mDesigner3人工智能与大数据 简体中文免费

2020-08-23 00:00:00  阅读 10 次 评论 0 条
    评分:3    更新时间:2020-08-23    大小:150.63 MB    平台:Win8,Win7,WinXP,Win2003,Win2000    语言:简体中文    授权:免费

软件介绍

  mDesigner3人工智能与大数据是一款基于Scratch 3.0开发的图像编程工具,能够配合《人工智能与大数据》教材进行使用,为用户的编程学习提供了帮助,软件提供了自然语音合成、语音识别、车牌识别等课程的学习,满足用户的各种《人工智能与大数据》教材学习需求。

软件特色

  图形化编程,延续了Scr atch操作简单、所编即所见的设计理念,易学易用,功能更多。

  文本编程,支持一键查看积木块对应的Python 代码,学生只需掌握图形化编程知识,即可轻松理解Python语法并学习。还可以直接用Python编辑器编写代码,无需更换其它软件,就能从图形化编程无缝衔接到代码编程。

  软硬件结合,支持硬件编程,编程结果通过硬件直接呈现,给学生带来更强的成就感,让课堂教学的内容和形式更丰富。

  将AI引入教学,可编程实现如人脸识别,检测年龄,姿态检测等好玩的应用,让孩子轻松理解 AI 技术背后的逻辑和原理,实现更多创造。

  更多的IoT应用,接入专为IoT教学设计的云服务,结合电子模块,可实现天气预报、自动浇花、智能开关灯等多种实用、有趣的应用,让学生在生活场景中了解IoT。

  全平台支持,Web端、PC客户端、移动Pad端及ChromeBook

  mDesigner人工智能与大数据专用版是《人工智能与大数据(中小学版)》专用版本,这款软件入门简单且扩展有深度,不仅可以配合《人工智能与大数据》教材相关章节,进行人工智能编程、智能造物创新活动使用,也非常适合作为开展人工智能、STEAM和项目式课程的信息技术平台。

使用方法

  创作模式,新建项目,可以选择「实时模式」或「上传模式」。

  实时模式(online),指的是烧录一次实时执行的固件,点击「绿旗」标志,即可执行所编写的程序。(支持Sc ratch与Python语言)

  特点:只需要烧录一次实时执行的固件、可以与软件舞台交互(比如控制精灵的运动)、不可脱离电脑运行。

  注意:需要烧录相应产品固件,如果没有固件会自动烧录。

  上传模式(offline),指的是将用户编写好的程序上传到硬件主控板中,之后硬件脱离电脑也能执行程序。(支持Scra tch与Arduino c语言)

  特点:每个新程序都要重新上传固件、不可以与软件舞台交互,可以脱离电脑运行。

软件综述

mDesigner3人工智能与大数据是一款强大的数据分析工具,具有以下特点和优势:

  1. 易用性: mDesigner3采用直观的用户界面,即使没有编程经验的初学者也可以轻松使用。用户可以通过拖放的方式来构建数据分析流程,而无需编写代码。

  2. 强大的数据分析功能: mDesigner3提供了丰富的内置算法和工具,可以帮助用户进行数据预处理、数据转换、数据建模、数据挖掘和数据可视化。用户还可以创建自定义的算法来满足自己的需求。

  3. 支持多种数据源: mDesigner3支持多种数据源,包括关系数据库、非关系数据库、文本文件、XML文件、JSON文件和Excel文件等。用户可以轻松地将数据导入到mDesigner3中进行分析。

  4. 可视化: mDesigner3具有强大的数据可视化功能,可以帮助用户将数据转化为可视化的图表和图形,以便于理解和分析。用户可以自定义图表和图形的样式和颜色,以满足自己的需要。

  5. 协作: mDesigner3支持协作,多个用户可以同时访问同一个项目并进行分析。用户可以共享数据、算法和可视化成果,以提高团队的效率。

  6. 安全性: mDesigner3具有强大的安全性,可以保护用户的数据和分析成果。用户可以通过密码保护项目,并控制对项目的访问权限。

  7. 灵活性: mDesigner3是一款灵活的工具,可以与其他软件和工具集成。用户可以通过API或插件将mDesigner3与其他软件连接起来,以实现更强大的数据分析功能。

  8. 支持多种编程语言: mDesigner3支持多种编程语言,包括Python、Java、R和Scala等。用户可以使用这些编程语言来编写自定义的算法和工具,以满足自己的需求。

  9. 文档和社区支持: mDesigner3提供了丰富的文档和社区支持。用户可以访问mDesigner3的在线帮助、教程和论坛,以获取帮助和解答问题。

总体而言,mDesigner3是一款功能强大、易于使用的数据分析工具,非常适合企业和个人用户进行数据分析和数据挖掘。

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