哪种编程语言*好？编程给你答案！
发表时间：2023-10-20 18:28:56
文章来源：炫佑科技
浏览次数：201
菏泽炫佑科技 菏泽炫佑小程序开发 菏泽炫佑app制作 炫佑科技
参演：李诗萌、蛋酱
哪种编程语言*好？ 这个问题可能永远没有答案。 每个人都有自己的偏好。 AI工程师和科学家可以根据项目的需要从众多编程语言中选择*合适的编程语言。
有人曾将编程比作烹饪，编程语言是首先要准备的食材或厨房用具。
C：一把菜刀，一个炒锅，一个非常有用的炉子，隔壁还有一个菜市场。
Java：切菜机、切菜机、绞肉机、和面机、烤箱、微波炉...
：大型超市的速冻柜台，从成品到半成品应有尽有。 它可以让你快速得到一顿还可以食用的饭菜，但要深入探究味道和火候就没那么容易了。
C++：一套顶级的厨房用具，包括十几把刀，雕刻用于切肉； 炒、炖、煎肉、煎蛋、炖汤……有人试图在二十一天内掌握这一点。 使用一套工具通常*终会用刀割伤自己或炸毁厨房。
选自知乎用户：
虽然有很多编程语言可以满足你刚开始开发AI时的需求，但没有一种编程语言能够一站式解决AI编程问题，因为在每个项目中，不同的目标需要特定的方法。 。
就像做饭时仔细选择一样，在成为“高手”的过程中，我们要学习的就是找到*适合自己的编程语言。
是可读性*强的语言。 ——保罗
编程。 图片来源：.
1991 年开发的一项民意调查显示，超过 57% 的开发在开发AI 时会使用 C++ 作为首选编程语言。 因为它很容易学习，所以它使程序员和数据科学家更容易进入开发人工智能的世界。
这是一个关于程序员需要多少自由度的“实验”。 如果太自由了，没人能读懂别人的代码； 如果太无拘无束，就不会那么有表现力。 ——吉多·范
有了它，您不仅可以获得出色的社区支持和广泛的库集，而且还可以享受它的灵活性。 您从中获得的*大好处可能是平台独立性以及深度学习和机器学习的广泛框架。
编码的乐趣在于看到简短、简洁、可读的类，它们可以用少量清晰的代码表达大量行为（而不是用大量代码让读者感到无聊）。 ——吉多·范
代码片段示例：
代码片段示例。
常用库
—用于机器学习工作负载和数据集处理；
-learn——训练机器学习模型；
——计算机视觉与自然语言处理；
Keras - 用于高度复杂的数学计算和运算的代码接口；
——类似Spark的机器学习库，让每个人都可以通过算法和实用程序等工具轻松地进行机器学习；
MXNet - 另一个可以简化深度学习过程的库；
——定义、优化和评估数学表达式的库；
- 强大的机器学习算法。
另外，根据库的贡献，它已经超越Java，成为世界上第二流行的语言。 Stack将被称为“增长*快”的主流编程语言。
入门课程
《三门免费入门课程：2020 年版》
课程链接：
《完整训练营：从新手到大师3人》
课程链接：
爪哇
一次编写，随时运行。
Java被公认为世界上*好的编程语言之一，它过去20年的使用情况就是*好的证明。
Java凭借其用户友好性、灵活的功能和平台独立性，以多种方式参与人工智能开发，例如：
- 带有 API 的 Java 也被列为支持的编程语言。 虽然不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但它确实支持 Java 并且正在迅速改进。
Deep Java（Deep Java ） - 由 开发一个库，用于用 Java 创建和部署深度学习功能。
- 使在 上部署和管理机器学习堆栈变得更容易，并提供现成的 ML 解决方案。
—— 是一个用于自然语言处理的机器学习工具。
Java（Java机器学习库）——Java-ML为开发提供了多种机器学习算法。
—— 利用Java开源框架借助GUI设计了一个神经网络。
如果 Java 可以进行垃圾收集，那么大多数程序都会在执行时删除自身。 ——
Java代码片段示例：
Java 代码片段示例。
Java入门课程
“五门在线 Java 编程入门课程 - *好的”
课程链接：
Ross Ihaka于1995年发布了R语言的**个版本。现在由R开发核心团队维护，R是S编程语言的实现，用于统计软件开发和数据分析。
