程序员ai开源

❶ 未来50%的工作都将被人工智能给取代，程序员会被机器人取代吗

首先程序员这个行业和其他行业一样也是分等级的。
虽然非常不想用“底层从业者”这五个词来定义最低层次的程序员，但事实就是如此。
当行业的某个技术领域发展成熟到一定程度时，这个领域的大部分从业人员真的会被机器人所取代，准确的说，不只是被机器人所取代，也会被自动化系统所取代。举一个最近的例子吧，网络发布的产品PaddlePaddle。
【PaddlePaddle是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业实际应用需求，并拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。】
从上面的描述介绍中就可以一窥究竟的。
【核心框架】、【工具组件】和【服务平台】这三个词的重量真的令人深思。因为这意味着：
不用再自己搭深度学习的框架了，不用到处找工具了，集常用的组件和工具于一体，你只需要专注的干着自己的事情就可以了。
只会搭框架、搬运代码的程序员真的会被淘汰掉的。
但是目前为止，因为公司财力、技术人员储备不足等客观原因，还是需要会搭框架、会搬运代码的程序员的。
其次，提出这个问题，或许你的思维是静止的。
应该在“程序员”三个字之前加四个字的定语，【不学习的】程序员肯定会被机器人所取代，这点毫无疑问。
【程序员】是一个升级打怪的职业，【优秀程序员】是一路不断学习上来的，【终身学习者】这个名词最适合“程序员”。因为程序语言的变化真的很快，技术发展很迅速。不学习，跟不上时代发展需要。科技社会的最大特征就是一个字“快”。
【唯快不破】、【快速迭代】成了他们的标签。
最后，机器人不具备的思维恰恰是人类的优势，也必然是程序员的优势。
有系统思维、能进行底层架构的程序员根本不会被机器人所取代。
这里有一个很明显的例子就是：AI法律助手包小黑@免费法律咨询评估
【机器人】包小黑取代了传统服务行业的大部分律师进行咨询回答的功能，但包小黑是谁做出来的？是程序开发者、算法工程师和法律专业人士一起合力完成的。
必须说一句的是，【未来社会是一个高度分工化和高度融合化的过程。】
原因就是科学技术的发展。
只会写代码的程序员未来估计不存在了
因为会写简单代码的能力将会是未来所有受教育者的一项基本能力，和英语一样。

❷ 为什么程序员们愿意在GitHub上开源自己的成果给

1、程序员是生活在网络的一个群体，部分程序员并不善于交际，所以会选择通过网络进行交际。
2、程序员之间互相交流技术问题，会通过QQ群之类的社交软件，但是想将自己学习或者研究的内容让大家知道的时候，一般采用博客，论坛之类的与大家沟通。
3、程序员不可能做一辈子的码农。他需要晋升自己。在博客，或者github上进行沟通展示的目的就是展示个人能力，从而打造个人名气。能将自己的编码能力和学习能力转变为图文展示给大家。

