f\u597d\u7684\u6570\u5b66\u77e5\u8bc6\u548c\u6570\u636e\u79d1\u5b66\u7684\u5b66\u672f\u80cc\u666f\uff0c\u901a\u8fc7\u4e0d\u540c\u65b9\u5f0f\uff08\u5404\u79cd\u7814\u8ba8\u4f1a\uff0c\u4e2a\u4eba\u535a\u5ba2\u7b49\uff09\u8ddf\u4e0a\u8fd9\u4e2a\u5feb\u901f\u53d1\u5c55\u7684\u9886\u57df\u3002\u64c5\u957f\u5904\u7406\u5927\u6570\u636e\u96c6\u3002\u80fd\u591f\u5feb\u901f\u638c\u63e1\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7684\u5de5\u5177\u96c6\u5e76\u5c06\u5176\u96c6\u6210\u5230\u66f4\u5927\u7684\u9879\u76ee\u4e2d\u3002
\u5bf9\u4f17\u591a\u76f8\u5173\u6570\u5b66\u77e5\u8bc6\u8fdb\u884c\u68b3\u7406\uff0c\u5e76\u5efa\u7acb\u81ea\u5df1\u7684\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u77e5\u8bc6\u4f53\u7cfb\u3002\u6bd4\u5982\uff0c \u4e86\u89e3\u6570\u636e\u7c7b\u578b\uff0c\u638c\u63e1\u673a\u5668\u5b66\u4e60\uff0c\u76f8\u5173\u7b97\u6cd5\uff0c\u51b3\u7b56\u6811\u548c\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u3002\u8fd8\u8981\u4e86\u89e3\u4e1a\u754c\u7684\u77e5\u540d\u9879\u76ee\uff08\u5f00\u6e90\u9879\u76ee\uff0cApache\uff0c\u8c37\u6b4c\uff0cIBM\uff0c\u5fae\u8f6f\uff0cR\uff0cPython\u7b49\u7b49\uff09\u3002
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
（1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
人工智能需要什么基础？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
要掌握处理数据相关的其他技术，其中包括了算法，代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程，其中的上下文联系，隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。
数学专业的学生更容易成为一名人工智能项目中的软件开发人员，因为他们已经具备了统计学的基础，而这对人工智能或机器学习是非常重要的。相反一名普通的软件开发人员不可能简单的通过某些Python库的运用就能解决实际问题。
统计学，数据建模，大数据，深度学习和递归神经网络等知识与一种或多种编程语言相结合，对于试图进入人工智能的开发人员来说是一个比较好的出发点。进而把实际问题从更高层次的角度抽象出来，从而使的计算机能够理解并进行处理。
良好的数学知识和数据科学的学术背景，通过不同方式（各种研讨会，个人博客等）跟上这个快速发展的领域。擅长处理大数据集。能够快速掌握机器学习的工具集并将其集成到更大的项目中。
对众多相关数学知识进行梳理，并建立自己的人工智能知识体系。比如， 了解数据类型，掌握机器学习，相关算法，决策树和神经网络。还要了解业界的知名项目（开源项目，Apache，谷歌，IBM，微软，R，Python等等）。
学习人工智能的有关专业知识技能，起码需要具备合格高中知识，特别是数学和英语科的。
人工智能需要什么基础？
不需要什么基础。
比如，扫地机器人，很常见吧？
你有钱，就能买到。
掌握人工智能，根本就不需要什么基础。
绛旓細1.鏁板鍩虹锛氫汉宸ユ櫤鑳芥秹鍙婂埌寰堝鏁板姒傚康鍜屾柟娉曪紝濡傜嚎鎬т唬鏁般佹鐜囪涓庢暟鐞嗙粺璁°佸井绉垎绛銆傝繖浜涙暟瀛︾煡璇嗕负鐞嗚В鍜屽疄鐜颁汉宸ユ櫤鑳界畻娉曟彁渚涗簡鍩虹銆2.缂栫▼鍩虹锛氬涔犱汉宸ユ櫤鑳介渶瑕佹帉鎻¤嚦灏戜竴绉嶇紪绋嬭瑷锛屽Python銆丆++鎴朖ava銆傜紪绋嬭兘鍔涙槸瀹炵幇浜哄伐鏅鸿兘绠楁硶鍜屾瀯寤烘櫤鑳界郴缁熺殑鍩虹銆3.鏁版嵁缁撴瀯鍜岀畻娉锛氫汉宸ユ櫤鑳界畻娉曢氬父娑...
