程序員ai開源

❶ 未來50%的工作都將被人工智慧給取代，程序員會被機器人取代嗎

首先程序員這個行業和其他行業一樣也是分等級的。
雖然非常不想用「底層從業者」這五個詞來定義最低層次的程序員，但事實就是如此。
當行業的某個技術領域發展成熟到一定程度時，這個領域的大部分從業人員真的會被機器人所取代，准確的說，不只是被機器人所取代，也會被自動化系統所取代。舉一個最近的例子吧，網路發布的產品PaddlePaddle。
【PaddlePaddle是集深度學習核心框架、工具組件和服務平台為一體的技術先進、功能完備的開源深度學習平台，已被中國企業廣泛使用，深度契合企業實際應用需求，並擁有活躍的開發者社區生態。提供豐富的官方支持模型集合，並推出全類型的高性能部署和集成方案供開發者使用。】
從上面的描述介紹中就可以一窺究竟的。
【核心框架】、【工具組件】和【服務平台】這三個詞的重量真的令人深思。因為這意味著：
不用再自己搭深度學習的框架了，不用到處找工具了，集常用的組件和工具於一體，你只需要專注的干著自己的事情就可以了。
只會搭框架、搬運代碼的程序員真的會被淘汰掉的。
但是目前為止，因為公司財力、技術人員儲備不足等客觀原因，還是需要會搭框架、會搬運代碼的程序員的。
其次，提出這個問題，或許你的思維是靜止的。
應該在「程序員」三個字之前加四個字的定語，【不學習的】程序員肯定會被機器人所取代，這點毫無疑問。
【程序員】是一個升級打怪的職業，【優秀程序員】是一路不斷學習上來的，【終身學習者】這個名詞最適合「程序員」。因為程序語言的變化真的很快，技術發展很迅速。不學習，跟不上時代發展需要。科技社會的最大特徵就是一個字「快」。
【唯快不破】、【快速迭代】成了他們的標簽。
最後，機器人不具備的思維恰恰是人類的優勢，也必然是程序員的優勢。
有系統思維、能進行底層架構的程序員根本不會被機器人所取代。
這里有一個很明顯的例子就是：AI法律助手包小黑@免費法律咨詢評估
【機器人】包小黑取代了傳統服務行業的大部分律師進行咨詢回答的功能，但包小黑是誰做出來的？是程序開發者、演算法工程師和法律專業人士一起合力完成的。
必須說一句的是，【未來社會是一個高度分工化和高度融合化的過程。】
原因就是科學技術的發展。
只會寫代碼的程序員未來估計不存在了
因為會寫簡單代碼的能力將會是未來所有受教育者的一項基本能力，和英語一樣。

❷ 為什麼程序員們願意在GitHub上開源自己的成果給

1、程序員是生活在網路的一個群體，部分程序員並不善於交際，所以會選擇通過網路進行交際。
2、程序員之間互相交流技術問題，會通過QQ群之類的社交軟體，但是想將自己學習或者研究的內容讓大家知道的時候，一般採用博客，論壇之類的與大家溝通。
3、程序員不可能做一輩子的碼農。他需要晉升自己。在博客，或者github上進行溝通展示的目的就是展示個人能力，從而打造個人名氣。能將自己的編碼能力和學習能力轉變為圖文展示給大家。

