ae編程語言有哪些

① 瀹炵敤綆鍗曞ソ涓婃墜鐨凙E琛ㄨ揪寮忔睙婀栨枃妗

AE琛ㄨ揪寮忎竴鐩存槸澶у跺︿範AE榪囩▼涓鐨勪竴閬撳潕錛屾秹鍙婁唬鐮佺綉涓婃暀紼嬭祫婧愬張涓嶅氾紝浜庢槸寰堝氫漢閮芥病鏈夊畬鍏ㄥ湴棰嗙暐鍒癆E琛ㄨ揪寮忕殑欖呭姏銆傝繖鍑犲ぉ鎴戜竴鐩存兂鍐欎竴綃囥夾E琛ㄨ揪寮忔睙婀栨枃妗ｃ嬨傝繖綃囨枃妗ｇ殑鐩鐨勪笉鍦ㄤ簬鍏ㄩ潰鍦頒粙緇嶈〃杈懼紡錛岄偅鏄瀹樻柟鏂囨。鎵嶅仛鐨勪簨鎯呫傛垜鐨勭洰鐨勫湪浜庡皾璇曠敤鐩寸櫧鐨勮璦鍜屼緥瀛愰槓榪拌〃杈懼紡錛岃╀笉鎳備唬鐮佺殑浜鴻誨畬鍚庝篃鑳界湅寰楁噦AE琛ㄨ揪寮忥紝浼氬啓AE琛ㄨ揪寮忋

涓鐩翠互鏉ワ紝澶у氭暟浜洪兘涓嶆兂鍘葷癆E鐨勮〃杈懼紡錛岃夊緱鍜岀紪紼嬫寕閽╃殑涓滆タ閮藉緢闅俱備簬鏄鎴戝皾璇曠潃鍘繪濊冩庝箞綆鍗曞湴鍋欰E琛ㄨ揪寮忕殑鏁欑▼錛岃╁ぇ閮ㄥ垎浜鴻兘鎺ュ彈銆

浜庢槸錛岃繖綃囬潪瀹樻柟鐨勬潵鑷奼熸箹鐨凙E琛ㄨ揪寮忔枃妗ｅ氨鍑虹倝浜嗐

奼熸箹灝辨湁奼熸箹鐨勮勭煩銆

涓嶆嫎灝忚妭涓嶅埢鏉匡紝涓嶅彲鑳藉儚瀹樻柟鏂囨。涓鏍鋒瘡涓鍑芥暟閮藉崟鐙鎷垮嚭鏉ヨ詫紝瀹樻柟鏂囨。鏄璁╀漢浠褰撳仛瀛楀吀鏌ユ壘鐨勶紝鎴戜滑鍙璁叉湁鐢ㄧ殑錛岃插皯涓鐐癸紝璁茬畝鍗曚竴鐐廣

鏈鏂囩殑鐩鐨勪笉鍦ㄤ簬鍏ㄩ潰錛屽湪浜庡姏浜夊悇浣嶈誨畬涔嬪悗錛岀湅寰楁噦AE琛ㄨ揪寮忥紝浼氬啓AE琛ㄨ揪寮!

