01 youtube官網網頁版打開本地買粉絲文件圖片不(如何自學人工智能)

嗶哩嗶哩網頁版怎么下載視頻到本地啊？

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2、接下來，打開嗶哩嗶哩網頁版視頻，復制嗶哩嗶哩視頻上方買粉絲鏈接，如下圖紅框所示。

3、將復制好的鏈接粘貼至提供的視頻解析網站上，如下圖所示。

4、嗶哩嗶哩視頻下載至本地完成，parse 買粉絲視頻解析網站還可以下載優酷、搜狐、芒果TV、梨視頻、頭條視頻至本地，下載步驟和嗶哩嗶哩網頁視頻下載至本地一樣。

拓展內容：

下面提供第二個可以下載嗶哩嗶哩網頁視頻至本地的網站，這個視頻解析網站還能解析下載微博網頁視頻至本地。

1、首先，在瀏覽器上輸入“微博視頻解析下載”點擊搜索，即可對嗶哩嗶哩網頁視頻進行解析，網頁如下圖所示。

2、接下來，打開嗶哩嗶哩網頁版視頻，復制嗶哩嗶哩視頻上方買粉絲鏈接，將復制好的鏈接粘貼至提供的視頻解析網站上，如下圖所示。

3、嗶哩嗶哩視頻下載至本地完成。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，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。

數據在線繪圖-億圖如何繪制uml數據

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bacter

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