❸ 開源人工智慧有何目的

人工智慧是前沿話題，但是人工智慧的發展還是初級階段，好比處於原始社會的醫學。人工智慧的研究范圍很廣，幾大互聯網巨頭的研究方向不一，且在各自的研究方向上也只是剛剛開始，還需要幾代科學家的共同努力，沒有哪家公司有一家獨大的技術優勢。開放程序源代碼，最重要的目的是吸引各路英才研究、測試、改進自家軟體，為下一步騰飛收集數據。
截至目前，臉書（Facebook）、谷歌、微軟、IBM先後開源人工智慧。所謂，開源，即把程序的源代碼開放，任何人都可以隨意拿去使用、修改。
天下無免費的午餐。幾大互聯網公司此舉有何目的？對全球人工智慧發展，又會產生什麼影響呢？
開源什麼
IBM公司12月7日宣布，將通過Apache軟體基金會免費為外部程序員提供System ML（machine learning機器學習）人工智慧工具的源代碼。IBM開發副總裁羅布·托馬斯(Rob Thomas)表示，希望這是System ML廣泛普及的第一步。
據了解，System ML最初由IBM在10年前開發，可以簡化開發人員定製機器學習軟體的難度。例如，該軟體可以幫助銀行編寫風險建模軟體，從而在發現欺詐活動時預先發出警示。目前的版本希望能與另外一個軟體配合使用，幫助企業處理來自智能手機或健身手環的大量數據。
IBM是今年第四家對外開放專有機器學習技術的科技巨頭。臉書2月開放了Torch Software人工智慧軟體的部分內容。谷歌11月開放了TensorFlow系統。該系統可被用於語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域，可被運行於由數千台電腦組成的伺服器集群或者單一智能手機之上，目前在搜索、照片以及Inbox郵箱應用等產品中均有使用。
同月，微軟也推出了機器學習開源工具包DMTK。該開源程序可以讓中小企業用幾台電腦，就實現幾千台超級電腦的工作——因為人工智慧需要處理海量大數據。DMTK的全稱是Dstributed Machine Learning Toolkit，即，分布式機器學習工具包。其中一個工具叫LightLDA，是用於大規模主題模型的可擴展、快速、輕量級系統。
微軟表示，「在分布式實現中，做了大量的系統優化使得 LightLDA能夠在一個普通計算機集群上處理超大規模的數據和模型。例如，在一個由8台計算機組成的集群上，可以在具有2000億訓練樣本的數據集上訓練具有100萬詞彙表和100萬個話題(topic)的LDA模型（約1萬億個參數）。」
微軟研究院的小喬治·托馬斯(Jr. George Thomas)表示，藉助這些工具，開發者可以使用較少的伺服器部署大規模的機器學習。
意欲何為
大公司辛辛苦苦研發的軟體，為什麼要免費向公眾開放呢？
業內共識是，各家人工智慧公司都在積極招募機器學習人才，而開放源代碼則可以吸引外部人才參與項目協作，並改進相關技術。他們也有可能從第三方社區中招募一些人才。
托馬斯表示，IBM希望通過開放System ML源代碼，吸引更多程序員運用和研究此軟體，從而加快這款軟體的發展，「我們目前的研發受到預算的限制，所以需要開源，加快創新速度。」
「中國國內的人工智慧研究還沒真正開始，所以對人才也沒發現有巨大的渴求。我們仍然以傳統業務為主，還沒聽說哪個公司要重點發展人工智慧。」BAT一位高管告訴記者。
谷歌公司在官方網站上表示，谷歌希望通過放出這套系統吸引更多研究人員，為其找到新的用武之地，並進行改進，「TensorFlow尚不完備，還需要調整、修改、擴充。」
值得注意的是，雖然該系統轉為開源，但谷歌留下了能讓自家機器學習技術獨樹一幟的東西：巨量的數據、可以運行該軟體的計算機網路，以及一個龐大的人工智慧專家團隊，可以調整演算法。
英國布里斯託大學的人工智慧教授克里斯蒂亞尼尼表示：「谷歌此舉並不是昏了頭。深度學習不是即插即用，它需要做很多測試、調整和適配工作。」
谷歌公開自家系統的重要目的之一，是吸引到更多的人工智慧專家，來為軟體的改進和應用出謀劃策，「這類系統有數百萬個參數需要調整。如果沒有工程師進行這一工作，那麼谷歌這次放出的深度學習演算法用途就極為有限。」
怎麼盈利
各家公司競相開源，讓各家相互之間也可以使用競爭對手的開源程序。
谷歌會用微軟、IBM、Facebook的人工智慧系統，它自己也會被別人用。而且開發者可以把各家開源程序都整合在一起，創造出自己的新系統。
中國國內巨頭互聯網公司也會使用谷歌Facebook微軟IBM等公司開源的程序，進行修改後變成自己的人工智慧程序。但中國國內對人工智慧的研究，並不像美國這樣火熱。「除了網路，國內沒有哪個公司把人工智慧作為單獨事業部。」BAT的技術高管告訴《國際金融報》記者。
人工智慧軟體的研發需耗費大量人力物力，那麼這些開源軟體還能實現商業盈利嗎？
BAT的一位核心技術高管向《國際金融報》記者分析，「就像谷歌安卓系統的開源，用的人多了，周邊相關的東西就多了，谷歌可以從其他地方賺錢，比如提供配套服務，比如廣告，比如專用設備。只要用的人多，就能賺錢。」
「其中廣告是非常重要的收入來源，谷歌開源的系統與安卓有強相關，用的人多了，只要用的人多，就能賺錢。」 該技術高管告訴記者。「也有可能出硬體設備，用的人多了，可能提供專用設備，比如智能硬體，軟體硬體形成更完整的生態系統。」
不過，該技術高管表示，「人工智慧服務的盈利模式還沒有清晰的場景，雖然它能改進和提升已有的系統，但光憑機器學習這個服務本身來賺錢，還沒有清晰模式。」

