大家好，今天来为大家解答人工智能笔记软件这个问题的一些问题点，包括人工智能笔记软件推荐也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
本文目录
iOS上有哪些小众但实用的软件？
居然收到悟空小秘书的邀请了，邀我回答问题...想哭，觉得自己的存在感简直爆棚了。我好好整理一下，推荐一下我最近正在使用的几款软件给大家。
可识别文字的读书做笔记神器：识墨笔记
这款软件是苹果最近推荐的，我看到了就下载使用了一下。用它记笔记、写日记、保存灵感和想法、添加购物清单…，支持文字、拍照、录音、手写、涂鸦等多种记录方式，识墨笔记能够一键导入Kindle笔记，支持创建和管理读书笔记。国内云笔记类产品中唯一实现免费短信提醒，在任一平台对笔记设置短信提醒，在指定时间下发短信；也可以设置震动、铃声等程序内提醒。
将你的iPhone变成一台翻译设备：iTranslateConverse
iTranslateConverse是一款十分强大的手机翻译软件，实时翻译，打支持全球38种语言双向语音即时翻译，在语音辨识与文字转换上也颇精准，准确率超过95％，但和大多数的翻译软件一样，在语意理解在未能确切掌握下，翻译出来的意思也会有落差，要达到精确程度都还有颇大进步空间，这也是当前语音翻译技术还在不断发展改进之处。据称出国只要有它就不必租借即时翻译机，就算在语言不通的国家，也能随时随地跟当地人顺利沟通交谈。恩，这样走遍世界都不怕。
号称1秒识别发票的报销利器：报销吧
作为一名上班族少不了各种发票报销（出差差旅、饭补、打车、行政办公采购），很烦心怎么办？手机一拍即得，1秒识别发票信息，报销吧就是这样一款神奇的自动化差旅报销软件，不仅可以一键真假发票OCR识别技术，还有着非常强大的融合预算控制功能，报销吧App基于企业信用进行先行垫付，支持企业月结，报销吧主打费用管理，支持代报销、费用控制、费用分摊、沟通和通知、出差比价、货币汇率、自定义消费类型等功能，是老板销售业务商务出差报销的人员的必备神器软件，可能是最牛逼的报销软件了。
荣获Apple设计奖的待办事项列表应用：Streaks
真正自律的人不需要外力监督就能养成良好的习惯，所以此类应用的存在意义还是因人而异，倘若你觉得花了钱，就会用，那么不妨尝试一下，毕竟能坚持一段时间总好过根本不开始。Streaks是一个可以帮你养成好习惯的应用，你的目标是创造一个连续数天完成任务的记录。在Streaks里，你的任务上线只有6个，你可以灵活地设定目标的任务日，比如只在工作日有步行任务，又比如只有周末才练字。在Streaks中，你可以完成前一天未完成的任务，若前一天没有记录，在当天记录时它会提示你选择具体的完成日。另外，如果你不小心记录错误，也可以通过摇一摇撤销。
IOS剪贴板可扩展的效率利器：Pin
这款软件号称在iPhone安装一个「Pin」，足够替代10+个应用。Pin是一款主打粘贴板扩展功能的App，拥有扩展剪贴板的功能，能够记录剪贴板的数据，在通知中心浏览和拷贝，使用iCloud在多台设备中同步等功能。可帮你将繁琐的复制粘贴操作变得简单，如复制历史、搜索、翻译、分词、打开链接、抓图、启动应用、预览网页等，使得「复制粘贴」后的动作变得极其灵活强大，能让你手机瞬间变成一个强而有力的高效生产力工具。
通知中心启动神器：launcher
ios自带的下拉通知栏觉得不好用?？这款软件绝对可以帮到你。Launcher是一款IOS系统通知中心启动神器，当然也支持安卓版。在第一次启动时会提供引导和配置选项，之后会自动生成一些项目，如短信、电话、启动App等，在通知中心添加Launcher的Widget之后，就会在通知中心显示一排启动器。在App的编辑模式可以增删图标，修改图标排序。在启动器编辑界面上可以拖动排序，点选删除，添加“添加新曲目”来新建启动器。新建启动器可以从“联系人”、“网站”、“应用程序”和“自定义”四种分类中选择。联系人启动器就是通讯录快速启动，可以在通知中心一键给某人拨打电话、发送邮件、FaceTime和发短信等等。
另外，这里，还有一些小众新闻内容App，放出来，喜欢的可以看看。
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
人工智能笔记软件的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能笔记软件推荐、人工智能笔记软件的信息别忘了在本站进行查找哦。
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