學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。
剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。
屏幕錄像專家比較好，
屏幕錄像專家是一款專業的屏幕錄像制作工具，這款軟件界面是中文版本，里面的內容并不怎么復雜，錄制視頻和簡單按設置的快捷鍵、點擊錄制鍵、或者點擊三角按鈕，就可以錄制了。使用它可以輕松地將屏幕上的軟件操作過程、網絡教學課件、網絡電視、網絡電影、聊天視頻等錄制成FLASH動畫、WMV動畫、 AVI動畫或者自播放的EXE動畫。本軟件具有長時間錄像并保證聲音完全同步的能力。本軟件使用簡單，功能強大，是制作各種屏幕錄像和軟件教學動畫的首選軟件。
KK錄像機
KK錄像機是一款免費的集游戲錄像、視頻錄制、視頻剪輯、添加字幕、添加音樂等功能于一體的高清視頻錄制軟件。
超級捕快
《超級捕快》是夢幻科技繼《超級轉換秀》軟件后的再一優秀力作，超級捕快這次也帶來了革命性的功能，其是國內首個擁有捕捉家庭攝像機DV、數碼相機DC、攝像頭、TV電視卡、電腦屏幕畫面、聊天視頻、游戲視頻或播放器視頻畫面并保存為AVI, WMV, MPEG, SWF, FLV等視頻文件的優秀錄像軟件。此軟在捕捉和錄制細節上表現出色，比如允許在捕捉視頻上添加日期、疊加文字、疊加圖像（水印）、捕捉的各種喜好設置、兼容一個系統的多種捕捉裝置、定時捕捉以及屏幕錄像功能上允許多種局部捕捉方案等，同時支持非壓縮AVI、壓縮AVI（包括DivX/XviD）或WMV, MPEG, SWF, FLV等多種視頻文件的直接保存。令人激動的是，其更內置廣播軟件功能，可以將您硬件實時動態錄像到的視頻廣播到網絡，朋友們通過瀏覽器即可同時共享收看，當然您也可以利用這個功能作為遠程監控軟件使用。此外，它還具備DJ廣播功能，可以將您電腦上的視頻、音頻文件廣播到網絡供大家收看或收聽，并支持節目列表編輯，這些設計都堪稱前衛。《超級捕快》擁有超強的硬件兼容能力，加上一流的編解碼技術，此軟再次成為了您捕捉硬件視頻、屏幕錄像和廣播音視頻的首選工具。
教你在線繪制cir買粉絲s圖-簡單！
相信大家都聽說過cir買粉絲s圖,但是親自畫過的人可能就很少,這主要因為軟件的安裝和使用稍微有一點麻煩。其實,cir買粉絲s圖也是可以在線繪制的,這樣就簡單多了!一起來了解一下吧!
在cir買粉絲s官網(
/
)的最右方有個“CIRCOSONLINE”選項,這里可以實現在線繪制部分cir買粉絲s圖。
打開后界面如下:
以微生物多樣性分析中樣品與物種豐度cir買粉絲s圖繪制為例,給大家講解cir買粉絲s圖的繪制功能。該圖能夠很直觀的反映各樣品中不同物種所占的比例,以及物種在不同分組或者樣品中的分布關系。
繪制cir買粉絲s圖
1.數據準備
首先我們要做的就是準備畫圖所用到的數據,所用數據為物種在各樣品中的相對豐度,這里只選用豐度大于0.01的物種用于繪圖,數據如下(列名A、B、C為樣品,行名Acetobacteraceae等是科一水平的物種分類):
OTUABC
Acetobacteraceae0.5063653216696110.5968872412369940.457528142134733
Ar買粉絲bacteraceae0.0003294904846044670.0179133872520980.000426249200782749
Bacteroidaceae0.01752092807693420.04558718113953470.352221339584988
Dysgonomonadaceae0.001842974249051360.02565003004872960.0330226880824598
Lachnospiraceae0.005691857602178260.01390206286339050.0173870923992018
Lactobacillaceae0.174952205775860.2379461150250890.0588340146862225
Pseudomonadaceae0.00213263621353880.02862956070929480.0127991010016856
Rumino買粉絲ccaceae0.003124728441908290.005061219761203110.0274388235522058
Sphingomonadaceae0.2578607015612780.007113946230875610.00898610815104722
由于網站要求的數據格式為非負整數,故將所有的數據乘1000(系統會自動截掉小數點后的數據),輸入數據則變為:
OTUABC
Acetobacteraceae506.365321669611596.887241236994457.528142134733
Ar買粉絲bacteraceae0.32949048460446717.9133872520980.426249200782749
Bacteroidaceae17.520928076934245.5871811395347352.221339584988
Dysgonomonadaceae1.8429742490513625.650030048729633.0226880824598
Lachnospiraceae5.6918576021782613.902062863390517.3870923992018
Lactobacillaceae174.95220577586237.94611502508958.8340146862225
Pseudomonadaceae2.132636213538828.629560709294812.7991010016856
Rumino買粉絲ccaceae3.124728441908295.0612197612031127.4388235522058
Sphingomonadaceae257.8607015612787.113946230875618.98610815104722
2.繪圖
數據準備好就可以來繪制cir買粉絲s圖了,只需要導入數據就可以。
生成的圖片如下:
可以看到,圖中的物種和樣品完全是按照字母順序排列的,我們希望物種和樣品分別位列兩邊,這里可以人為的對其指定順序。方法也很簡單,就是在數據的第一行和第一列用數字來指定順序。如下:
OTUOTU1_2_3
OTUOTUABC
12Acetobacteraceae506.365321669611596.887241236994457.528142134733
10Bacteroidaceae17.520928076934245.5871811395347352.221339584988
8Dysgonomonadaceae1.8429742490513625.650030048729633.0226880824598
6Lachnospiraceae5.6918576021782613.902062863390517.3870923992018
11Lactobacillaceae174.95220577586237.94611502508958.8340146862225
7Pseudomonadaceae2.132636213538828.629560709294812.7991010016856
5Rumino買粉絲ccaceae3.124728441908295.0612197612031127.4388235522058
9Sphingomonadaceae257.8607015612787.113946230875618.98610815104722
4Ar買粉絲bacteraceae0.32949048460446717.9133872520980.426249200782749
第一行指定了樣品的順序,而第一列按豐度指定物種的順序。生成圖片時要勾選下圖紅框中的選項(排序所用),不然會報錯哦!
新圖如下:
圖中由于部分