编程语言

编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？

最近，有人在推特上讨论编程语言如何才能取得成功。有人提到了社区、营销、低成本的开发人员等等。然而，我认为这些因素与编程语言的成功并没有太大关联。20 多年来，我使用过很多编程语言，也反思过它们的优缺点。在本文中，我想总结一些常见的模式，说明为什么有些语言取得了成功，而有些语言则失败了。

当世界正朝着编程语言更易于使用和学习的方向发展时，有一群富有创造力的、喜欢摆弄抽象概念的人创造了一些奇怪的编程语言。它们显然违背了一般原则，只是为了好玩。

如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？

人工智能是当今世界最具需求的一个领域，人工智能通过编程语言将智能技术带入了各个不同的行业。很多人都想参与、学习或者了解人工智能，但要参与人工智能就需要掌握编程语言的知识。一种编程语言并不能解决所有问题，所有的编程语言相互协作才能解决问题。

无论你是一名准专业人士，安全爱好者还是经验丰富的资深人士，都会看到技术领域正在不断变化。本文的目的不是强迫你使用任何编程语言，而是给出要关注这些编程语言的原因。

基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。本文给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。

TIOBE 编程语言排行榜 10 月份的榜单已公布，这期的标题比较有趣 —— “Top 8 of the TIOBE index quite stable for the last 15 years”，意思就是排名前 8 的编程语言在这 15 年里一直都十分稳定。

这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？

在本文中，我们将介绍机器人研发中使用的十大最流行的编程语言。我们将讨论他们的缺点和优点，以及使用或者不使用它们的理由。世界上有超过1500种编程语言你可以学习。下面列出的是目前机器人中十种最流行的编程语言。每种语言都有不同的优势，作者根据自身经验，按照优先级从低到高排序。