convlstm代码 为了写论文不做深入的研究，代码水平低选择tensorflow还是pytorch比较好？

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Tensorflow很好，因为您可以直接使用keras

因为使用Python有强大的优势。第一，数据采集（网络爬虫技术）。2、 强大的科学计算分析库可以进行大规模的数据统计和处理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者属于深度学习，如LSTM算法体系结构，是最有效的股市预测算法之一。后者属于数据挖掘，基于统计概率分布，实现了回归和分类的数学建模。总之，很方便。在项目实现方面，python属于glue语言，计算出的数据模型大多是以JSON的形式进行粘合的。前端非常友好。简而言之，它既快捷又方便。

~，使用STD逻辑矢量和整数将两个STD相互转换逻辑矢量做+运算图书馆标准逻辑一千一百六十四冲积物标准逻辑u铝合金标准逻辑uUNSIGNED.ALLentityexpisport( 时钟：安装逻辑：安装逻辑向量（1downto0）b：指令逻辑向量（1downto0）c：输出逻辑向量向量（1downto0）endexpuuadderarchitecturebhavioralofexpissIGNALtemp:集成开始进程（clk）beginifclk”event and clk=”1”thentemp<=Conv Integer（a）Conv Integer（b）c<=Conv Std Logic Vector（temp，2）--temp表示值2表示大小结束进程结束行为

作为it从业者和教育者，我来回答这个问题。

首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。

从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。

从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。

从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。

为什么几乎所有的量化交易都用Python？

表示卷积和多项式乘法。

W=conv（U，V）：卷积向量U和V。代数上，卷积与多项式的乘法运算相同。这些多项式的系数是u和V的元素。

W=conv（…，“shape”）返回卷积的一部分。此部分由shape参数指定：

full返回所有卷积值（默认值）。

same返回卷积的中心部分，其大小与U相同。

Valid仅返回卷积中未计算零的部分

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