琛ㄨ揪寮忓熀紜

1銆佸備綍娣誨姞琛ㄨ揪寮

鍐嶆繁鍘氱殑鍔熷か涔熸槸浠庢墡椹姝ュ紑濮嬬殑銆傚備綍娣誨姞琛ㄨ揪寮忓憿?涓や釜鍔ㄤ綔銆

鈶犳寜浣廩Alt閿甝錛屸憽鐐瑰嚮浣犺佹坊鍔犺〃杈懼紡鐨勫睘鎬у墠闈㈢殑[縐掕〃]銆

榪欎釜鏃跺欏氨浼氬嚭鐜頒竴涓緙栬緫妗嗭紝鎶婅〃杈懼紡鍐欒繘鍘誨氨鍙浠ュ暒銆

紺轟緥錛氱敤琛ㄨ揪寮忚[ball]鐨勪綅緗鍥哄畾鍦╗200, 200]澶勩

2銆佽〃杈懼紡寮鍏

榪欎釜寮鍏蟲槸[寮鍚/鍏抽棴]琛ㄨ揪寮忥紝鍙浠ヤ護浣犲湪涓嶆竻闄よ〃杈懼紡妗嗙殑鎯呭喌涓嬶紝紱佺敤琛ㄨ揪寮忋

紺轟緥錛氳〃杈懼紡鐨勫紑鍚鍜岀佺敤

3銆佽〃杈懼紡鎷懼彇鍣

瀹冨湪姘戦棿鏈夊氫釜鍚嶅瓧錛岄樺拷涓嶅畾錛屾湁浜鴻存槸鎷懼彇鍣錛屾湁浜鴻存槸鍏寵仈鍣錛屾湁浜鴻存槸姍＄毊絳嬨

鎵撲釜姣旀柟錛屼綘鍦ㄥ啓涓綃囧彨鍋氥婃垜鐨勫悓瀛︺嬬殑浣滄枃錛屼綘鐨勫悓瀛﹀悕瀛楀彨鍋氭矁灝斿斅瘋惃鏂鐨璇烘柉路闃垮崱璐濇柉鍩猴紝浣犺頒笉浣忥紝浜庢槸浣犵敤鎵嬫寚涓鎸囦綘鐨勫悓瀛︼紝浠栫殑鍚嶅瓧灝辮嚜鍔ㄥ嚭鐜板湪浣犲啓鐨勬枃絝犻噷闈錛屽氭柟渚垮憖錛屽氫紵澶х殑鎵嬫寚鍛銆傝〃杈懼紡鎷懼彇鍣ㄥ氨鏄榪欏彧紲炲囩殑鎵嬫寚銆

紺轟緥錛氱敤琛ㄨ揪寮忚[ball]鍥懼眰鐨勪綅緗浣嶄簬[anotherBall]鐨勪笅闈50px澶

4銆佸嚱鏁拌彍鍗

AE鏈夊緢澶氬凡緇忓唴緗鐨勫嚱鏁扮粰浣犵敤錛屼綘騫朵笉闇瑕佽頒綇瀹冧滑姣忎釜鐨勫悕瀛楀拰鍙傛暟錛屽彧闇瑕佽頒綇鏈夎繖涔堜竴涓鍑芥暟瀛樺湪灝卞彲浠ワ紝闇瑕佺敤鐨勬椂鍊欏彲浠ュ湪榪欎釜鑿滃崟閲岄潰鎼滅儲浣犳兂瑕佺殑鍑芥暟銆

琛ㄨ揪寮忕殑瑙勫垯

AE琛ㄨ揪寮忕殑瑙勫垯錛岀瓑鍚屼簬鎴戜滑騫蟲棩璇磋瘽鐨勬椂鍊欎富璋撳劇瓑璇娉曡勫畾錛屾垜浠闇瑕侀伒瀹堬紝AE鍜屼綘鎵嶈兘姝ｅ父鎰夊揩鍦頒氦嫻佸晩銆

瑙勫垯涓錛氬畠瑕佸暐浣犲氨緇欏畠鍟

鏃犺轟綘琛ㄨ揪寮忓啓寰楀氫箞闀垮氬嶆潅錛屽墠闈涓澶у爢錛岄兘鏄涓轟簡璁＄畻鍑烘渶鍚庨偅涓獮E鎵瑕佹眰鐨勬牸寮忕殑涓滆タ銆

[浣嶇疆]錛氭垜瑕佺殑鏄涓涓鏍煎紡涓篬x, y]鐨勪笢瑗匡紝鎴戝ソ鐭ラ亾鎴戝湪鍝涓鍦版柟銆

[涓嶉忔槑搴]錛氭垜鍙瑕佷竴涓鏁板煎氨鍙浠ヤ簡錛屾瘮濡0錛屾瘮濡50錛屾瘮濡100銆

[濉鍏呴滆壊]錛氭垜闇瑕佷竴涓鏍煎紡涓篬r, g, b, alpha]鐨勪笢瑗匡紝鎴戝ソ鐭ラ亾鎴戞槸涓鍟ラ滆壊銆

銆愮ず渚嬨戱細

瑙勫垯浜岋細鍩烘湰鐨勮＄畻

鍔犲噺涔橀櫎灝變笉鐢ㄨ翠簡錛屽湪榪欓噷鎻愪竴涓甯哥敤鐨刐鍙栦綑鏁癩鐨勭﹀彿鈥斺%銆

姣斿傦細a = 100 % 3;

閭ｄ箞a鐨勫煎氨鏄1銆

銆愮ず渚嬨戱細

娉錛歔time] 鏄疉E鎻愪緵鐨勶紝琛ㄧず褰撳墠鐨勬椂闂淬備緥濡1s鏃訛紝time = 1;2.5s鏃訛紝time = 2.5銆傛垜浠緇忓父鍒╃敤[time]鐨勫艱窡闅忔椂闂村彉鍖栬繖涓鐗規ф潵鍒朵綔鍔ㄧ敾銆