绛旓細浜哄伐鏅鸿兘鐨勫熀纭鍖呮嫭鍐呭鏈夛細鏁板鍩虹銆佽绠楁満绉戝鍩虹銆佹暟鎹垎鏋愬拰澶勭悊銆佽嚜鐒惰瑷澶勭悊銆佽绠楁満瑙嗚銆1銆佹暟瀛﹀熀纭锛氫汉宸ユ櫤鑳芥秹鍙婂ぇ閲忕殑鏁板鐭ヨ瘑锛屽寘鎷鏁ｆ暟瀛︺佺嚎鎬т唬鏁般佹鐜囪鍜岀粺璁″銆傝繖浜涙暟瀛﹀熀纭鐢ㄤ簬寤虹珛鍜岀悊瑙ｄ汉宸ユ櫤鑳界畻娉曞拰妯″瀷銆2銆佽绠楁満绉戝鍩虹锛氫汉宸ユ櫤鑳介渶瑕佽绠楁満绉戝鐨勫熀纭鐭ヨ瘑锛屽寘鎷紪绋嬨佹暟鎹粨鏋勫拰...
绛旓細锛1锛夌畻鍔涳細鍦ˋI鎶鏈綋涓锛岀畻鍔涙槸绠楁硶鍜屾暟鎹殑鍩虹璁炬柦锛屾敮鎾戠潃绠楁硶鍜屾暟鎹紝杩涜屽奖鍝嶇潃AI鐨勫彂灞曪紝绠楀姏鐨勫ぇ灏忎唬琛ㄧ潃瀵规暟鎹鐞嗚兘鍔涚殑寮哄急銆傦紙2锛夌畻娉曪細绠楁硶鏄疉I鐨勮儗鍚庘滄帹鎵嬧濄侫I绠楁硶鏄暟鎹┍鍔ㄥ瀷绠楁硶锛屾槸AI鐨勬帹鍔ㄥ姏閲忋傦紙3锛夋暟鎹細鍦ˋI鎶鏈綋涓紝鏁版嵁鐩稿綋浜嶢I绠楁硶鐨勨滈ゲ鏂欌濄傛満鍣ㄥ涔犱腑鐨勭洃鐫ｅ涔犲拰鍗...
绛旓細1銆佹暟瀛﹀熀纭锛氫汉宸ユ櫤鑳介渶瑕佸緢寮虹殑鏁板鍩虹锛屼富瑕佸寘鎷細绾挎т唬鏁帮細鐭╅樀銆佸悜閲忋佺壒寰佸肩瓑锛岀敤浜庢満鍣ㄥ涔犲拰娣卞害瀛︿範涓傛鐜囪涓庣粺璁★細鏉′欢姒傜巼銆佽礉鍙舵柉瀹氱悊銆佸潎鍊笺佹柟宸佺浉鍏虫х瓑锛岀敤浜庢潈琛′笉纭畾鎬с傛笎鎷熺悊璁猴細鐢ㄤ簬鐞嗚В鏈哄櫒瀛︿範涓ā鍨嬪璁粌鏁版嵁闆嗙殑鎷熷悎銆備俊鎭锛氱喌銆佷簰淇℃伅銆並L鏁ｅ害绛夛紝鐢ㄤ簬鐗瑰緛閫夋嫨鍜屽害閲...
绛旓細1銆佸熀纭鏁板鐭ヨ瘑锛氱嚎鎬т唬鏁般佹鐜囪銆佺粺璁″銆佸浘璁锛2銆佸熀纭璁＄畻鏈虹煡璇嗭細鎿嶄綔绯荤粺銆乴inux銆佺綉缁溿佺紪璇戝師鐞嗐佹暟鎹粨鏋勩佹暟鎹簱锛3銆佺紪绋嬭瑷鍩虹锛欳/C++銆丳ython銆丣ava锛4銆佷汉宸ユ櫤鑳藉熀纭鐭ヨ瘑锛欼D3銆丆4.5銆侀昏緫鍥炲綊銆丼VM銆佸垎绫诲櫒銆佺瓑绠楁硶鐨勭壒鎬с佹ц川銆佸拰鍏朵粬绠楁硶瀵规瘮鐨勫尯鍒瓑鍐呭锛5銆佸伐鍏峰熀纭鐭ヨ瘑锛歰pencv...
绛旓細浜哄伐鏅鸿兘闇瑕瀛︿範鐨勫熀纭鍐呭鈥斺1銆佽鐭ヤ笌绁炵粡绉戝锛氬叿浣撳寘鎷鐭ュ績鐞嗗銆佺缁忕瀛﹀熀纭銆佷汉绫荤殑璁板繂涓庡涔犮佽瑷涓庢濈淮銆佽绠楃缁忓伐绋嬬瓑璇剧▼銆2銆佷汉宸ユ櫤鑳戒鸡鐞嗭細鍏蜂綋鍖呮嫭浜哄伐鏅鸿兘銆佺ぞ浼氫笌浜烘枃锛屼汉宸ユ櫤鑳藉摬瀛﹀熀纭涓庝鸡鐞嗙瓑璇剧▼銆3銆佺瀛﹀拰宸ョ▼锛氶渶瑕佽剳绉戝銆佺缁忕瀛︺佽鐭ュ績鐞嗗銆佷俊鎭瀛︾瓑鐩稿叧瀛︾鐨勯厤鍚堛4銆...