❸ 开源人工智能有何目的

人工智能是前沿话题，但是人工智能的发展还是初级阶段，好比处于原始社会的医学。人工智能的研究范围很广，几大互联网巨头的研究方向不一，且在各自的研究方向上也只是刚刚开始，还需要几代科学家的共同努力，没有哪家公司有一家独大的技术优势。开放程序源代码，最重要的目的是吸引各路英才研究、测试、改进自家软件，为下一步腾飞收集数据。
截至目前，脸书（Facebook）、谷歌、微软、IBM先后开源人工智能。所谓，开源，即把程序的源代码开放，任何人都可以随意拿去使用、修改。
天下无免费的午餐。几大互联网公司此举有何目的？对全球人工智能发展，又会产生什么影响呢？
开源什么
IBM公司12月7日宣布，将通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML（machine learning机器学习）人工智能工具的源代码。IBM开发副总裁罗布·托马斯(Rob Thomas)表示，希望这是System ML广泛普及的第一步。
据了解，System ML最初由IBM在10年前开发，可以简化开发人员定制机器学习软件的难度。例如，该软件可以帮助银行编写风险建模软件，从而在发现欺诈活动时预先发出警示。目前的版本希望能与另外一个软件配合使用，帮助企业处理来自智能手机或健身手环的大量数据。
IBM是今年第四家对外开放专有机器学习技术的科技巨头。脸书2月开放了Torch Software人工智能软件的部分内容。谷歌11月开放了TensorFlow系统。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上，目前在搜索、照片以及Inbox邮箱应用等产品中均有使用。
同月，微软也推出了机器学习开源工具包DMTK。该开源程序可以让中小企业用几台电脑，就实现几千台超级电脑的工作——因为人工智能需要处理海量大数据。DMTK的全称是Dstributed Machine Learning Toolkit，即，分布式机器学习工具包。其中一个工具叫LightLDA，是用于大规模主题模型的可扩展、快速、轻量级系统。
微软表示，“在分布式实现中，做了大量的系统优化使得 LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，可以在具有2000亿训练样本的数据集上训练具有100万词汇表和100万个话题(topic)的LDA模型（约1万亿个参数）。”
微软研究院的小乔治·托马斯(Jr. George Thomas)表示，借助这些工具，开发者可以使用较少的服务器部署大规模的机器学习。
意欲何为
大公司辛辛苦苦研发的软件，为什么要免费向公众开放呢？
业内共识是，各家人工智能公司都在积极招募机器学习人才，而开放源代码则可以吸引外部人才参与项目协作，并改进相关技术。他们也有可能从第三方社区中招募一些人才。
托马斯表示，IBM希望通过开放System ML源代码，吸引更多程序员运用和研究此软件，从而加快这款软件的发展，“我们目前的研发受到预算的限制，所以需要开源，加快创新速度。”
“中国国内的人工智能研究还没真正开始，所以对人才也没发现有巨大的渴求。我们仍然以传统业务为主，还没听说哪个公司要重点发展人工智能。”BAT一位高管告诉记者。
谷歌公司在官方网站上表示，谷歌希望通过放出这套系统吸引更多研究人员，为其找到新的用武之地，并进行改进，“TensorFlow尚不完备，还需要调整、修改、扩充。”
值得注意的是，虽然该系统转为开源，但谷歌留下了能让自家机器学习技术独树一帜的东西：巨量的数据、可以运行该软件的计算机网络，以及一个庞大的人工智能专家团队，可以调整算法。
英国布里斯托大学的人工智能教授克里斯蒂亚尼尼表示：“谷歌此举并不是昏了头。深度学习不是即插即用，它需要做很多测试、调整和适配工作。”
谷歌公开自家系统的重要目的之一，是吸引到更多的人工智能专家，来为软件的改进和应用出谋划策，“这类系统有数百万个参数需要调整。如果没有工程师进行这一工作，那么谷歌这次放出的深度学习算法用途就极为有限。”
怎么盈利
各家公司竞相开源，让各家相互之间也可以使用竞争对手的开源程序。
谷歌会用微软、IBM、Facebook的人工智能系统，它自己也会被别人用。而且开发者可以把各家开源程序都整合在一起，创造出自己的新系统。
中国国内巨头互联网公司也会使用谷歌Facebook微软IBM等公司开源的程序，进行修改后变成自己的人工智能程序。但中国国内对人工智能的研究，并不像美国这样火热。“除了网络，国内没有哪个公司把人工智能作为单独事业部。”BAT的技术高管告诉《国际金融报》记者。
人工智能软件的研发需耗费大量人力物力，那么这些开源软件还能实现商业盈利吗？
BAT的一位核心技术高管向《国际金融报》记者分析，“就像谷歌安卓系统的开源，用的人多了，周边相关的东西就多了，谷歌可以从其他地方赚钱，比如提供配套服务，比如广告，比如专用设备。只要用的人多，就能赚钱。”
“其中广告是非常重要的收入来源，谷歌开源的系统与安卓有强相关，用的人多了，只要用的人多，就能赚钱。” 该技术高管告诉记者。“也有可能出硬件设备，用的人多了，可能提供专用设备，比如智能硬件，软件硬件形成更完整的生态系统。”
不过，该技术高管表示，“人工智能服务的盈利模式还没有清晰的场景，虽然它能改进和提升已有的系统，但光凭机器学习这个服务本身来赚钱，还没有清晰模式。”

❹ 为什么美国程序员大多愿意开源，而中国大多工程师一般

因为美国程序员的工资是中国程序员的3-6倍，而竞争只有中国的十分之一。然后，事实上中国的程序员比你想象的更加支持开源，你在github上看到的很多源码都是中国人写的。

❺ 为什么美国程序员大多愿意开源，而中国大多工程

中国的版权保护的法律缺少，外国人崇尚开源精神，基本上大的框架/库例如bootstrap、jQuery、wordpress都是开放源码的，但是中国的程序员只是停留在使用他人编辑的作品，自己编辑的作品也很少有人开源

