编译机器学习软件用什么语言

Ⅰ 图灵社区 阅读 为什么要选择python语言实现机器学习算法

您好
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。

可执行伪代码

Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。

Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

Python语言的特色

诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。

java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。

所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。

——鲍比·奈特

也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。

Python语言的缺点

Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。

如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码。

Ⅱ 计算机系统开发学习哪一种编程语言最佳

在成为一个“高手”的过程中，我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。
Python

Python 是可读的最强大的语言。—Pau Dubois

选Python还是选Java?2020年，顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言
Python 编程。图源：Unsplash。
Python 开发于 1991 年，一项民意调查表明，在开发 AI 时，超过 57% 的开发者将 Python 作为首选编程语言，而不是 C++。因为易于学习，Python 让程序员和数据科学家可以更轻松地进入开发 AI 的世界。

Python 是一个程序员需要多少自由度的“实验”。太自由，没人可以读懂别人的代码；太不自由，就会没那么强的表现力。—Guido van Rossum

使用 Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和广泛的库集，还能享受到其灵活性。你从 Python 中得到的最大的好处可能是平台独立性和针对深度学习和机器学习的广泛框架。

用 Python 编码的乐趣在于可以看到短小精悍、可读性高的类，这些类可以用少量清晰的代码表达大量行为（而不是用大量代码烦死读者）。——Guido van Rossum

Python 代码片段示例：

选Python还是选Java?2020年，顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言
Python 代码段落示例。
常用的库

TensorFlow——用于机器学习工作负载和用数据集处理；
scikit-learn——训练机器学习模型；
PyTorch——计算机视觉和自然语言处理；
Keras——高度复杂性的数学计算和操作的代码接口；
SparkMLib——类似 Apache Spark 的机器学习库，通过算法和实用程序等工具，让每一个人都能轻松地进行机器学习；
MXNet——Apache 的另一个库，可以简化深度学习流程；
Theano——定义、优化和评价数学表达式的库；
Pybrain——用于强大的机器学习算法。

另外，根据 GitHub 库的贡献度，Python 已经超越了 Java，成为世界第二受欢迎的语言。Stack Overflow 将 Python 称为“成长最快”的主流编程语言。

Ⅲ 机器学习用java还是python

机器学习用python更合适。

机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是java主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。

机器学习用python更合适的原因：

python在机器学习方面的生态环境碾压java，很少有用java来做机器学习的。

Python的第三方库十分强大，特别是一些出名的numpy、pandas、pytorch等

python适合立马实践，随便打开一个控制台就能运行，并且可以很快的得到结果；而java需要打开特定的编程环境，然后编译运行结果。

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Ⅳ 机器学习算法工程师用什么编程语言

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-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程(进阶)|3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析|2-从人工智能到机器学习|1-欢迎学习机器学习工程师|说明.docx|4-学习项目介绍.mp4|3-机器学习无处不在.mp4|3-机器学习无处不在 答案.mp4|3-机器学习无处不在|2-机器学习与传统编程的异同.mp4|1-欢迎来到机器学习课程.mp4|9-基础知识：人工智能的四个学派.mp4|8-什么是基于知识的人工智能？.mp4|7-人工智能的实际运用：Watson.mp4|7-人工智能的实际运用：Watson 答案.mp4

Ⅳ 人工智能学习是什么语言

人工智能学习主要是以下五种语言：
Python

Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。
但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时，难以调整状态使用不同的语法进行开发。与C ++和Java不同，Python在解释器的帮助下运行，在AI开发中这会使编译和执行变的更慢，不适合移动计算。

Java

Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写、到处运行（WORA）的原则。Java是一种可在任何支持它的平台上运行的AI编程语言，而无需重新编译。
.top域名认为除了AI开发，Java也是最常用的语言之一，兼容了C和C ++中的大部分语法。 Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法，并且还适用于神经网络。

Lisp

在AI开发中使用Lisp语言，是因为它的灵活性使快速建模和实验成为可能，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp有一个独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同层次的智能。与大多数AI编程语言不同，Lisp在解决特定问题方面效率更高，因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。Lisp非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
但是，Lisp是计算机编程语言家族中继Fortran之后的第二种最古老的编程语言，作为一种古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件以适应在当前环境下使用。很少有开发人员熟悉Lisp编程。

Prolog

Prolog也是最古老的编程语言之一，因此它也适用于AI的开发。 像Lisp一样，它也是主要的AI编程语言。.top域名认为Prolog的机制能够开发出受开发人员欢迎的较为灵活的框架。Prolog是一种基于规则和声明的语言，这是因为它具有规定AI编程语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制，如模式匹配，基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯。除了广泛应用于AI项目之外，Prolog也应用于创建医疗系统。