绛旓細2.鏈変竴瀹氱殑鑻辫姘村钩 璇曟兂,濡傛灉浣犺繛鍩虹鐨鑻辫鍗曡瘝閮界湅涓嶆噦,杩樻庝箞鍐欎唬鐮佸憿?姣曠珶浠ｇ爜閮芥槸鐢辫嫳鏂囧崟璇嶇粍鎴愮殑銆傛墍浠ュ晩,鎶婅嫳鏂囨按骞虫彁鍗囦笂鏉ュ惂,杩欎釜闈炲父闈炲父閲嶈鐨勩3. Python Python鍏锋湁涓板瘜鍜屽己澶х殑搴撱傚畠甯歌鏄电О涓鸿兌姘磋瑷,鑳藉鎶鐢鍏朵粬璇█鍒朵綔鐨勫悇绉嶆ā鍧(灏ゅ叾鏄疌/C++)寰堣交鏉惧湴鑱旂粨鍦ㄤ竴璧枫傛瘮濡3D...
绛旓細闂ㄦ涓銆鏁板鍩虹 鎴戜滑搴旇浜嗚В杩囷紝鏃犺瀵逛簬澶ф暟鎹繕鏄浜庝汉宸ユ櫤鑳借岃█锛屽叾瀹炴牳蹇冨氨鏄暟鎹紝閫氳繃鏁寸悊鏁版嵁銆佸垎鏋愭暟鎹潵瀹炵幇鐨勶紝鎵浠ユ暟瀛︽垚涓轰簡浜哄伐鏅鸿兘鍏ラ棬鐨勫繀淇绋!鏁板鎶鏈煡璇嗗彲浠ュ垎涓轰笁澶у绉戞潵瀛︿範锛1銆佺嚎鎬т唬鏁帮紝闈炲父閲嶈锛屾ā鍨嬭绠楀叏闈犲畠~涓瀹氳澶嶄範鎵庡疄锛屽鏋滃钩甯镐笉鐢ㄥ彲鑳藉繕鐨勬瘮杈冨;2銆侀珮鏁+姒傜巼锛...
绛旓細浜哄伐鏅鸿兘鍖呮嫭浜斿ぇ鏍稿績鎶鏈細1.璁＄畻鏈鸿瑙锛氳绠楁満瑙嗚鎶鏈繍鐢ㄧ敱鍥惧儚澶勭悊鎿嶄綔鍙婃満鍣ㄥ涔犵瓑鎶鏈墍缁勬垚鐨勫簭鍒楁潵灏嗗浘鍍忓垎鏋愪换鍔″垎瑙ｄ负渚夸簬绠＄悊鐨勫皬鍧椾换鍔°2.鏈哄櫒瀛︿範锛氭満鍣ㄥ涔犳槸浠庢暟鎹腑鑷姩鍙戠幇妯″紡锛屾ā寮忎竴鏃﹁鍙戠幇渚垮彲浠ュ仛棰勬祴锛屽鐞嗙殑鏁版嵁瓒婂锛岄娴嬩篃浼氳秺鍑嗙‘銆3.鑷劧璇█澶勭悊锛氬鑷劧璇█鏂囨湰鐨勫鐞嗘槸鎸...
绛旓細浜哄伐鏅鸿兘闇瑕佺殑鍩虹璇剧▼鍖呮嫭 1銆佹暟瀛﹁锛氶珮绛夋暟瀛︺佺嚎鎬т唬鏁般佹鐜囪涓庢暟鐞嗙粺璁★紝澶嶅彉鍑芥暟涓庣Н鍒嗗彉鎹佺鏁ｆ暟瀛︺佹渶浼樺寲銆侀殢鏈鸿繃绋嬨2銆佺郴缁熶笌鎺у埗璇撅細淇″彿涓庣郴缁熴佸弽棣堟帶鍒 3銆佽绠楁満璇撅細楂樼骇璇█绋嬪簭璁捐銆丳ython绋嬪簭璁捐瀹炶返銆佹暟鎹粨鏋勩佺畻娉曘佸祵鍏ュ紡绯荤粺銆佷汉宸ユ櫤鑳藉熀纭 4銆佺數瀛愯锛氱數璺佹ā鐢点佹暟鐢 ...
