[发明专利]人工智能在Django框架中的一种实现方法

说明书

本发明为“人工智能在Django框架中的一种实现方法”，属于计算机软件领域中的创造发明。本发明在python下的Django框架中提供了一套应用程序集合，使用这个程序集合将人工智能算法计算后的图表直接显示在客户前端的网页上，包括手机移动端。本发明解决了服务器中存储的人工智能模块运算结果无法传送到客户端的难题，它使用的是浏览器/服务器(Browser/Server)结构，其中包括用户操作层、数据集运算层、数据库存储层和后台管理层四个层次，最终将生成数据计算集显示到前端网页上。前端网页使用API接口接收后端计算完成的数据集，最终完成数据集在前端网页上的显示。本发明将主要用于物联网等复杂计算领域。

技术领域

本发明涉及Django框架、人工智能、机器学习、深度学习、数据处理、网站框架、前端bootstrap 框架。

背景技术

近些年来，随着大数据的不断发展，人们的信息量都呈现出爆炸指数性增长，而大数据的整体价值就是在于挖掘出其背后复杂现象的基本运算规律。如今交通、教育、农业、金融、医学、工业、还有其他领域有大量的应用。目前，对于大数据分析的方法主要是集中于统计分析、数据挖掘、机器学习和深度学习。数据的主要特点就是数据量大，通过一般的人工是难以完成的操作，因此机器学习的作用就尤为重要。为了实现最大化地发现有价值的数据，引入机器学习是必不可少的。媒体作为信息传播的重要媒介之一，在大数据时代，大量的媒体数据轰然而至。如微博每天的活跃人数都在一亿人以上，原创博文数量也是有一亿条以上的；在QQ空间中每天上传照片的数量也有超过３亿张。不计取数的媒体数据记录着全球范围内所发生各种各样的事件，这些事件的价值，都是可以带领某些社会风气的发展，甚至创造历史新的篇章。

在大数据的带领下，形形色色的数据处理框架都会应运而生，框架的产生主要就是为了提高软件开发效率。一套完整的框架往往都会把开发模式、数据库映射，渲染方法等结合在一起。软件框架是由其中的各个模块组成在一起的，每个模块都有特定的功能由其负责，模块与模块之间的相互协作来共同完成软件开发。其中Django框架是一种开放源代码的web应用框架，它是基于python语言写成的模块集合。它使用的是MVC软件设计模式，MVC框架的核心思想就是：解耦。让不同作用的代码块之间降低耦合，增强代码块的可扩展性和可移植性，实现向后兼容。在Django中是把MVC的思想转变成了MVT，其根本还是MVC的模式。它的基本构成就是由模板（Template）来产生HTML的页面，再由模型（Model）来和数据库进行交互，最终让视图（View）进行接收模板页面传来的请求进行处理，与模板和模型进行交互，返回应答的数据。其中前端模板可以使用框架bootstrap进行搭建和渲染。

Django框架主要目的就是简易、迅速的开发一个数据库驱动的网站。它强调代码复用，多个零件可以很简单的以插件形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方库，用户可以轻而易举的开发出属于自己的工具包。这使得Django框架具有非常强大的可扩展性，并且还强调快速开发和“不要重复你自己的代码”原则。

在python中的Django框架的基础上，将人工智能嵌入进去实现数据集的运算，完成计算后的数据集显示在前端网页上，而机器学习和深度学习是人工智能技术运用数学逻辑运算的计算机实现方法。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习则是实现人工智能的一个途径，即是以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析建立模型，并利用模型对未知数据进行预测的算法。而深度学习是机器学习拉出的一个分支，它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一种算法。它是基于对数据进行表征学习的一种方法。深度学习的主要特点就是用非监督式或者半监督式的特征进行学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。总的来说，机器学习就是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的各种性能；深度学习就是机器学习中的神经网络算法的一个延伸，更可以说是深度学习给了人工智能的一个璀璨的未来。

发明内容