❹ 為什麼美國程序員大多願意開源，而中國大多工程師一般

因為美國程序員的工資是中國程序員的3-6倍，而競爭只有中國的十分之一。然後，事實上中國的程序員比你想像的更加支持開源，你在github上看到的很多源碼都是中國人寫的。

❺ 為什麼美國程序員大多願意開源，而中國大多工程

中國的版權保護的法律缺少，外國人崇尚開源精神，基本上大的框架/庫例如bootstrap、jQuery、wordpress都是開放源碼的，但是中國的程序員只是停留在使用他人編輯的作品，自己編輯的作品也很少有人開源

❻ 為什麼美國程序員大多願意開源，而中國大多工程師一般都不願意開源

這不是願意不願意的問題。

1. 開源的東西一般是利用自己的時間弄出來的東西，是興趣愛好，不是公司里的代碼。

2. 中國程序員公司里的東西都要加班加點才能搞出來，自己的時間所剩無幾。

3. 水平上可能也有差距，畢竟編程是外國傳進來的東西。

4. 中國程序員真正感興趣的少，大都只是當作一份工作而已。

❼ 程序員轉行做人工智慧能成功嗎

AI，也就是人工智慧，並不僅僅包括機器學習。曾經，符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵，而如今則是基於統計的機器學習占據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說，學習AI主要的是學習機器學習。

我們推薦機器學習路線是這樣的，如下圖：

機器學習路線圖

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。

深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼；學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。

坦白的說，普通程序員轉機器學習並不是一件輕松的事情。機器學習卻需要截然不同的思維模式。「機器學習模型不是靜態代碼——你需要不斷為其提供數據。」正如谷歌大腦項目(Brain Residency)負責人羅伯森說，「我們一直在不停地更新模型，而且還要不斷學習，增加更多數據，調整預測方式。它就像是一個有生命的東西，這是一種截然不同的開發模式。」

當然你可以通過掌握一些開源框架如TensorFlow開源項目來加快學習進度。

❽ 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員，如何轉向人工智慧方向，是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話，那麼學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題後，你才能培養出興趣，興趣是最好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼，能做什麼，它與深度學習以及人工智慧的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久，或者覺得基礎不牢，最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事，必先利其器」。以下的准備工作不多，但足以應付後面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什麼，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清晰，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習演算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎麼調參等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這裡面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，裡面已經實現好了神經網路，SVM等機器學習演算法。項目做好後，可以開源到到 Github 上面，然後不斷完善它。實戰項目做完後，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習：深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deep learning (paper)：2015年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neural networks and deep learning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀並不困難;推薦，Recurrent Neural Networks：結合一個實際案例告訴你RNN是什麼，整篇教程學完以後，會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度學習創始人教的課，最大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦，Deep Learning (book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的。很多內容都講了，但是感覺也沒講出什麼內容來，只是告訴你來自那篇論文，這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦，cs231n：李菲菲的課程，很有名，專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題，就是沒有字幕，雖然有youtube的自動翻譯字幕，但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流，至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點，知識系統化，有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源：

推薦，機器學習(周志華)：如果是在以前，機器學習方面的經典教材首推PRML，但現在周老師的書出來以後，就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點，那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言：「體現你水平的地方是把難的東西講容易了，而不是把容易的東西講難，想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦，Pattern Recognition And Machine Learning：當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法，這也是它的一大特色。但對於初學者來說，這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯，當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時，學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走，學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的，單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多，例如torch，theano等等，這里列舉其中的兩個：

推薦，DeepLearnToolbox：較早的一個深度學習庫，用matlab語言撰寫，較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後，在這個階段，如果是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注意會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：

cs229：Ng寫的講義很不錯，其中關於SVM的推導部分很清晰，想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning：大牛的視角跟人就是不一樣，看看Hinton對神經網路是怎麼看的，往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文，因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知識，還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯，可以找找;PRML：作為一門經典的機器學習書籍，是很有閱讀必要的，會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號：「大技術技術匯」，guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線，還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皂白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。

