為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？Tensorflow很好，因為您可以直接使用keras因為使用Python有強(qiáng)大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技

為了寫論文不做深入的研究，代碼水平低選擇tensorflow還是pytorch比較好？

Tensorflow很好，因為您可以直接使用keras

因為使用Python有強(qiáng)大的優(yōu)勢。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)）。2、 強(qiáng)大的科學(xué)計算分析庫可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者屬于深度學(xué)習(xí)，如LSTM算法體系結(jié)構(gòu)，是最有效的股市預(yù)測算法之一。后者屬于數(shù)據(jù)挖掘，基于統(tǒng)計概率分布，實(shí)現(xiàn)了回歸和分類的數(shù)學(xué)建模?？傊芊奖?。在項目實(shí)現(xiàn)方面，python屬于glue語言，計算出的數(shù)據(jù)模型大多是以JSON的形式進(jìn)行粘合的。前端非常友好。簡而言之，它既快捷又方便。

~，使用STD邏輯矢量和整數(shù)將兩個STD相互轉(zhuǎn)換邏輯矢量做+運(yùn)算圖書館標(biāo)準(zhǔn)邏輯一千一百六十四沖積物標(biāo)準(zhǔn)邏輯u鋁合金標(biāo)準(zhǔn)邏輯uUNSIGNED.ALLentityexpisport( 時鐘：安裝邏輯：安裝邏輯向量（1downto0）b：指令邏輯向量（1downto0）c：輸出邏輯向量向量（1downto0）endexpuuadderarchitecturebhavioralofexpissIGNALtemp:集成開始進(jìn)程（clk）beginifclk”event and clk=”1”thentemp<=Conv Integer（a）Conv Integer（b）c<=Conv Std Logic Vector（temp，2）--temp表示值2表示大小結(jié)束進(jìn)程結(jié)束行為

作為it從業(yè)者和教育者，我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計算機(jī)視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看，在計算機(jī)視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時進(jìn)行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。

為什么幾乎所有的量化交易都用Python？

表示卷積和多項式乘法。

W=conv（U，V）：卷積向量U和V。代數(shù)上，卷積與多項式的乘法運(yùn)算相同。這些多項式的系數(shù)是u和V的元素。

W=conv（…，“shape”）返回卷積的一部分。此部分由shape參數(shù)指定：

full返回所有卷積值（默認(rèn)值）。

same返回卷積的中心部分，其大小與U相同。

Valid僅返回卷積中未計算零的部分