瑙勫垯涓夛細鍙橀噺

涓嶈佽夊緱[鍙橀噺]榪欎釜璇嶅緢闄岀敓鍙鎬曪紝鍏跺疄錛屽垵涓寮濮嬫垜浠鐨勬暟瀛﹀紩鍏ョ殑瀛楁瘝錛屽彲浠ヨ村氨鏄痆鍙橀噺]錛屽畠鐨勪綔鐢ㄥ氨鏄鏉ュ瓨鍌ㄦ暟鍊肩殑銆

銆愮ず渚嬨戱細

娉錛歔time] 鏄疉E鎻愪緵鐨勶紝琛ㄧず褰撳墠鐨勬椂闂淬傛渶鍚庝竴涓紺轟緥涓鐨勨漷ime % 1鈥濓紝琛ㄧず褰撳墠鏃墮棿瀵1鍙栦綑鏁般備緥濡倀ime = 1.5s澶勶紝time % 1 = 0.5銆傚洜姝わ紝(time % 1) 闅忕潃鏃墮棿鍦0~1涔嬮棿涓嶆柇鍙樺寲銆

瑙勫垯鍥涳細璇鍙

琛ㄨ揪寮忔槸鐢變竴琛屼竴琛岀殑璇鍙ユ瀯鎴愮殑錛屾瘡涓璇鍙ヤ互涓涓鍒嗗彿緇撳熬錛屽綋鐒禔E琛ㄨ揪寮忓厑璁鎬綘蹇界暐鍒嗗彿錛屼笉榪囧湪姣忎釜璇鍙ュ悗闈㈡坊鍔犲垎鍙鳳紝鏄涓涓濂界殑涔犳儻銆

瑙勫垯浜旓細娉ㄩ噴

鍏堢湅鐪嬩笅闈涓や釜琛ㄨ揪寮忥細

涓婇潰閭ｄ釜鍙鑳戒綘涓寮濮嬬湅鍒幫紝涓鏃跺崐浼氫笉鐭ラ亾瀹冩槸鐢ㄦ潵鍋氫粈涔堢殑銆

浣嗘槸涓嬮潰閭ｄ釜琛ㄨ揪寮忥紝娣誨姞浜嗕綔鑰呯殑娉ㄩ噴錛屼竴鐩浜嗙劧!

鏈変袱縐嶆敞閲婄殑鏂規硶錛

鍗曡屾敞閲婏細涓や釜鏂滄潬 // 鍙浠ユ敞閲婃帀鍚屼竴琛屽悗闈㈢殑鎵鏈夊唴瀹廣

澶氳屾敞閲婏細鍙浠ョ敤 /* 鍜 */ 鎶婅佹敞閲婄殑鍐呭規嫭璧鋒潵錛岃繖縐嶆柟寮忓彲浠ユ敞閲婂氳屽唴瀹廣

璇濊村洖鏉ワ紝娉ㄩ噴鍙浠ヨВ閲婁唬鐮佺殑浣滅敤錛屽炲姞鍙璇繪э紝鍚屾椂瀹冧笉浼氳榪愯岋紝鐩存帴琚獳E蹇界暐鎺夈傜畝鍗曟潵璇達紝琛ㄨ揪寮忔槸鍐欑粰AE鐪嬬殑錛屾敞閲婃槸鍐欑粰浜虹湅鐨勩

銆愮ず渚嬨戱細

瑙勫垯鍏錛氱被鍨

鍦ˋE琛ㄨ揪寮忎腑錛屽彉閲廰甯歌佺殑綾誨瀷鏈

鏁板箋備緥濡傛暟瀛1銆1.5銆-10銆

瀛楃︿覆銆傜敤寮曞彿鍖呮嫭璧鋒潵錛屼緥濡備竴涓瀛楃︿覆鈥濆搱鍠戒綘濂藉憖鈥濄佲濇垜鍦ㄥ啓鏂囨。ing鈥 銆

甯冨皵鍊箋傚垽鏂瀵歸敊鐨勫竷灝旂被鍨 true 鍜 false 銆

鏁扮粍銆傜敱璁稿氬厓緔犵粍鎴愮殑涓涓緇勩

瑙勫垯涓冿細鏉′歡

鏉′歡璇鍙ョ殑緇撴瀯鍏跺疄寰堢畝鍗曪紝鎬葷粨鏉ヨ村氨鏄錛

娉ㄦ剰錛

涓涓猧f鍚庨潰鍙浠ヨ窡鐫鏃犳暟涓猠lse if錛屼絾鏄鍙鑳借窡鐫涓涓猠lse錛屼笖蹇呴』鍦ㄦ渶鍚庨潰銆

{} 鑺辨嫭鍙峰悗闈涓嶉渶瑕佸姞鍒嗗彿銆

if 鍜宔lse if鍚庨潰鐨勬嫭鍙烽噷鏄鍒ゆ柇鐨勬潯浠訛紝甯歌佺殑鍒ゆ柇鏈変互涓嬶細

1銆乤 == 1 (鍒ゆ柇a鐨勫兼槸涓嶆槸絳変簬1錛屽垏璁版槸涓や釜絳変簬鍙)

