人工智能技术应用图形图像 人工智能适合什么图形
这篇文章给大家聊聊关于人工智能技术应用图形图像,以及人工智能适合什么图形对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站哦。
一、人工智能适合什么图形
Matplotlib是Python的绘图库。它可与NumPy一起使用,提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用,如PyQt和wxPython。
进入到cmd窗口下,执行以下命令:
python-mpipinstall-Upipsetuptoolspython-mpipinstallmatplotlib
sudoapt-getinstallpython-matplotlib
sudoyuminstallpython-matplotlib
sudopython-mpipinstallmatplotlib
安装完后,你可以使用python-mpiplist命令来查看是否安装了matplotlib模块。
$python-mpiplist|grepmatplotlibmatplotlib(1.3.1)
人工智能实现简单的画图功能,例如柱状图,曲线图,散点图。
主要用于数据的统计与分析,早期主要用于数学统计学科中,
到现代使用已经比较广泛,比如现代的电子产品和一些软件的分析测试,如电脑,数码相机的显示器和photoshop上都能看到相应的柱状图。
frommatplotlib.font_managerimportFontProperties
#font=FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simhei.ttf",size=30)
group=['beijing','shanghai','guangzhou','hebei']
plt.title('salary/group')
曲线图又称折线图,是利用曲线的升、降变化来表示被研究现象发展变化趋势的一种图形。它在分析研究社会经济现象的发展变化、依存关系等方面具有重要作用。[1]
绘制曲线图时,如果是某一现象的时间指标,应将时间绘在坐标的横轴上,指标绘在坐标的纵轴上。如果是两个现象依存关系的显示,可以将表示原因的指标绘在横轴上,表示结果的指标绘在纵轴上。同时还应注意整个图形的长宽比例
frommatplotlib.font_managerimportFontProperties
font=FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/simkai.ttf",size=30)
##填充数据第一个x轴,第二个y轴
#plt.plot(['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03'],[0,10,10])
x1=['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']
x2=['2019-03-01','2019-03-02','2019-03-03','2019-03-04','2019-03-05','2019-03-06']
plt.plot(x1,y1,label='temperature')
plt.plot(x2,y2,label='water')
plt.title('温湿度趋势图',FontProperties=font)
散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
y=[xvalue*np.random.rand()forxvalueinx]
plt.scatter(x,y,s=20,c='red')
二、人工智能芯片原理
1、人工智能芯片的原理主要是通过硬件加速来提高神经网络算法的计算性能。传统的中央处理器(CPU)虽然可以用来执行神经网络算法,但其并行计算能力较差,难以实现高效、复杂的神经网络模型,因此新的硬件加速技术应运而生。
2、目前市面上常见的人工智能芯片有图形处理器(GPU)、专用集成电路(ASICs)和场效应晶体管(FPGA)等。不同类型的芯片在实现方案和运算方式上略有不同,但基本都采用了定点运算和脉动阵列的方式,在时间和空间上进行并行计算,从而可以大幅提高神经网络模型的训练速度和推理速度。
3、总的来说,人工智能芯片的原理是在硬件层面通过并行计算和高效运算来加速神经网络算法的运行。
三、什么是AR人工智能芯片
AR人工智能芯片是一种专门为增强现实(AR)应用和人工智能(AI)任务而设计和优化的芯片。AR人工智能芯片融合了计算、图形处理和人工智能算法,以提供高性能的AR体验和复杂的AI计算能力。
四、人工智能20年来的最大进步
1、特别是最近十多年来,在人工智能领域的两大流派(生物派和技术派)的积极推动下,不论是从生物学上强调探索人脑结构功能及其运转机理,真正模拟人脑的思维方式、思维过程、决策方法;还是借助最新技术,如算法、芯片技术、超级计算等,都在不断地迭代提升人工智能水平。
2、加之这两年火爆的人工智能芯片研发,将会推动新一轮计算革命,进而带动芯片基础架构转变。
3、看看现在许多人工智能巨头(谷歌、微软、BAT、Facebook、苹果、华为、小米等国内外技术大厂),都在人工智能领域投入巨资。
4、其实从2011年至今,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。
5、所以,在Al快速发展的这几年,以“年度”的视角来看人工智能的发展应该是有东西可见的。
五、人工智能的视觉传达设计有哪些
1、一、视觉要素基础训练课程。如:图形语言、色彩语言、创意形态学,该部分着重训练学生对图形、色彩、文字等视觉要素的敏锐感知力和创造力;
2、二、平面设计类核心课程。如:品牌设计、包装设计、书籍装帧与版式编排设计等,训练运用视觉元素进行平面设计综合表达的能力;
3、三、多媒体、综合设计类核心课程。如:交互设计、影像设计、动画设计、展示设计等,突出对多媒体技术在视觉设计中的应用训练,强调技术和视觉设计的交叉融通。
好了,本文到此结束,如果可以帮助到大家,这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!还望关注本站哦!
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