R的基本特点是擅长处理大量数据。 与不完整的NumPy包相比，R是更好的选择； 你可以使用R来处理各种编程范式，例如函数式编程、向量计算、面向对象编程等。
适用于 R 的 AI 编程包：
——提供一系列拟合模型的工具；
tm - 文本挖掘应用程序的框架；
RODBC - R 的 ODBC 接口；
OneR - 用于实现单规则机器学习分类算法，适用于机器学习模型。
在数据挖掘者和统计学家中小程序开发用什么编程语言，广泛使用的 R 函数有：
用于扩展功能的各种库和包；
积极的支持社区；
可以使用 C、C++ 和；
多个有助于扩展功能的包；
支持生成高质量图形。
逻辑编程（Logic）的缩写。 它*早出现于1972年，适合开发人工智能，特别是自然语言处理。 ELIZA *适合创建聊天机器人，是有史以来**个创建的聊天机器人。
**个成功的聊天机器人。
为了理解，您必须熟悉一些指导工作的基本术语：
事实定义了真实的陈述；
规则定义带有附加条件的语句；
目标根据知识库定义了语句提交的位置；
查询定义了如何使你的陈述正确以及*终分析的事实和规则。
有两种实施人工智能的方法已经实施了很长时间，并且为数据科学家和研究人员所熟知：
符号方法包括基于规则的专家系统、定理证明和基于约束的方法；
统计方法包括神经网络、数据挖掘、机器学习和其他方法。
口齿不清
使用 Lisp 编码创建一个具有 n 个输入和 m 个单元的单层感知器。
列表处理（List）的缩写。 它是第二古老的编程语言。 也被称为人工智能的创始语言之一，由约翰于 1958 年创建。
Lisp 是一种实现不可能的语言。 ——肯特
Lisp是一种实用的可编程数学符号，它已迅速成为开发首选的AI编程语言。 Lisp因其独特的功能而成为机器学习AI项目的*佳选择之一：
快速创建原型；
创建动态对象；
垃圾收集;
灵活性。
随着竞争编程语言的重大改进，其他语言也融入了 Lisp 独有的功能。 涉及 Lisp 的著名项目包括 .
说到 Lisp，它是世界上*美丽的语言——至少在它出现之前是这样。 ——拉里·沃尔
成立于1990年，以著名数学家库里的名字命名。 是一种纯函数式静态类型编程语言，适用于惰性求值和短代码。
它是一种非常安全的编程语言，因为与其他编程语言相比很少发生错误哪种编程语言*好？编程给你答案！，因此它在处理错误方面提供了更大的灵活性。 即使发生错误，大多数非语法错误也可以在编译时（而不是运行时）捕获。 提供的功能包括：
抽象能力强；
内置内存管理；
代码可重用性；
容易明白。
SQL、Lisp 是我见过的唯一可以让你花时间思考而不是打字的编程语言。 ——
功能有助于提高程序员的工作效率。 与其他编程语言非常相似，但仅由一小部分开发使用。 抛开挑战不谈，随着开发社区使用量的增加，它可能会被证明与其他人工智能竞争语言一样好。
朱莉娅
Julia 是一种高性能、通用的动态编程语言，可用于创建几乎任何应用程序，但*适合数值分析和计算科学。 Julia 使用的工具包括：
Vim 和 Emacs 等流行编辑器；
像 Juno 这样的 IDE。
Julia 源代码组织。
Julia 的多项功能使其成为人工智能编程、机器学习、统计和数据建模的重要选择。 这些功能是：
动态类型系统；
内置包管理器；
执行并行和分布式计算的能力；
宏和元编程能力；
支持多路调度；
直接支持 C 函数。
Julia 的构建是为了消除其他编程语言的弱点。 当与 .jl、.jl 和 MXNet.jl 等其他工具集成时，它还可以用于机器学习。 利用 Julia 的可扩展性可以做更多的事情。
趋势 – Julia 使用趋势。
总结
AI工程师和科学家可以根据项目的需要从多种编程语言中进行选择。 每种人工智能编程语言都有优点和缺点。 随着这些语言的不断完善，AI开发很快就会有更舒适的体验，因此会有更多的人加入到这股创新浪潮中。 强大的社区支持让新人的工作变得更好，而社区对软件包和扩展的贡献让每个人的工作变得更轻松。
参考链接：