C ++

C ++是最快的计算机语言，它特别适用于对时间敏感的AI编程项目。C ++能够提供更快的执行时间和响应时间（这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏）。此外，C ++允许大规模的使用算法，并且在使用统计AI技术方面非常高效。.top域名认为另一个重要因素是由于继承和数据隐藏，在开发中C ++支持重用代码，因此既省时又省钱。C ++适用于机器学习和神经网络。

Ⅵ 计算机编程语言的编程软件需要什么语言

一 · 编程语言及其主要用途

常见的是 C Family （C系列语言），比如：C、Cpp（C++）、C Sharp（C#）、Java、Python、R、JavaScript、Objective-C、Swift、Go、Kotlin 等等。然后有很多脚本语言，Python 也在其内，比如：Ruby、Perl 等。

光说名字意义不大，所以举几个例子。

C 常用于单片机开发和一些接底层硬件的操作使用；

C++ 是 C 的超集，因为直接支持了面向对象所以更多用于游戏、图像开发方面；

C# 是微软为了把 Java 人才引入 Windows 平台设计的语言，和 Java 语法几乎一致，目前多用于服务器后端开发和 Unity 3D 的游戏开发，也有人会用这个做很多 windows 平台下的软件插件甚至常说的软件外挂（外挂其实严格说就是插件，但大陆地区已经有更深层的意义了，所以两者并列举例出来）；

Java 是目前最流行的服务器后端开发语言和 Android 开发语言，因为有大量框架和工具包的支持，Java 语言的运行速度已经不能阻挡 Java 成为服务器开发的首选语言。至于是什么服务器后端开发，题主学了 JavaEE 自然便知，通俗举例来说可以 yy 一下：我写了这篇答案，答案存在哪里呢？肯定是在知乎那边！至于怎么存、怎么取，都是后端开发需要设计的问题了。Java 也曾一度是 Android 的首选语言（虽然目前 Kotlin 的影响很多人转战 Kotlin 去了），负责 Android 顶层的 APP 层开发。

Python 是目前机器学习最流行的语言，也可以做服务器开发，有堪比 Java Spring 框架的 Django 作为支持。更多的人会使用 Python 作为机器学习、深度学习的首选语言，因为 Python 语法的简洁和类似数学式表达的规范，当然还是因为包多，很多学者科学家都会使用 Python 做科学研究。

R 语言作用类似 Python，常用于工程方面。还有一门语言是 Matlab，其实称之为语言是不恰当的，因为这是一个软件，脱离了软件就无法生存，远不是编译器那么简单的结构了。MatLab 汇集了太多的工具，便于科学从业人员快速分析数据，写出优良的程序，这种程序语言通常也称之为 Matlab；

JavaScript 是前端开发首选语言，在使用 HTML + CSS 模式绘制出页面图像后，通常都会使用 JS （JavaScript）来写交互、动画、请求、视图内容更新这些操作，这门语言是函数式也是面向对象的语言，灵活度极高，但有了 C Family 任何一门语言的基础就很容易学；

Objective-C 是苹果（Apple.Inc）开发的一门为 mac 和 iPhone 设备开发程序的语言，和 C++ 类似，也是 C 的超集，也是面向对象。但由于其太过于面向对象了（基于消息的传递数据机制）导致很不 C Family，所以对 C 系列人员上手难度偏大，比较冷门。但后来 iPhone 的崛起，导致该语言又一度热议起来；

Swift 是苹果最新发明的一门函数式编程语言，和 OC（Objective-C）的目的一样，为苹果设备而生，但苹果也提倡用该语言做工程方面的扩展，比如苹果会在宣传的时候拿它和 Python 对比。为了兼容 OC 的所有工具包，避免该语言的冷门，创造了 bridge 作为两个语言直接的桥梁，解决了语言兼容问题；

Go 语言是 Google 开发的一门函数式语言，特点是能解决大规模的高并发问题，天然支持多线程使得该语言一出来就广受关注。目前多用于机器学习和一些 Google 自己产品的开发以及后端服务器开发；

Kotlin 是大家常用的 IDEA 开发工具的开发商 Jetbrains 发明的函数式语言，这门语言是基于 JVM 进行设计的，比较完美地兼容了 Java 语言，所以前后端开发都可以使用该语言替代 Java，不确切统计是可以用比 Java 少一半的代码量完成同样的功能并拥有同样的运行效率。类似的 JVM 语言也有 Scale，但比较元老了，兼容力度不大所以也开始广受诟病；

Ruby 和 Perl 这些是典型的脚本语言，Ruby 多用于各个语言的粘合剂，Perl 是 Linux 下最常用的脚本语言，文本处理能力极强。

Ⅶ 人工智能用的编程语言是哪些

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能?

