java的數據分析和Python的數據分析一樣嗎？

數據分析都一樣

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但是用Java做數據分析和python做感覺肯定不一樣

Java是做面向對象編程， 處理數據多一步麻煩事，python就很直接

有關java AI編寫得問題

0.1秒的間隔，循環(huán)就行了，這是人肉眼視覺暫留的臨界值，比這大就可能看到怪物跳著移動的效果，間隔再小一點也可以，為了性能考慮盡量大

Java適合做AI開發(fā)嗎

Java可以開發(fā)人工智能，但執(zhí)行速度太慢，不是最適合開發(fā)人工智能的語言。Python是人工智能使用最廣泛的編程語言。

適合做AI開發(fā)的幾種語言：

Python

Python由于簡單易用，是人工智能領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用。

Python之所以時候AI項目，其實也是基于Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如

Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。

另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。

Java

Java也是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向對象的編程語言，專注于提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，并且提供了內置的垃圾回收。另外Java社區(qū)也是一個加分項，完善豐富的社區(qū)生態(tài)可以幫助開發(fā)人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。

對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂，無論是搜索算法、自然語言處理算法還是神經網絡，Java都可以提供一種簡單的編碼算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。

Lisp

Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智能而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程序設計語言，有別于命令式系內過程式的C、Fortran和面向對象的Java、C#等結構化程序設計語言。

Lisp語言因其可用性和符號結構而主要用于機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什么Lisp是AI開發(fā)的頂級編程語言之一，感興趣的朋友可以自行查看。

Prolog

Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當，據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對于AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基于樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。

Prolog廣泛應用于AI的 expert系統(tǒng)，也可用于醫(yī)療項目的工作。

C ++

C ++是世界上速度最快的編程語言，其在硬件層面上的交流能力使開發(fā)人員能夠改進程序執(zhí)行時間。 C ++對于時間很敏感，這對于AI項目是非常有用的，例如，搜索引擎可以廣泛使用C ++。

在AI項目中，C++可用于統(tǒng)計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執(zhí)行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執(zhí)行和響應時間。

寫在最后：

其實為AI項目選擇編程語言，其實很大程度上都取決于sub-field，對于編程語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些編程語言中，Python因為適用于大多數AI sub-field，所以漸有成為AI編程語言之首的趨勢，而Lisp和Prolog因其獨特的功能，所以在部分AI項目中卓有成效，地位暫時難以撼動。而Java和C++的自身優(yōu)勢將在AI項目中繼續(xù)保持。

Java 如何使用AI矢量圖

看adobe是否提供了API 或者找一下解碼器 應該是有c實現的版本 因為有windows的插件是可以看AI縮略圖的

分享題目：java代碼分析ai java代碼分析工具報告
標題來源：http://jinyejixie.com/article48/dochehp.html

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