学习人工智能一般需要学习哪些内容？

现在比较火热的就是Python了

创新互联是一家从事企业网站建设、做网站、成都网站建设、行业门户网站建设、网页设计制作的专业的建站公司，拥有经验丰富的网站建设工程师和网页设计人员，具备各种规模与类型网站建设的实力，在网站建设领域树立了自己独特的设计风格。自公司成立以来曾独立设计制作的站点超过千家。

可议参考以下几个方面学习：

1、Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。

2、全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。

3、网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。

4、人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。

如果想学习或者是交流可以加群，网页链接

各种图表的适用场景

柱形图使用垂直的柱子显示类别之间的数值比较，其柱子条数不宜过多（柱子过多坐标轴标签可能会显示不全）。

条形图和柱形图类似，但柱子条数可相对多一些。

柱形图和条形图适用于比较对比类需求：

适用场景：数据量对比

其中堆积柱形图条形图还可用于占比类的需求：

适用场景：系列对比

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折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。

需要注意的是折线图的数据记录数要大于2，可用于大数据量的趋势比较，但是同一个图上最好不要超过5条折线

面积图是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色填充，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

面积图的填充色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同系列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同系列之间相互遮盖。

折线图比较适用于趋势类的需求：

适用场景：数据量随时间的变化趋势，系列趋势对比

面积图还可制作成堆积面积图，除了趋势类的需求还适用于比较和占比类的需求：

适用场景：系列占比，时间趋势占比

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饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类

饼图不适用于多系列的数据，因为随着系列的增多，每个切片就会变小，最后导致大小区分不明显，同时多个饼图之间的数值也不好进行比较。

饼图适用于比较一个数据分类上各个模块的大小占比的需求：

注：饼图可通过设置其内径大小转变为圆环图

饼图还可制作成多层饼图的样式，展现不同分类数据占比，同时还能体现层级关系：

适用场景：系列占比、系列大小对比（玫瑰图）

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散点图将两个变量以点的形式展现在直角坐标系上，点的位置由变量的数值决定，通过观察数据点的分布情况，可以推断出变量间的相关性

制作散点图所需数据最好多一些，否则相关性不明显

散点图适用于分布和关联类的需求：

适用场景：相关性分析、 数据分布情况

气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，除X、Y轴所代表的的变量值，每一个气泡的面积代表第三个数值数据

需要注意的是，气泡图的数据大小容量有限，气泡太多会使图表难以阅读。

气泡图适用于比较和分布类的需求：

适用场景：分类数据对比，相关性分析

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仪表盘(Gauge)是一种拟物化的图表，刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值，可直观的表现出某个指标的进度或实际情况

需要注意的是为了视觉上的不拥挤，指针的数量不宜过多。

仪表盘还可制作成环形和试管型，表现占比情况：

适用场景：时钟，比率展现

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雷达图用于比较多个量化变量，比如看看哪些变量具有相似的值，或者是否存在极端值。雷达图也有助于观察数据集内哪些变量的值比较高或者低，因而适用于展示工作表现。

需要注意的是雷达图上多边形过多会使可读性下降，使整体图形过于混乱；变量过多，也会造成可读性下降，因为一个变量对应一个坐标轴，这样会使坐标轴过于密集。

雷达图适用于比较类的需求：

雷达图还有一种堆积柱形的样式，可用于分类和系列间的双向比较，同时还能体现占比情况：

适用场景：维度分析、系列对比，系列权重分析

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框架图是将等级以树形结构的形式展现的一种可视化手段，可以将层次关系清晰地展示出来。

框架图适用于层级关联类的需求：

适用场景：层级展示，流程展示

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矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。相比起传统的树形结构图，矩形树图能更有效得利用空间，并且拥有展现占比的功能。

需要注意的是矩形树图适合有权重关系的层级表现，若不需要体现占比，框架图可能更清晰明了。

矩形树图比较适用于占比和关联类的需求：

适用场景：带权的树形数据、树形数据占比情况

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漏斗图可以展示每一阶段的占比情况，直观体现各模块的大小。

需要注意的是系列不宜过多，否则容易显得拥挤，效果不佳。

漏斗图适用于比较排名类的需求：

同时，对比类的需求漏斗图也同样可以满足，多个漏斗图横向排列，数据对比度也十分清晰：

适用场景：数据排名，占比情况，标准值对比

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词云，是文本数据的视觉表示，由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据，能快速感知最突出的文字。

词云所需数据量需要稍大些，数据的区分度也需要比较大，否则效果不明显，并且不适合要求准确的分析。

词云适用于突出比较类的需求：

适用场景：关键词搜索

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甘特图直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求的对比。管理者由此很方便的了解到一项任务(项目)的进展。

甘特图适用于流程进度类与时间相关的需求：

同时流程的关联性的需求也可实现：

适用场景：项目进度，事物随时间推移的状态变化，项目流程

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地图分为区域地图、点地图和流向地图。

（1）区域地图是一种在地图分区上使用是颜色来表示一个范围值的分布情况的地图。

适用于对比突出和分布类的需求：

（2）点地图是一种通过在地理背景上绘制相同大小的点来表示数据在地理空间上分布的方法

通过点的分布可以很方便得掌握数据的总体分布情况，但是当需要观察单个具体的数据的时候，它是不太适合的。

点地图适用于分布类的需求：

将点替换为气泡，不仅能显示分布情况还能粗略比较各地区数据的大小：

（3）流向地图体现了源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。

有助于说明地理迁移的分布，动态流向线的使用还减少视觉上的混乱。

流向地图适用于分布、比较和流向类的需求：

[](javascript:)