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

Ⅷ 编程都有哪些语言

如果你是软件开发领域的新手，那么你会想到的第一个问题是“如何开始？”编程语言有数百种可供选择，但是你怎么发现哪个最适合你，你的兴趣和职业目标又在哪里呢？选择最佳编程语言以学习的最简单方法之一，是通过市场反响、技术趋势的发展…
阅读下文，你会发现一些用于Web开发，移动开发，游戏开发等的优秀、专业的编程语言。最后，你将清楚地了解哪种编程语言可以在未来几年甚至更长时间内帮助你的职业发展。让我们来看一看……
1、JavaScript
如今，如果连JavaScript都不会用，那么你不可能称之为一名合格的软件开发人员。榜单中的第一个是JavaScript，根本无法想象没有JavaScript的软件开发会是怎样的世界。从Stack Overflow的2019年开发人员调查中可以看出，JavaScript已经连续7年成为开发人员中最受欢迎的语言。过去一年中，大约有75％的人使用了这种语言。
首先，JavaScript是轻量级的，可解释的，并且在前端开发中起着重要作用的一门语言。甚至一些主要的社交媒体平台都认为JavaScript提供了一种轻松创建交互式网页的简便方法，并且是由职业驱动的。最受青睐的是JavaScript，因为它与所有主要浏览器兼容，并且其语法确实很灵活。作为一种前端语言，JavaScript还通过Node.js在服务器端使用。
JavaScript是初学者中最可爱的编程语言。
2、Python
这可能会让你感到惊讶；python出现在第二位。在许多调查中，它可能都放在第5上。但是，我一定会让你相信，这是为什么呢？在我的list中，Python是通用的，用户友好的编程语言之一。为什么这么说？像Java一样，Python语法清晰，直观并且几乎类似于英语。Python的“基于对象”子集类似于JavaScript。根据Stack Overflow的说法，有一个部分说“被采用或被迁移，或者迁移得太早”，广泛来说，迁移到python的人接近42％，这表明它排名第二。
如果你有兴趣从事后端开发工作，例如Django –开放源代码框架，则是使用python编写的，这使得它易于学习且功能丰富，但却很受欢迎。另外，python具有多种应用程序，使其功能强大。在科学计算，机器学习和工程学等领域中，Python支持一种编程样式，该样式使用简单的函数和变量，而无需过多地查询类定义。
人生苦短，我用Python!
再者，因为人工智能这几年大热，而python尤其在大数据和人工智能领域有广泛的使用。
python本身面向对象语言，具有丰富和强大的库，轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块，所以很多称它为“胶水语言”。当然仅仅知道这些还是不够的。
3、Java
如果有人问为什么Java，最常出现的句子是“写一遍，哪都可以运行” – Java在过去20年来一直是统治性的编程语言。Java是99％面向对象的，并且很强大，因为Java对象不包含对自身外部数据的引用。它比C ++更简单，因为Java使用自动内存分配和垃圾回收。
Java具有高度的跨平台兼容性或平台无关性。由于你可以在任何地方（我指的是所有设备）进行编码，因此可以编译为低级机器代码，最后，可以使用JVM – Java虚拟机（取决于平台）在任何平台上执行。
Java构成了Android操作系统的基础，并选择了约90％的财富500强公司来制作各种后端应用程序。我会毫不犹豫地采用由Amazon Web Services和Windows Azure运行的最大的Apache Hadoop数据处理。有许多充分的理由和广泛的业务应用程序，拥有巨大的灵活性，而Java一直是初学者的最爱。
4、C / C++
“越老越吃香” – C用不同的方式证明了这句话。C语言于1970年代后期被引入，为编程世界做出了巨大贡献。C是少数几种语言的母语。有些是从C派生的，或者是从其语法，构造和范例（包括Java，Objective-C和C＃）启发而来的。
即使在当今，可以看出，每当需要构建高性能应用程序时，C仍然是最受欢迎的选择。Linux OS是基于C的。CPP是C的混合版本。C ++是一种基于C的面向对象的编程语言。因此，在设计更高级别的应用程序时，它比其他方法更可取。
C ++比动态类型的语言具有更好的性能，因为在真正执行代码之前先对代码进行类型检查。开发的核心领域是虚拟现实，游戏，计算机图形等。
5、PHP
这个事实会让你感到非常惊奇，这种语言是为维护Rasmus的个人主页（PHP）而创建的，实际上到今天已占据了全球83％的网站。PHP代表超文本预处理器，是一种通用编程语言。显然，PHP是一种脚本语言，可在服务器上运行，并且用于创建以HTML编写的网页。它之所以受欢迎，是因为它免费，而且易于设置并且易于新程序员使用。
对于全球的Web开发人员来说，PHP是一个非常强大的选择。它被广泛用于创建动态网页内容以及网站上使用的图像。由于使用范围广泛，因此排名第五。另外，PHP可以很好地用于WordPress CMS（内容管理系统）。
它位于第五的原因之一，是英文PHP降低了网站性能并影响了加载时间。（无奈）
6、Swift