❾ 為什麼說開源可以提高程序員的編程技能

開源開發人員都是義務勞動者的觀點已經成為編程世界中的陳詞濫調，即使是那些偉大的開源舉措也無法駁倒這種風靡一時的心態。但是真理總是掌握在少數人手裡即使是在開源慣例中，也需要參與開源的開發人員主動為其他人貢獻他們的技能，一些企業（或企業集團）往往會因此僱用並支付這些程序員去研究特定的開源項目（如 Linux Kernel）。除了開發人員確實可以從開源代碼項目中得到薪酬這個事實外，還有 6 個理由可以說服你去做更多的開源項目如果你是一個開發人員的話：

1. 學習和實踐

還有什麼能讓我們一直緊密關聯自己的工作領域？作為一個程序員，你需要不斷學習編碼的最新趨勢，你需要不斷練習以進一步磨練自己的技能。開源是助你攀登這兩座高峰的階梯。開源的確是預防我們生銹的最佳途徑。

2. 經驗和簡歷

你是一個新手開發者？那麼，從開源項目中學習，並致力於開源項目是你獲得經驗和打造有吸引力的簡歷的最佳方法，它能讓你爭取到原本不可能的就業機會。在 IT 界找工作並不容易，而且如果你沒有任何實戰經驗的話，那麼情況就更糟了。但是如果當僱主看到你的簡歷，看到你已經參與過一些開源工作，那麼可能會認為你主動積極，願意工作，有工作經驗從而增加你被僱用的機會。

3. 網路和協作

你可以與其他偉大的程序員聯網，建立項目之外的關系。這是增加 Twitter 粉絲的好辦法。開源還可以幫助你和那些志趣相投的，優質的聯系人建立網路聯系。

你和你的小夥伴還可以一起工作於以後的項目，或者創建一個交流技巧的組群。各種可能數不勝數。

4. 展現（技能，代碼等）

參與開源項目能讓你獲得大量的曝光機會無論是技能還是工作機會。通過使用以前寫的代碼，能讓你節省大量編寫開源代碼的時間。此外，在你貢獻了自己的代碼之後，其他程序員可能會緊隨你的身後去擴展這些代碼你可能會發現代碼變得更高級。這是一個開發和機遇無休止的循環，可能會大大影響你的職業生涯。

5. 社區建設

除了能讓你獲取偉大的實踐和經驗，開源還能幫助構建一個偉大的社區。因為它是開源的，所以大家可以互相學習彼此的技巧，提高自己的編碼技能。

教學相長。就像其他職業一樣，你在教授別人的過程中，在為開源項目或社區簡單地貢獻自己的專業知識的同時，也可以學到東西。

6. 更好的收入機會

現在，如果我們再回過頭談談錢，為大家揭示所謂的自由工作神話。真的能賺到錢的編程或許就是開源領域了。

為什麼？這是因為雖然開源軟體產品大多是免費提供給公司使用的，但是公司往往還是會僱用程序員（尤其是那些對此有貢獻的程序員）來提供與開源軟體相關的服務例如，安裝，支持，維護，等等。

具有諷刺意味的是：這些服務很賺錢，而且比銷售類似付費軟體所賺的錢更多反而這些付費軟體不需要這些相關服務。

現在，你知道開源的好處了吧，所以每個開發人員都應該致力於開源項目。而且開源不僅對開發人員有利，對企業而言，也是好事，因為它保證了最高的安全性和質量。

開源並不是完全免費的志願活動。相反，從長期來看，它能讓你漸漸地超越你的同齡人，它會成為一棵真正的搖錢樹。

希望可以幫到您，謝謝！

❿ 人工智慧的開源代碼

LISP:像LISP這樣的高級語言在人工智慧中備受青睞，因為在各高校多年的研究後選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動態類型，數據函數，統一的語法，互動式環境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智慧編程。PROLOG:這種語言有著LISP高層和傳統優勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優勢是解決「基於邏輯的問題」。Prolog提供了針對於邏輯相關問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特徵。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。C/C++:就像獵豹一樣，C/C++主要用於對執行速度要求很高的時候。它主要用於簡單程序，統計人工智慧，如神經網路就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。JAVA:新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用於任何程序，它還有一套內置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智慧書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智慧語言的。