2銆乤 >= b (鍒ゆ柇a鐨勫兼槸涓嶆槸澶т簬絳変簬b)

3銆 !(3 > 1) (!琛ㄧず鍙栧弽錛屽洜涓3>1鏄痶rue錛屾墍浠ュ彇鍙嶄箣鍚庤繖涓鏉′歡鏄痜alse)

4銆乫lag (鍒ゆ柇flag鏄甯冨皵鍊紅rue榪樻槸false)

5銆0 (褰撳垽鏂鏉′歡鏄0錛屽垯琛ㄧずfalse錛岃嫢鏄0浠ュ栫殑鍏朵粬鏁板瓧錛屽垯琛ㄧずtrue)

銆愮ず渚嬨戱細

瑙勫垯鍏錛氬驚鐜

涓浜烘劅瑙夛細寰鐜鍦ˋE琛ㄨ揪寮忛噷闈㈢殑浣跨敤鍏跺疄榪樻尯灝戣鐨(鎵浠ュ驚鐜鐨勪緥瀛愬ソ闅炬兂鍛) 銆

寰鐜鏈変笁縐嶅艦寮忥紝浣犲彲浠ユ牴鎹鍏蜂綋鎯呭喌閫夋嫨浠繪剰涓縐嶃

涓句釜渚嬪瓙鎴戜滑鐪嬬湅鎬庝箞浣跨敤銆

娉錛氬湪寰鐜鍧楅噷闈㈡坊鍔犫漛reak;鈥滐紝琛ㄧず璺沖嚭(鎵撶牬)榪欎釜寰鐜錛屼笉綆″驚鐜鏉′歡婊′笉婊¤凍錛岄兘璺沖嚭寰鐜銆

鍜 鈥渂reak;鈥 綾諱技鐨勮繕鏈変竴涓 鈥渃ontinue;鈥 錛屽畠琛ㄧず緇撴潫鏈嬈″驚鐜錛岃繘琛屼笅嬈″驚鐜錛岃屼笉鏄璺沖嚭(鎵撶牬)寰鐜銆

瑙勫垯涔濓細鍑芥暟

1銆佸唴緗鍑芥暟錛

榪樿板緱閭ｄ釜鍑芥暟鑿滃崟鍚?鍦ㄩ噷闈㈡垜浠鍙浠ョ湅鍒板緢澶欰E鎻愪緵緇欐垜浠浣跨敤鐨勫嚱鏁般

渚嬪傦細

a銆亀iggle(freq, amp); // [鎽嗗姩]鍑芥暟錛宖reg鏄棰戠巼錛宎mp鏄騫呭害

b銆乺andom(min, max); // [闅忔満]鍑芥暟錛屽湪min鍜宮ax鍊間箣闂村彇涓涓闅忔満鍊 (鏇村氬唴緗甯哥敤鐨勫嚱鏁板皢鍦ㄧ鍥涜妭璁茶В)

2銆佽嚜瀹氫箟鍑芥暟錛

涓浜烘劅瑙夛細鍦ˋE琛ㄨ揪寮忎腑鑷瀹氫箟鍑芥暟榪樻槸姣旇緝灝戣佺殑銆

鍑芥暟鐨勫畾涔夋牸寮忓備笅錛

鍦ㄨ繖閲屾垜浠綆鍗曞湴涓句竴涓渚嬪瓙錛

娉錛氬洜涓簉andom()榪斿洖鐨勬槸涓涓灝忔暟錛屾墍浠ユ垜浠鑷宸卞啓浜嗕竴涓猤etRandomInt(min, max)鍑芥暟鏉ヨ繑鍥炰竴涓闅忔満鐨勬暣鏁般

瑙勫垯鍗侊細閭ｄ簺鐗規畩鐨勮勫垯

1銆乤 = a + 1; 榪欎釜璇鍙ユ垜浠鍙浠ョ畝鍐欎負 a++;

2銆佸悓鐞嗭紝a = a 鈥 1; 鎴戜滑鍙浠ョ畝鍐欎負 a鈥;