接下来是是Swift。Swift就像它的名字一样流畅，是Apple Inc.开发的一种通用、开放源代码的、已编译的编程语言。如果你正在寻找针对本机iOS或Mac OS应用程序的开发，则Swift就是首选。Swift受Python和Ruby的影响很深，并且被设计为对初学者友好且易于使用。与它的前一个Objective-C相比，Swift被认为是一种更快，更安全，更易于阅读和调试的工具。
与Objective-C不同，Swift需要更少的代码，类似于自然的英语。因此，来自JavaScript，Java，Python，C＃和C ++的现有技术人员可以更轻松地切换到Swift。
除此之外，人才储备有限是它面临的一个挑战。与其他开源语言相比，你周围可能找不到很多Swift开发人员。最近的调查表明，在78,000名受访者中，只有8.1％的人使用Swift，这比其他人要少。并且由于频繁的更新，Swift被认为在每个新版本中都不太稳定。
7、C＃（C-shap）
C-sharp是Microsoft 2000年开发的功能强大的面向对象的编程语言。C-sharp用于开发桌面应用程序和最近的Windows 8/10应用程序，并且需要.NET框架来运行。微软开发了C＃作为Java的竞争对手。实际上，Sun不想让微软的干扰来改变Java，于是C＃诞生了。
C＃具有多种功能，使初学者更容易学习。与C ++相比，代码是一致且合乎逻辑的。由于C＃是静态类型的语言，因此在C＃中发现错误很容易，因为在将代码转到应用程序之前会先检查代码。
简而言之，它是开发Web应用程序、桌面应用程序的完美选择，并且在VR，2D和3D游戏中也得到了证明。像Xamarin这样的跨平台工具已经用C＃编写，使其与所有设备兼容。
8、Ruby
一种开源的动态编程语言，着重简单性和生产率，于1990年中在日本开发。它的设计主题是简化编程环境并增加乐趣。Ruby在全栈Web框架Ruby on Rails框架中流行。Ruby具有动态类型化的语言，它没有硬性规定，并且是一种高级语言，在很大程度上类似于英语。
简而言之，你可以使用更少的代码来构建应用程序。但是Ruby面临的挑战是动态类型化的语言，它不容易维护，并且灵活性使其运行缓慢。
9、Objective-C
Objective-C（ObjC）是一种面向对象的编程语言。Apple将其用于OS X和iOS操作系统及其应用程序编程接口（API）。它开发于1980年代，并在某些最早的操作系统中得到使用。Objective-C是面向对象的通用对象。你可以将其称为混合C，因为它为C编程语言添加了功能。
10、SQL
SQL（es-que-el）代表结构化查询语言，是一种用于操作数据库的编程语言。它包括存储，处理和检索存储在关系数据库中的数据。SQL保持数据的准确性和安全性，并且无论其大小如何，都有助于维护数据库的完整性。
今天，SQL已在Web框架和数据库应用程序中使用。如果你精通SQL，则可以更好地掌握数据探索和有效的决策制定。
如果你打算选择数据库管理作为你的职业，请首先使用C或C++。SQL开发人员的需求量很大，而且薪水也不低。

Ⅸ 编程软件它们本身是用什么语言写的

你看到的编程软件一般会分两个部分，IDE-集成开发环境和编译器。IDE一般用C/C++写的多，Delphi的IDE本身就是用Delphi写的。 编译器吗，有用C的，也有用汇编写的吧。

Ⅹ 如何利用python语言实现机器学习算法

基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(一) Python的语法清晰；(二) 易于操作纯文本文件；(三) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。 Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。 Python比较流行 Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。 在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。 Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制二D、三D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。 Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。 Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。 Python语言的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。 Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。 所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。 ——鲍比·奈特 也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。 Python语言的缺点 Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码