热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况，除了以地图为背景图层，还可以使用其他图片

热力图适用于分布和突出类的需求（常用彩虹色系）：

svg元素的基础操作

之前普通dom节点用jquery来写，svg之类的节点操作用d3.js来写，然后现在尝试写一个小组件，就想写个不依赖任何库的版本。

之前用d3.js来写可视化组件，有着库依赖的问题，这次想自己把库的依赖去掉，用原生态javascript写。

然后第一件事情我就懵逼了，用jquery的 $("svg/svg ) 生成也是一样。

然后出来的是一个普通标签名叫svg的标签，没有svg的任何渲染

而本来应该是下图的效果的。

然后就顺便普及了svg的知识，svg虽然和dom元素很像，但是实际上是xml，它比html更加严格，有着自己的命名空间，如果你在html里面直接写，那么会被加上命名空间解析，如果你想要用js来创建，那么你就得自己来写。

我写的是一个词云插件，我的算法是根据一个text来判断碰撞与否，所以我要知道两个text的位置和高度和宽度。

对于普通的元素，可以通过jquery.css("width")来实现，但是这个对于svg元素，jquery也再一次失效。而这个时候，getBoundingClientRect()，就起效了。

平台行业词云分析中有哪几种排序方式

常见的几种算法：

①冒泡算法

②选择排序

③插入排序

④快速排序件

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常见的几种排序方法

从零开始学前端 于 2019-06-01 09:34:54 发布 4965 收藏

分类专栏： 从零开始学前端

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【常见的几种排序方法】

1.背景介绍

在计算机科学与数学中，一个排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串资料依照特定排序方式进行排列的一种算法。 最常用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序。有效的排序算法在一些算法（例如搜寻算法与合并算法）中是重要的， 如此这些算法才能得到正确解答。 排序算法也用在处理文字资料以及产生人类可读的输出结果。 基本上，排序算法的输出必须遵守下列两个原则：

输出结果为递增序列（递增是针对所需的排序顺序而言）

输出结果是原输入的一种排列、或是重组

虽然排序算法是一个简单的问题，但是从计算机科学发展以来，在此问题上已经有大量的研究。 更多的新算法仍在不断的被发明。

2.知识剖析

查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。 所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。 一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。 对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。

常见的几种算法：

①冒泡算法

②选择排序

③插入排序

④快速排序

常见问题

问题一:各种排序算法用JavaScript 如何实现?

问题二:各种排序算法的优劣及其应用?

解决方案

问题一:各种排序算法用JavaScript 如何实现?

问题二:各种排序算法的优劣及其应用?

解决方案、

冒泡排序

冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素， 如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有元素再需要交换， 也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。

冒泡排序演算法的运作如下：

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。

针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

代码实现:

Array.prototype.bubbleSort = function () {undefined

var i, j, temp;

for (i = 0; i this.length - 1; i++)

for (j = 0; j this.length - 1 - i; j++)

if (this[j] this[j + 1]) {undefined

temp = this[j];

this[j] = this[j + 1];

this[j + 1] = temp;

}

return this;

};

var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70];//定义一个数组

num.bubbleSort();//数组调用冒泡排序算法

选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素， 然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的思想其实和冒泡排序有点类似，都是在一次排序后把最小的元素放到最前面。但是过程不同， 冒泡排序是通过相邻的比较和交换。而选择排序是通过对整体的选择。

Array.prototype.selectionSort = function() {undefined

var i, j, min;

var temp;

for (i = 0; i this.length - 1; i++) {undefined

min = i;

for (j = i + 1; j this.length; j++)

if (this[min] this[j])

min = j;

temp = this[min];

this[min] = this[i];

this[i] = temp;

}

return this;

};

var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定义一个数组

num.selectionSort(); //数组定义选择排序算法

插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的 工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据， 在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序 （即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位， 为最新元素提供插入空间。

从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序

取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描

如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置

将新元素插入到该位置后

Array.prototype.insertionSort = function () {undefined

for (var i = 1; i this.length; i++) {undefined

var temp = this[i];

var j = i - 1;

//如果将赋值放到下一行的for循环内, 会导致在第13行出现j未声明的错误

for (; j = 0 this[j] temp; j–) {undefined

this[j + 1] = this[j];

}

this[j + 1] = temp;

}

return this;

}

var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定义一个数组

num.insertionSort(); //数组调用插入排序算法

快速排序

快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort）， 一种排序算法， 最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较， 但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)演算法更快， 因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。

步骤为：

从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），

重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分割（partition）操作。

递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个演算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

Array.prototype.quickSort = function () {undefined

var len = this.length;

if (len = 1)

return this.slice(0);

var left = [];

var right = [];

var mid = [this[0]];

for (var i = 1; i len; i++)

if (this[i] mid[0])

left.push(this[i]);

else

right.push(this[i]);

return left.quickSort().concat(mid.concat(right.quickSort()));

};

var arr = [5, 3, 7, 4, 1, 9, 8, 6, 2];

arr = arr.quickSort();

编码实战

扩展思考

各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度

算法优劣评价术语

稳定性:

稳定：如果 a 原本在 b 前面，而 a = b，排序之后 a 仍然在 b 的前面；

不稳定：如果 a 原本在 b 的前面，而 a = b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面；

排序方式:

内排序：所有排序操作都在内存中完成，占用常数内存，不占用额外内存。

外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行，占用额外内存。

复杂度:

时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。

空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小。

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