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大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。1Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
Java编程技术 JAVA编程技术是大数据学习的基础，J***a是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
学习人工智能用什么编程语言?
python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用。
Python可以应用于各种人工智能应用场景，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。由于Python是一种通用编程语言，因此它可以与许多其他技术进行集成，例如Web开发、数据库管理和数据分析等。
Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比J***a语言更独特。
Python Python是人工智能中使用最广泛的编程语言之一，因为它简单易用，而且可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝地使用。
人工智能用的比较多的语言有：Python、J***A 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
学习编程语言：Python、C++、R、J***a等编程语言在人工智能领域有很广泛的应用，由于Python比较简单易学，同时Python也是一门典型的全场景编程语言，所以可以从Python开始学起。
linux下opencv
Opencv-Python是用于Opencv的PythonAPI，结合了OpencvC++API和Python语言的最佳特性。
linux系统下qt加入opencv下的[_a***_]识别数据库需要从网络上下载。就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。
opencv中的imread函数用法为：Mat imread（const string filename， intflags=1 ）；其中第一个参数是载入图片名，第二个参数是int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。
使用cmake编译opencv静态链接库（静态库），配置环境变量（动态库和静态库一样），复制dll文件。将这三个dll分别***到C：\Windows\System32和C：\Windows\SysWOW64目录下。配置包含目录：视图-其它窗口-属性管理器。
进入目录opencv-0，然后cmake生成makefile：先把我的安装历史纪录给大家看下吧，大家也好心里有数 [html] view plain copy make .然后 [html] view plain copy make && make install 这下子代码插入了。
OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。是人工智能。
Python能干什么
1、常规软件开发 Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2、Python爬虫外包项目：想要通过网络爬虫挣钱，爬虫外包项目是非常不错的一种方法。
3、兼职P图 通过Python可以利用相关代码进行批量处理图片，不管是缩放、旋转、镜像、裁剪、灰度、添加文本等等，都可以在Python的帮助下获得，再也不用一张一张去P图了。
4、Python十分有利于数据分析处理技术，因为其拥有着完整的生态环境，比如“大数据”分析所需要的分布式计算、数据库操作、数据可视化等，都可以通过Python中的模块完成。
5、python可以用于系统编程Python对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell工具）的理想工具。
6、Python可以用来创建各种艺术作品，包括图像生成、数据可视化和音乐生成等。使用Python的图形库和图像处理库，你可以编写程序来生成独特的艺术图像，或者将数据转化为艺术形式进行展示。
什么叫做深度学习框架,其作用是什么
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。
深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等***的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。
深度学习框架是用于构建和训练神经网络的工具。要快速理解深度学习框架，可以遵循以下步骤： 学习基本概念：首先，了解深度学习的基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、优化器等。这些概念是理解框架的基础。
Keras（Keras Neural Networks Library）是一个在TensorFlow和CNTK之后推出的深度学习框架，是一个高度抽象化的深度学习框架，对于很多常见的深度学习任务都提供了很好的支持。
深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。
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