【技术实现步骤摘要】
移动端可视化AI编程平台
本专利技术涉及软件开发
，尤其涉及移动端可视化AI编程平台。
技术介绍
人工智能的概念起源于1956年，所谓的人工智能就是给机器赋予人的智能，让机器能够像人一样地思考问题，做出决策。而一种较为有效的、可行的实现人工智能的方法就是机器学习，机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。实现机器学习的一种重要框架是深度学习，它的出现使机器学习能够实现更多的应用，包括无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐。目前深度学习框架的版本非常多，比如其中一个框架tensorflow，版本多达80多种，这些框架依赖的第三方环境资源包也非常多，框架的不同对于的第三方环境也不同，搭建环境的时候往往需要对大量第三方资源包卸载，重装指定版本，第三方资源包之间也有特定的版本对应关系，要互相之间适应，需要耗掉大量时间和精力去试验，查错，更正；导致深度学习框架搭建困难。因为深度学习框架版本的繁多，而同样的函数在多个版本之间的含义可能出现差别，导致很多在...
【技术保护点】
1.移动端可视化AI编程平台，其特征在于：它包括伪linux端、AI编程平台模块和Android模块；/n所述AI编程平台模块用于用户输入指令并与所述linux端通信，然后反馈运行结果进行可视化编程；/n所述linux端用于与所述AI编程平台模块进行通信，并根据AI编程平台模块输入的指令运算相应的程序；/n所述Android模块用于通过在移动端上控制所述AI编程平台模块实现相应的操作。/n
【技术特征摘要】
1.移动端可视化AI编程平台，其特征在于：它包括伪linux端、AI编程平台模块和Android模块；
所述AI编程平台模块用于用户输入指令并与所述linux端通信，然后反馈运行结果进行可视化编程；
所述linux端用于与所述AI编程平台模块进行通信，并根据AI编程平台模块输入的指令运算相应的程序；
所述Android模块用于通过在移动端上控制所述AI编程平台模块实现相应的操作。
2.根据权利要求1所述的移动端可视化AI编程平台，其特征在于：所述伪linux端包括安卓接口、JNI层和底层；所述底层包括C++层接口、二进制接口、系统资源库和linux内核；所述安卓接口和C++层接口用于读取用户输入的相应指令到所述JNI层；所述JNI层与所述linux内核进行通信交互，并将交互运行结果返回到所述安卓接口。
3.根据权利要求2所述的移动端可视化AI编程平台，其特征在于：所述AI编程平台模块包括Aidcode编程器、后台服务单元和Python接口；所述Python接口用于读取用户输入的相应指令；所述后台服务单元用于通过所述JNI层或者所述Python接口调用底层运算到所述Aidcode编程器。
4.根据权利要求3所述的移动端可视化AI编程平台，其特征在于：所述Python接口读取输入的Python指令并运行Python文件包括：下载Python源代码，通过交叉编译生成Python编译器，将Python源代码转化成更底层的语言，并用更底层的资源来运行得到结果。
5.根据权利要求3所述的移动端可视化AI编程平台，其特征在于：所述Android模块包括显示控件、监听单元、控制单元和交互界面；所述显示控件用于显示通过所述安卓接口传回的运行结果；所述监听单元用于监听用户的输入并通过所述显示控件显示；所述控制单元用于在...
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