使用kivy开发socket通讯程序
知识点: 1.`Kivy`开发环境的搭建 2.使用`Kivy`开发跨平台`GUI`程序，学会使用`Kivy`中的简单控件 3.对`GUI`事件的响应操作 4.使用`kivy`语言布局界面 5.复习`Python`的`socket`通讯
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kivy是一个开源的Python库，目的是快速开发GUI用户界面，特别是多点触摸应用程序。Kivy和python一样具有出色的跨平台特性，使用Kivy编写的程序可以在Windows，Linux，和mac OSX系统之间无缝切换运行，而且具有本地显示效果，特别对触摸屏应用的支持较好，在非触摸屏上也可以配合鼠标模拟触摸效果。Kivy甚至可以运行在android和IOS设备上，具有极强的跨平台能力。
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哪一种编程语言适合人工智能？——Python在人工智能中的作用
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。
人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。开发这些需要注意的第一件事是：
哪一种编程语言适合人工智能？
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点（恕我直言）是学起来很难。
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。
自然语言和文本处理库
NLTK 的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现（JS和LISP也是一样）。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
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据新京报，以北京航空航天大学为例，学校首届122名人工智能专业研究生近日已报到入学。校方已同百度公司签署了人工智能专业合作办学协议，与中国人工智能产业创新联盟、中国软件测评中心共同...
您必须才能发表留言！被大多数人忽视的七大Python IDE！
　作者: 编译 | zyy　编辑:
　　【IT168 评论】“人生苦短，我学Python”，为Python构建的IDE当前处于比较尴尬的富有状态。数量一多自然有的广受欢迎，有的鲜少被问津。目前比较受欢迎的可能就是PyCharm，带有一整套可帮助用户在使用Python语言开发时提高效率的工具。但任何一样东西的存在都有其意义，今天我们就来看看有哪些被忽视了的IDE吧!　　1、Eric6　　很像Python的原生IDE IDLE，Eric6是一个用Python语言编写的Python IDE ，虽然它使用的QT5 UI框架提供了一个比IDLE更复杂的UI，而且入门还需要一些组件配合，但是，由于Eric6本质上是一个有几个重度依赖的Python包，例如Qt5的Python绑定。所以入门Eric6意味着理解Python的包管理，这一点可能不太吸引初学者，也是导致Eric6容易被忽视的原因。安装程序脚本会提供反馈，让你知道哪些软件包需要提取，并继续安装直到设置完成(PyQt5，QScintilla)。　　把安装过程放在一边，Eric6功能齐全。它具有现代IDE常见的实用程序，如类浏览或版本控制，还集成了对特定Python功能的支持，如unittest，PyLint和cx_freeze应用程序分发系统。在Eric6中创建新项目也可以构建为PyQT4/5 GUI和控制台应用程序，因为底层库已经安装，尽管缺省情况下不包括其他开发工具，如Qt表单设计器。　　2、Wing IDE　　作为“Python程序员的智能开发环境”，Wing IDE强调专门为Python用户设计的功能集成。它还是许多流行的Python框架(Django，Zope，Plone)，包(PyQT，wxPython，PyGTK)和第三方应用程序(Maya，Blender)的详细集成。Raspberry Pi用户也可以使用Wing IDE进行开发。　　Wing是一个商业性产品，但它有两个免费版本，对独立开发商和初学者有很多优惠。Wing IDE缺少了很多高级功能，包括开发人员可能使用的许多日常功能(书签，模块浏览，重构)，但它不失为一个Python开发的好办法。个人版本也是免费的，恢复了许多但不是所有专业级功能。而专业版有一个30天的试用，永久使用或年度许可则是收费的。　　3、Pyzo　　有时你可能只需要这么多。Pyzo是一个小IDE，主要针对研究科学计算的用户，有一个小工具集：编辑器，交互式shell，文件浏览器，源结构浏览器和一些其他设施。它主要用于与库快速交互，可以在Python的REPL中键入命令或执行单个文件，而不是正式的应用程序开发。在这个意义上，它不太适合那些想要创建应用程序的人，更适合那些想要把Python作为工作台环境的人。　　为了便于解压和开发，Pyzo提供了平台本地可执行文件，无需将运行时拼凑在一起。它将与现有的CPython运行时协同工作，其创建者推荐Continuum Analytics的Anaconda发行版的简略版本——miniconda，这使获得软件包和附加组件很容易。　　4、Thonny　　初学者希望使用Python润色，往往会转向IDLE，但是Thonny也是一个不错的小型IDE，对初学者来说是一个更轻松的选择。在Windows，Mac或Linux上均可用，它还可以节省用户下载或配置Python解释器的精力。Python的最新版本(目前为3.5)与Thonny捆绑在一起，IDE默认开箱即用。　　默认情况下，Thonny安装在用户的配置文件目录中，因此它不需要提升权限来设置或使用。当在一个相当大的程序上使用集成调试器时，IDE自身会抛出一些错误。因此，Thonny是最好的自助服务教学工具，而不是一个完整的软件开发环境。　　5、NINJA-IDE　　NINJA-IDE是一个独立的项目，并且可以像专业级开发工具，如ActiveState的Komodo IDE或PyCharm一样，而且它的功能集是由Python用户构建的。例如，NINJA-IDE的“首选项”对话框有一个，用于在运行程序时使用Python解释器，以及用于启用或设置解释器的所有命令行选项的复选框。IDE中的另一个选项卡默认显示为Migration 2to3，因此可以分析Python 2.x编写的脚本并提出建议。　　6、Visual Studio Code　　这是微软的重要产品，简单精益的代码编辑器从支持不同语言的扩展中获得力量。Python开发人员也可以使用Visual Studio Code，最重要的是Don Jayamanne扩展。它与所有最新版本的Python保持同步，并集成了所有你想要的支持：代码linting，与科学工具集成，如Jupyter，重构，单元测试，调试和更多。　　7、Atom　　GitHub的Atom是由一些与Visual Studio代码相同的部分构建的，但它最大的相似之处是设计理念：保持精益，并通过外部包添加语言或特定功能。对于Python用户，关键的部分是包：language—python用于基本语法突出和snippet支持，python—tools提供一些方便的功能，如快速重构，autocomplete-python支持自动完成，具体功能还是取决于你使用的Python包。
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