tensorflow區塊鏈
① 人工智慧未來的發展方向
第一個趨勢是，全體IT巨頭將重兵布局AI雲服務，AI-a-a-S，意思是人工智慧即服務，將成為未來趨勢。AI是未來，已經是不證自明的事實，新老IT巨頭不僅在自身業務里積極運用人工智慧，同時也在積極利用雲計算平台將AI服務提供給第三方。
從供給方來說呢，IT巨頭們都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就會把數據留在平台上，而這些數據將會是人工智慧時代的一座大金礦。從需求方來說呢，那些應用企業可以利用大公司提供的AI雲服務，提升自己的競爭力。所以，無論對於AI服務的提供商，還是使用AI服務的企業，這都是一種雙贏的合作。
第二個趨勢是，新老人工智慧企業將圍繞智能入口展開白熱化的爭奪。在互聯網時代，幾乎每個入口都會引起爭奪，而每個入口爭奪的成功者都會變成下一個巨頭。比如在Web2.0時代，互動社交的興起形成了社交入口，造就了Facebook和騰訊。人工智慧時代也不例外，激烈的爭奪過後，必然會誕生下一個巨大的超級企業。
人工智慧時代，服務的入口主要是自然語言的語音交互，自然語言處理會是人機交互的主要模式，誰能讓機器更懂人類的語言，誰就能有可能取勝。人工智慧會全麵包圍我們生活的方方面面，這意味著，人工智慧入口的競爭會更加慘烈，而越早參與，獲得越多的用戶，勝利的幾率就越大。
第三個趨勢是，人工智慧將佔領客廳，語音交互將成為主流電視應用。智能家居概念喊了很多年了，比爾·蓋茨在1995年出版的《未來之路》里就做出了清晰的描述，但是這樣的描述迄今都沒有成為事實，核心原因就在於用戶缺乏需求。
現在隨著電視屏幕尺寸增大、視頻內容爆炸性增長，傳統的遙控器越來越難以滿足人們使用電視的需求，語音為主的智能搜索和智能互動正在迅速崛起，自然語言交互將會成為操縱電視機的標准方式。三星等傳統的電視廠商、Netflix和亞馬遜等視頻內容提供商、微軟和谷歌等IT廠商都已經或將要推出自己的以電視為核心的語音互動產品，智能家居正在從電視機切入成為現實。
第四個趨勢是，智能玩具將成為AI最早成功的應用領域之一。如果利用AI來診斷病情，或是製造自動駕駛汽車，人們往往無法容忍它犯錯誤。但是玩具不同，人們對玩具的出錯容忍度高。所以，在人工智慧還沒辦法超越人類智能的今天，智能玩具恰恰是能夠讓人工智慧獲得初期市場認可的切入點。
事實上，現在已經有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戲的智能玩具Cozmo熱賣到斷貨。2017年更會有一大批的智能玩具上市。中國的玩具製造業雖然強大，但是沒有什麼品牌優勢，如果中國的玩具公司和高科技公司合作，藉助自己強大的製造實力和市場推廣實力，順勢推出自己的品牌，將會獲得巨大的商機。
第五個趨勢是，商用機器人將在特定的商業場景中發揮巨大潛力。這類機器人往往針對某個特定場景而製作，比如導購、前台、送貨，因此見效程度顯而易見，在小范圍里也更容易推廣。
很多有實力的機器人公司，都會開發可用在多個商業領域的通用型機器人，它們能適應不同的環境，缺點是比較昂貴，比如日本軟銀的pepper機器人，每台約20萬元人民幣，這還不包括後續服務費和保險費。而專業型機器人更偏重於針對性地解決問題，但是因為能力有限，很容易被競爭對手模仿或是被吞並。
2017年，我們會在很多有一定特點的營業廳里，看到專業型機器人的身影。未來，熱點會由專業型機器人向通用型機器人轉變，通用型機器人將會迅速崛起。
第六個趨勢是，輔助駕駛會成為AI的第一個大規模應用。自動駕駛一直是人工智慧領域最熱門的應用，但是由於之前特斯拉的自動駕駛功能造成了致命事故，谷歌又放棄了自己生產自動駕駛汽車，轉而和成熟的汽車廠商合作，這些事實都說明，完全實現自動駕駛，還有很長的一段路要走。
同時，各大汽車公司都在自動駕駛上進行努力，越來越多的汽車上將會配置一定的自動駕駛能力，也就是在有司機的情況下，在高速公路上，或者城市裡慢速行駛的情況下實現自動駕駛。
第七個趨勢是，人工智慧應用會在各個應用領域迅速普及，有大數據支持的應用創業公司會迎來最好的機遇。雖然人工智慧領域的競爭非常激烈，尤其是底層技術上的競爭，但是別忘了，真正的贏家不會產生在技術層、平台層，而是產生於應用層。比如移動互聯網的興起，最大的贏家不是通信運營商，而是構建了社交網路帝國的Facebook。