3銆佹潯浠惰鍙ヨ繕鏈変竴縐嶅啓娉曪細condition ? do somthing : or do something;

榪欐槸鍦 if 鍜 else 閮藉彧鏈変竴涓璇鍙ョ殑鏃跺欏彲浠ラ噰鍙栫殑綆鍐欐柟寮忋

涓句緥錛 2 < 3 ? a = 1 : a = 0; // a鐨勫間負1

涓鑸鎴戜滑鍐欐垚 a = 2 < 3 ? 1 : 0; // a鐨勫間負1

娉錛氭兂瀹屾暣鍦板︿範璇娉曡勫垯鍙浠ュ幓runoob.com鎴栬厀3school.com.cn鎼渏avascript鐨勬暀紼嬬湅銆

嬈㈣繋鍏蟲敞浣滆呭井淇″叕浼楀彿錛氬潖鎵撳嵃鏈

② 想學計算機編程但是不知道學什麼

1.首先剛入門的話，你要先明確目標選擇一門編程語言入門。個人建議選擇java或者C。在學習編程語言的時候，計算機有關的知識你也是需要涉及的，也要多多去了解一下，看一些書籍，在網上下載視頻邊看邊學效果會好一些。在你理論知識的基礎上學習起來會相對容易一些。當你熟悉掌握一門語言後，這個時候就可以有學習的目標了。自己對哪方面感興趣喜歡哪種語言就學哪門。

2.我這邊來簡單介紹一下java的學習內容吧。

①JAVA編程基礎（基礎語法、面向對象、和諧特性等）

②WEB應用開發（靜態網頁製作、Oracle資料庫、Java Web開發技術、Linux技術、網站性能與安全、軟體工程開發流程、Java Web和諧等）

③企業級框架開發（數據結構與演算法、SSH框架、JavaEE和諧等）

④項目實訓

3.如果你真的想學好編程語言，C語言也是蠻重要的。但是新手學C語言通常會出現一個問題，就是除了寫個排序演算法，似乎根本想不出來C語言有什麼用。這是因為我們的教科書講C語言的時候，只講這些基本演算法，甚至連讀寫文件都不去講，更不用說圖形界面處理了和網路操作了，沒有這些知識，想寫一個真正的應用那是不可能的。不過，書上沒有不等於學不了，文件操作和網路操作的講解網路上有著大把的講解，只要你找幾篇文章看看，具備了這些基礎知識，寫一個自己的WEB伺服器並不難。在逐步增加功能完善功能的同時，你的C語言基本上就可以達到相當牛人的水平了。

4.互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

③ AE表達式和腳本常用的函數是什麼

1,時間

AE表達式和腳本常用的函數是什麼？時間隨時間線變化，值也隨之變化，時間=1秒1，時間=1秒1.5。當時間的值變化時，我們可以使表達式隨時間變化。(使用分形雜訊，你可以很好地看到這個時間表達式的渲染效果。)

2,該指數

AE表達式和腳本中的不同層都有自己的索引。我們可以根據不同的層次做出不同的效果。

3、價值

不帶表達式的此屬性的當前值。在下面的圖中，將value表達式添加到當前值，以表示x+10 y+20是其原始值的值。

4、wiggle(頻率，amp)

AE表達式和腳本常用的函數是什麼？Swing函數(感覺經常使用helper)。有兩個參數。第一個頻率是振盪頻率，第二個安培是振盪振幅。這是一個非常有用的表達式，也是一個基本表達式。

5、隨機

AE表達式和腳本常用的函數是什麼？這是一個隨機函數。通過調用random()，我們得到一個介於0和1之間的隨機值。然後我們可以用隨機值來產生各種隨機效果。

6, valueAtTime (t)

這也是一種常見的AE表達式和腳本。調用此函數以獲得相應的時間值。

7, loopOut

循環功能。如果您希望創建一個來回移動的球，但不想重復K幀，請記住這個表達式:只創建一個來回移動的關鍵幀，並添加loopout()函數。

以上就是《影視後期課堂：AE表達式和腳本常用的函數有哪些?》的主要內容，如果你想了解影視後期的基本知識，並且將他們運用到您的作品中，那麼本文一定會給你有效的幫助。如果你想學習更多關於影視後期的知識或資訊等，可以點擊本站的其他文章進行學習。

④ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！

各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。

⑤ Peoplesoft 是什麼 是一種軟體呢 還是 一種編程語言啊

簡單的說，peoplesoft是一種人力資源管理系統，它有專門的開發工具peopletools，需要的代碼是peoplecode和AE程序。對於人力資源管理而言，這是一款很強大的系統軟體