php矩阵算法（php矩阵）

谁能推荐几部学习opencv的书籍？

1.图书

<<学习Opencv(中文版)>>，是个很不错的教材，如果你有c++基础的话，上手很容易。

但是如果你想做图像处理的话，建议你去找<<数字图像处理>>

2.论坛与教程

1)，需要看网页上的：OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）入门必读，看完之后大体对opencv也就有个了解了。

2)，上面有opencv安装教程，简单例子等等。看现成下载操作。

3)，论坛

大学本科数学专业的，都要学哪些科目？

如果说你大学本科数学专业的话，你学的一些科目都是偏数学方面的一些东西，比如说嗯，线性代数，概率论之类的肯定都有的，然后要看你这个学校是偏向文科还是理科，如果是文科的话，就是政治方面之类的，肯定是要学的，因为向国家政治化武装大脑还是很重要的

如果你是偏离的话，那么要考虑到学校嗯哪些就是比较专业住的一些专业方面的一个课程，像我们就是经济方面的，然后特别注重会计学，然后就是整个学校基本上都要学会计

分不同的专业吧 层主是数学与应用数学 学过数分，高代，空解，复变函数，常微分方程，数学物理方程，拓扑，抽象代数，实变函数，泛函分析，非线性规划，线性规划，科学计算方法，概率论与数理统计，图论，测度论，解析几何，微分动力系统，博弈论。大概这些

专业基础课有数学分析、高等代数、解析几何、概率论与数理统计：这三者是老三门，将来如果考研时要用到的；近代数学的新三门是：拓扑学、实变函数与泛函分析、近世代数（也叫抽象代数）；另外其他的一些常见的分支包括楼上所说的复变函数、常微分、运筹、最优化，数学模型。

为什么python能做人工智能，而PHP不能？

其实很多编程语言都可以做人工智能，区别只是容易与否。

我完全不懂php，但也不妨从以下几点来看看php是否符合。

1,数据科学相关库是否足够。由于目前的人工智能都是基于数学统计方面，很多时候是大量的数学矩阵运算，那么一门语言的数据科学方面的生态支持就显得很重要。python有numpy等库…

2,语言本身是否足够简单直接。python的简洁语法无疑是最吸引科研人员，才促进业界有更多的人投入到python的生态，与上述第1点形成良性循环…

3,是否很好融合c或c++的库。上述点1说到人工智能底层需要大量矩阵运算，目前底层最有性能体现还是c或c++，python能很容易调用他们的库，使你既可以编写简洁的代码，又能得到充足的高性能…

目前业界的其他编程语言无法在数据科学上超越python几乎都在于上述几点。

PHP完全可以从零开始撸一个全连接层神经网络，然后用BP算法调参训练，任何高级计算机语言都可以做人工智能，只是运行效率的问题。Python只是用户基础广泛，简单易学，所以用来构建上层的模型算法很方便，底层到了性能的部分，还是要借助C语言写的库，才能充分利用GPU性能加快运算。

不是能不能的问题，而是适不适合用来做人工智能。一般现在市面上的编程语言都可以作为人工智能开发的程序语言，但是不是什么语言都适合的。那是否适合主要还是看这个语言的开发效率和执行效率。

从语言类型来说，Python和PHP都属于脚本语言，而且都非常依赖第三方库，只是在PHP发展初期，人工智能还没有大量的普及，所以PHP的库基本上还是服务于网站开发的服务器端处理。然而Python出现的时候，大数据处理等等这些领域已经开始变得热门，所以就会有很多数据处理的库还有就是人工智能算法的库出现。

因为两者背后支持的库不同，所以他们被应用到的领域也有所不同。如果单从语言本身来说，用Python或是PHP来写一个人工智能算法实际上差不多的，不过脚本语言来做这样的开发，执行效率会非常低。因为他们利用的库基本都是用C语言在代码底层开发的，所以计算效率就会高很多，除非那个大牛可以把复杂算法的效率提升，一般脚本类型的编程语言都不适合做这样复杂的运算工作的。

而且，Python和PHP的运用场景也不太一样，PHP一般是支持网络服务的，也就是在服务器端处理任务的，Python主要是数据处理和运算，也就是可以在本地运行。

总之，PHP不是不能作为人工智能的编程语言，只是不适合，有更多大数据算法和人工智能算法库的Python明显就更适合了。