而應用對於創新企業來說，人工智慧恰恰是它們真正的機會。特別是在IT巨頭紛紛開源的情況下，創新企業是有機會利用這些資源，成為下一個霸主的。對於創新者來說，一定要到敵人最薄弱的環節去尋找突破口，最值得下手的地方就是數據豐富、但是應用貧瘠的地方。
第八個趨勢是，在智能晶元方面，GPU將進一步得到更廣泛的應用。GPU，也就是我們所說的圖形處理器，一直都是AI應用的主導硬體處理器，在圖像語音識別、無人駕駛等人工智慧領域，GPU正迅速擴大市場佔比。
② 怎樣開發區塊鏈 怎麼做區塊鏈開發
Go 是一個開源的編程語言，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟體變得容易。想學習這門編程語言，首先要找到一份不錯的教程，兄弟連go語言+區塊鏈培訓最近新出了一套go語言的教程，老師講的非常不錯！
伴隨著「區塊鏈」概念在全球范圍內的熱議，金融、物流、徵信、製造、零售等日常生活場景中也悄然加入了相關區塊鏈技術應用。有專家表明，未來區塊鏈將與人們的生活息息相關，區塊鏈技術與大眾日常生活融合是大勢所趨。
區塊鏈市場的火熱引發了大量以區塊鏈技術型人員為基礎的人才性需求，區塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據拉勾網發布的「2018年區塊鏈高薪清單」顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內企業巨頭發布了眾多高薪區塊鏈崗需求，力圖探索區塊鏈相關技術與應用。清單中同時指出，高薪崗位以區塊鏈相關技術型崗位需求為主，其中蘇寧和科達月薪最高已給到100k。
極大的技術型人才市場需求，必然會帶動整個區塊鏈培訓市場的爆發式涌現與增長。培訓模式大都可分為線上培訓、傳統IT機構培訓及主打高端形式的線下短期訓練營等幾種形式，但市場火爆演進過程中也充斥著種種區塊鏈培訓亂象：講師資質注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質量縮水化，課時安排不合理及培訓收費標准參差不齊等等。
在整個區塊鏈培訓市場規模化發展之下，兄弟連教育攜手資深區塊鏈專家尹成及其清華水木未名團隊成立區塊鏈學院，利用其專業強大的技術講師團隊、細致全面的課程體系及海量真實性企業區塊鏈項目實戰，旨在深耕區塊鏈教培領域，並為企業為社會培養更多專業型技術人才。
尹成 資深區塊鏈技術專家 兄弟連區塊鏈學院院長畢業於清華大學，曾擔任Google演算法工程師，微軟區塊鏈領域全球最具價值專家，微軟Tech.Ed 大會金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，資深軟體架構師，Intel軟體技術專家，著名技術專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經驗。具備多年的軟體編程經驗與講師授課經歷， 並在人機交互、教育、信息安全、廣告、區塊鏈系統開發諸多產品。具備深厚的項目管理經驗以及研發經驗， 擁有兩項人工智慧發明專利，與開發電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實戰經驗。教學講解深入淺出，使學員能夠做到學以致用。
第一階段：區塊鏈行業及Go編程 5周
第二階段：密碼學與共識演算法 2周
第三階段：以太坊源碼解析與開發 3周
第四階段：超級賬本與Node.js 2周
第五階段：比特幣 & EOS 4周
第六階段：項目綜合性實戰
③ 黑馬程序員「智能物聯網+區塊鏈」什麼時候開班
2018年的3月26號開班，
④ Python的前景怎麼樣
Python作為近幾年主流的編程語言之一，憑借其自身易讀、易維護、可移植、跨平台等特點受到了眾多企業的青睞。那麼在Python強大的語言優勢下，Python前景如何呢？接下來從應用范圍、薪資待遇、崗位缺口三方面展開介紹。
就業方向：因為Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內，很多人更是把Python作為一種「膠水語言」使用，所以Python語言在科學計算與統計、人工智慧、桌面界面開發、軟體開發、後端開發、網路爬蟲等多個領域都發揮著重要的作用，所以學好Python開發技術將來在就業方向選擇上還是十分廣泛的。
崗位缺口：互聯網企業對於Python的重視也使得Python開發人員需求激增，並且一直呈現不斷上升的趨勢。據前程無憂招聘數據顯示，Python相關崗位在24內招聘需求量接近2W。由此可見，Python開發人員需求在近幾年還將持續上漲，未來發展前景向好。