❻ 为什么美国程序员大多愿意开源，而中国大多工程师一般都不愿意开源

这不是愿意不愿意的问题。

1. 开源的东西一般是利用自己的时间弄出来的东西，是兴趣爱好，不是公司里的代码。

2. 中国程序员公司里的东西都要加班加点才能搞出来，自己的时间所剩无几。

3. 水平上可能也有差距，毕竟编程是外国传进来的东西。

4. 中国程序员真正感兴趣的少，大都只是当作一份工作而已。

❼ 程序员转行做人工智能能成功吗

AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。

我们推荐机器学习路线是这样的，如下图：

机器学习路线图

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。

深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。

坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说，“我们一直在不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。它就像是一个有生命的东西，这是一种截然不同的开发模式。”

当然你可以通过掌握一些开源框架如TensorFlow开源项目来加快学习进度。

❽ 普通程序员如何向人工智能方向转型

当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。

如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。

无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍：

0.领域了解

在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。

1.知识准备

如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。

数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说网络查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比网络搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

2.机器学习

机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：

时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!

3.实践做项目

学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。

这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;

4.深度学习

深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：

推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。

5.继续机器学习

深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：

推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;

不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;

6.开源项目

当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：

推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;

推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;

7.会议论文

较好的课程都会推荐你一些论文。一些着名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。

当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的着名顶级会议：

CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

8.自由学习

到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：

cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

五.总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。

本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。

如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

❾ 为什么说开源可以提高程序员的编程技能

开源开发人员都是义务劳动者的观点已经成为编程世界中的陈词滥调，即使是那些伟大的开源举措也无法驳倒这种风靡一时的心态。但是真理总是掌握在少数人手里即使是在开源惯例中，也需要参与开源的开发人员主动为其他人贡献他们的技能，一些企业（或企业集团）往往会因此雇用并支付这些程序员去研究特定的开源项目（如 Linux Kernel）。除了开发人员确实可以从开源代码项目中得到薪酬这个事实外，还有 6 个理由可以说服你去做更多的开源项目如果你是一个开发人员的话：

1. 学习和实践

还有什么能让我们一直紧密关联自己的工作领域？作为一个程序员，你需要不断学习编码的最新趋势，你需要不断练习以进一步磨练自己的技能。开源是助你攀登这两座高峰的阶梯。开源的确是预防我们生锈的最佳途径。

2. 经验和简历

你是一个新手开发者？那么，从开源项目中学习，并致力于开源项目是你获得经验和打造有吸引力的简历的最佳方法，它能让你争取到原本不可能的就业机会。在 IT 界找工作并不容易，而且如果你没有任何实战经验的话，那么情况就更糟了。但是如果当雇主看到你的简历，看到你已经参与过一些开源工作，那么可能会认为你主动积极，愿意工作，有工作经验从而增加你被雇用的机会。

3. 网络和协作

你可以与其他伟大的程序员联网，建立项目之外的关系。这是增加 Twitter 粉丝的好办法。开源还可以帮助你和那些志趣相投的，优质的联系人建立网络联系。

你和你的小伙伴还可以一起工作于以后的项目，或者创建一个交流技巧的组群。各种可能数不胜数。

4. 展现（技能，代码等）

参与开源项目能让你获得大量的曝光机会无论是技能还是工作机会。通过使用以前写的代码，能让你节省大量编写开源代码的时间。此外，在你贡献了自己的代码之后，其他程序员可能会紧随你的身后去扩展这些代码你可能会发现代码变得更高级。这是一个开发和机遇无休止的循环，可能会大大影响你的职业生涯。

5. 社区建设

除了能让你获取伟大的实践和经验，开源还能帮助构建一个伟大的社区。因为它是开源的，所以大家可以互相学习彼此的技巧，提高自己的编码技能。

教学相长。就像其他职业一样，你在教授别人的过程中，在为开源项目或社区简单地贡献自己的专业知识的同时，也可以学到东西。

6. 更好的收入机会

现在，如果我们再回过头谈谈钱，为大家揭示所谓的自由工作神话。真的能赚到钱的编程或许就是开源领域了。

为什么？这是因为虽然开源软件产品大多是免费提供给公司使用的，但是公司往往还是会雇用程序员（尤其是那些对此有贡献的程序员）来提供与开源软件相关的服务例如，安装，支持，维护，等等。

具有讽刺意味的是：这些服务很赚钱，而且比销售类似付费软件所赚的钱更多反而这些付费软件不需要这些相关服务。

现在，你知道开源的好处了吧，所以每个开发人员都应该致力于开源项目。而且开源不仅对开发人员有利，对企业而言，也是好事，因为它保证了最高的安全性和质量。

开源并不是完全免费的志愿活动。相反，从长期来看，它能让你渐渐地超越你的同龄人，它会成为一棵真正的摇钱树。

希望可以帮到您，谢谢！

❿ 人工智能的开源代码

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。C/C++:就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。JAVA:新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。