对于行为识别，都有哪些常见主流的开发工具和包

行为识别通常需要结合多种技术，包括信号处理、机器学习、深度学习等。以下是一些常见的开发工具和包：

1. MATLAB：MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理和机器学习工具箱，可以用于行为识别的算法开发和实现。

2. Python：Python是目前应用最广泛的编程语言之一，也是机器学习和深度学习领域的主流语言。Python提供了众多的机器学习和深度学习框架和包，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，可以用于行为识别的算法开发和实现。

3. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理函数，可以用于行为识别中的图像和视频预处理和特征提取。

4. Weka：Weka是一个Java编写的机器学习工具，提供了多种数据预处理、特征选择、分类和聚类算法，可以用于行为识别的算法开发和实现。

5. LIBSVM：LIBSVM是一个支持向量机（SVM）的开源实现，提供了多种分类和回归算法，可以用于行为识别中的分类任务。

6. Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上，提供了简单易用的接口和丰富的深度学习模型，可以用于行为识别的算法开发和实现。

这些工具和包都是行为识别中常用的主流开发工具和包，选择合适的工具和包可以大大提高算法开发和实现的效率。