薪資待遇：薪資待遇和崗位需求一直是呈現相輔相成的態勢，在人才缺口不斷增大的促使下，Python開發人員的薪資待遇也是水漲船高。據職友集數據顯示，北京Python開發工程師平均工資：¥
19600/月。並且隨著工作年限的不斷積累，薪資待遇也呈現階梯式遞增，按工作經驗統計，應屆生工資¥12510，1-3年工資¥17530，3-5年工資¥21300，以上數據僅供參考。
⑤ 國內有區塊鏈培訓機構嗎
推薦香港國際新經濟研究院-鏈能學院
為了更好的推動區塊鏈落地實體經濟應用，香港國際新經濟研究院布局「鏈能學院」+「鏈能資本」+「鏈能產業聯盟」，建立了鏈能經濟的自我發展、自我進化的生態環境。
鏈能學院 以經濟學理論、商業模型研究和鏈能培訓教育為主的學術研究和教育機構，是鏈能經濟的「大腦」和理論開拓者。
香港國際新經濟研究院於2018年6月7日在香港正式掛牌，是一家綜合性科研服務機構，研究領域包括全球區塊鏈與大數據技術融合應用研究、全球區塊鏈與人工智慧技術融合應用研究、區塊鏈監管政策與法律法規的研究、中國區塊鏈行業發展研究、區塊鏈技術的實際落地應用等。藉助對新經濟趨勢研判，研究成果和推廣經驗，香港國際新經濟研究院首次提出了「鏈能經濟」這一前瞻性理論體系，致力於為政府監管部門及實體企業提供金融新經濟、區塊鏈科技及「鏈能經濟」理論體系的普及與相關解決方案。
作為」鏈能經濟的提出者「，香港國際新經濟研究院致力於為政府監管部門及中國傳統實體企業提供金融新經濟、區塊鏈科技及」鏈能經濟「理論體系的普及和相關解決方案。
⑥ PHP在最近一年在編程語言排行榜上下滑的原因是什麼
主要從兩個方面發表一下個人看法：
行業變遷
最近兩年，我們耳熟能詳的技術熱詞比如：雲計算、machine learning、TensorFlow、AI……，基本與PHP都沒太大的關系，再比如：（自然語言處理）NLP、（物聯網）IoT、big data、區塊鏈（blockchain）……，也基本和PHP沒太大的關系；難道說PHP技術不行了？那倒也不是，其根本原因在於技術發展日新月異，開發語言也愈加細分，golang主要用於雲計算、Python主要用於神經網路與深度學習、大數據與數據可視化分析有R語言，反觀PHP，似乎除了web、及部分APP後端開發，其他專業技術領域有點力不從心，盡管它也在一直尋求新的爆發點。
語言特性
在web開發不甚成熟的時代，PHP以其「開發周期短」、「技術門檻低」的優勢吸引了一大批開發人員加入，雖然項目可以很快推上線，但由於「弱類型解釋語言」的基因缺陷，在性能優化大行其道的今天，PHP需要補足這一先天缺陷（從PHP5~PHP7就可以看出），這也給很多其他開發語言趁勢而上的機會，比如go語言。業務量暴增需要程序能適應更高的並發訪問以及更低的延遲，go語言天生的並發編程語言特性就恰好解決這一痛點，我所參與的大部分項目都選擇go語言進行數據的雲同步。再來說說Python，同樣是動態解釋型語言，Python的技術應用場景相比PHP而言則多出不少，比如GUI程序開發、機器學習、數據抓取與分析……，一旦項目有大量數據抓取的需求，我的第一選擇肯定會是Python，因為在同等開發周期內，Python的效率與執行效果是最優的；所以總的來看，性能不及golang純粹，應用場景不如Python豐富，卻也不能否定「PHP是最好的開發語言」。我一般的技術選型如下：web後端與輕量級APP後台任務用PHP，大數據量吞吐與並發數據傳輸用golang，大數據抓取與分析用Python，我一直認為「術業有專攻」，沒有最好的語言，只有最合適的語言，如果能一槍放倒敵人就沒必要與其拼刺刀。
⑦ 請問怎麼學習Python
分享Python學習路線：
第一階段：Python基礎與Linux資料庫
這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段：web全棧
這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。
學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段：數據分析+人工智慧
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段：高級進階
這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
⑧ python培訓入門教程怎樣入門呢
