很多站长朋友们都不太清楚专家系统php，今天小编就来给大家整理专家系统php，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 通过网页如何查询数据库里的内容 2、 研究人工智能的都是用什么软件或者工具啊? 3、 不知道选择学什么编程语言 4、 简述入侵检测常用的四种方法 通过网页如何查询数据库里的内容因为无法确定你使用的具体技术，所以没法告诉你具体操作，但是大致用到的技术如下：
html（写网页）
数据库（查询数据）
一门服务端语言（连接html和数据库）
服务器部署（项目发布）
域名（比如百度，当然ip也可以）
研究人工智能的都是用什么软件或者工具啊?人工智能大体分为两种:强人工智能和弱人工智能，弱人工智能就是所谓的专家系统，还是比较常见的，比如知识库，等于一个数据库进行查询，强人工智能一般都是神经网络，比如常用的bp神经网络，网上有c++实现的源码，通常用作图像识别.
实现方法就是编程，大部分编程语言都可以实现 ， 研究这东西，大部分就是理论，一本本厚厚的书，一大堆数学公式。 搞专家系统吧，用VC++搞 挺容易， 搞成在线的网站也行，建议用php语言去搞 加上Ajax技术，搞个在线聊天的东东出来，我用VC搞过 搞一半就没劲了，没做完，就是个聊天程序，可以对话，回答的语言都在数据库中，程序要做的就是语法识别，查询数据库，输出。 关键在于语法识别。
不知道选择学什么编程语言Java（计算机编程语言）
Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
应用范围广泛：
1、Android应用
2、在金融业应用的服务器程序
3、网站
4、嵌入式领域
5、大数据技术
6、高频交易的空间
7、科学应用
PHP（超文本预处理器）
PHP（外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。
优势在于：
1、开放源代码：所有的PHP源代码事实上都可以得到。
2、免费性：和其它技术相比，PHP本身免费且是开源代码。
3、快捷性：程序开发快，运行快，技术本身学习快。嵌入于HTML：因为PHP可以被嵌入于HTML语言，它相对于其他语言。编辑简单，实用性强，更适合初学者。
4、跨平台性强：由于PHP是运行在服务器端的脚本，可以运行在UNIX、LINUX、WINDOWS、Mac OS、Android等平台
5、效率高：PHP消耗相当少的系统资源。
6、图像处理：用PHP动态创建图像,PHP图像处理默认使用GD2。且也可以配置为使用image magick进行图像处理。
7、面向对象：在php4,php5 中，面向对象方面都有了很大的改进，php完全可以用来开发大型商业程序。
8、专业专注：PHP支持脚本语言为主，同为类C语言。
Python+人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
Python是一门计算机程序语言，目前人工智能科学领域应用广泛，应用广泛就表明各种库，各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。
Python+人工智能的学习内容有：
第一阶段：Python基础编程：开启编程之路；Python语法
第二阶段：Python高级编程：Linux基础操作；Python高级编程；Linux高级编程
第三阶段：H5移动开发：HTML5+CSS3；JavaScript+AJAX；jQuery和Bootstrap；移动端电商项目
第四阶段：数据库编程：MySQL；MongoDB；Redis；
第五阶段：后端大项目实战：Django；移动端购物网站；Flask框架；微信公众号开发
第六阶段：网络爬虫：Python爬虫；scrapy框架和scrapy-redis
第七阶段： shell和自动化运维：Shell编程；Nginx；自动化部署
第八阶段：高薪课程：数据分析；机器学习算法；大数据与人工智能
简述入侵检测常用的四种方法入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
1、特征检测
特征检测(Signature-based detection) 又称Misuse detection ，这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。
它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。
2、异常检测
异常检测(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。
异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
扩展资料
入侵分类：
1、基于主机
一般主要使用操作系统的审计、跟踪日志作为数据源，某些也会主动与主机系统进行交互以获得不存在于系统日志中的信息以检测入侵。
这种类型的检测系统不需要额外的硬件．对网络流量不敏感，效率高，能准确定位入侵并及时进行反应，但是占用主机资源，依赖于主机的可靠性，所能检测的攻击类型受限。不能检测网络攻击。
2、基于网络
通过被动地监听网络上传输的原始流量，对获取的网络数据进行处理，从中提取有用的信息，再通过与已知攻击特征相匹配或与正常网络行为原型相比较来识别攻击事件。
此类检测系统不依赖操作系统作为检测资源，可应用于不同的操作系统平台；配置简单，不需要任何特殊的审计和登录机制；可检测协议攻击、特定环境的攻击等多种攻击。
但它只能监视经过本网段的活动，无法得到主机系统的实时状态，精确度较差。大部分入侵检测工具都是基于网络的入侵检测系统。
3、分布式
这种入侵检测系统一般为分布式结构，由多个部件组成，在关键主机上采用主机入侵检测，在网络关键节点上采用网络入侵检测，同时分析来自主机系统的审计日志和来自网络的数据流，判断被保护系统是否受到攻击。
参考资料来源：百度百科-入侵检测
关于专家系统php的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。