送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1 Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2 Python簡史
1.3 Python的市場需求及職業規劃
1.4 Python學習是選擇2.0還是3.0？
二、Python的學習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python 世界的開端： hello world
2.Python 世界的開端：四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南：函數
5.Python函數式編程指南：迭代器
6.Python函數式編程指南：生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python線程技術
4.Python 的非同步 IO：Asyncio 簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的 15 大 Python 庫
2.5個高效Python庫
3.Django 官方教程
4.Python Django的正確學習方法
5.Python自然語言處理工具小結
6.數據科學常用Python 工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python – PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎？
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程，為什麼一定首推Python？
2.為什麼 Python 這么火？
3.Python如何快速入門？
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19 個編程資源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦？
8.Python學習有哪些階段？
9.參加Python培訓會有前景嗎？
10.Python培訓班真的有效嗎？
11.參加Python培訓前應該做哪些准備？
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer
⑨ 學習python的話大概要學習哪些內容
分享Python學習路線：
第一階段：Python基礎與Linux資料庫
這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段：web全棧
這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。
學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段：數據分析+人工智慧
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段：高級進階
這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。
在此，我真誠的邀您移至B站尚學堂官方號，有關大數據分析和Python的學習教程隨你挑，免費的呢！
⑩ 區塊鏈培訓有哪些知名導師
首先，條件允許的話，盡量選擇在一線城市學習，畢竟那裡是技術聚集區。其次，再考察其他方面，例如：師資力量、課程體系、教學模式、就業薪資、學費學時等。直接去試聽，考察學校的真實情況。
尹成畢業於清華大學，是國內區塊鏈領域頂尖專業人才，精通C/C++、,golang,Python、KaliLinux、sicikit-learn與tensorflow，EOS開源貢獻者，開發諸多區塊鏈加密貨幣，曾擔任Google演算法工程師，微軟Tech.Ed大會金牌講師，是微軟全球人工智慧以及區塊鏈領域最具價值的專家。他並擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，是資深的軟體架構師和Intel軟體技術專家，其領銜的區塊鏈學院教研團隊主要由畢業於清華大學，北京大學等知名院校相關專業的碩士、博士組成。
團隊有豐富的區塊鏈實戰經驗，並且屢次斬獲區塊鏈大賽大獎。