学习编程难吗？

零经验的人学编程是很难的，因为需要许多的专业知识。

第一门编程语言C语言，C语言目前是底层应用开发最为广阔的一门编程语言，是物联网必备的开发语言。

第二门编程编程java，java目前的优势比较多，在开发安卓方面目前非常成熟，市场上几乎所有安卓APP都是java开发，再者java在网站开发也有自己的优势，大型类网站选择java开发是最好不过了，支持多线程高并发，可以支持上百万人同时在线，或者更多。

第三门编程语言python，未来发展方向必定是物联网人工智能，python不仅在人工智能有优势，其实python可以说是万能编程语言，服务端，Web开发都是是可以开发的。

第四门编程语言JavaScript，特别是学习nodejs前端后台框架，如果你熟练nodejs，其实可以不用担心不会其他后台编程语言，毕竟nodejs完全搞定

如果自己学的话，你可以通过网络（网上教程），或者买书（C primer plus），但是别太依赖网上教程，因为不清楚+声音小+错误百出+地方方言你听不懂。

零基础学习编程的小伙伴其实是最迷茫的，不知道自己适合什么编程语言，也不知道从何学起，唯一肯定的就是身边学习编程的小伙伴薪资都很高，所以自己也迫不及待的想要加入，但是又不知道怎么加入，零基础学习编程的小伙伴很想找个既简单有好学的编程语言同时工资也很高，愿望很美好，今天java课程培训机构好好的总结和归纳了一番，总结了零基础学习编程，学那种编程语言更好

CodingDojo发布了最具就业前景的7大编程语言。该公司分析了来自Indeed的25门编程语言、栈和框架的数据，以找出雇主最需求的七个数据。数据基于每种语言的工作发布数量。

一、Java

2017、2023，Java连续两年职位数量排名第一，作为世界第一编程语言，人才缺口、受欢迎程度可见一斑。

Java已经有20多年的历史，被全世界数以百万计的开发者使用，数十亿设备都是由Java开发，并且能够通过Java虚拟机在任何硬件和 *** 作系统上运行。所有Android应用程序都基于Java，90%的“财富”500强公司使用Java作为后端开发的服务器端语言。

二、Python

Python连续两年排名第二，但是与第一名之间差距较大。Python是一种用于Web开发的通用编程语言，也是软件开发人员的支持语言。它还广泛用于科学计算，数据挖掘和机器学习。机器学习开发人员的持续增长和需求正在推动Python的普及。

三、JavaScript

JavaScript主要被用来实现网站页面上的动态逻辑。随着物联网和移动设备越来越流行，React和AngularJS等JavaScript前端框架具有巨大的未来潜力。

四、C++

从2017年初到现在，C++的普及程度有所降低。C++程序设计语言的延伸，通常用于系统/应用软件，游戏开发，驱动程序，客户端服务器应用程序和嵌入式固件。

五、C#

C#(发音为“Csharp”)今年的需求略有下降。C#是Microsoft设计的面向对象的编程语言，可以在微软的NET平台上运行，并且比微软以前的语言更快更简单。C#在视频游戏开发中被大量使用。

六、PHP

PHP是服务器端使用的一种脚本语言，去年排名第九，今年排名第六。大多数开发人员使用PHP进行Web开发，要么添加HTML无法处理的函数，要么与MySQL数据库进行交互。

七、Perl

Perl继续受到系统和网络管理员的欢迎，并成为一种粘合剂语言。此外，零基础跨行IT，选择编程语言。

9月25日，在中国深圳华为坂田基地，备受瞩目的开源 *** 作系统欧拉（openEuler）全新发布。华为的两个 *** 作系统鸿蒙和欧拉都将开源，鸿蒙 *** 作系统的应用场景，是智能终端、物联网终端和工业终端；欧拉 *** 作系统面向服务器，面向边缘计算，面向云，面向嵌入式设备。

令人瞩目的另一个消息是，华为计算产品线总裁邓泰华在采访中表示，华为明年将推出自研的编程语言仓颉，将鸿蒙和欧拉在应用开发生态上进行打通。

此前，被广泛应用的编程语言C语言/C++，Java、Python、PHP等，都是国外企业研发的。

但其实2020年华为就曾申请注册过“仓颉语言”商标，分类涉及“科学仪器”、“网站服务”。当时也传出了华为正研发新的自主编程语言仓颉的传闻。

No1

并不是技术圈的并不支持国货，实在是有前车之鉴在，很难让人不谨慎。

2018年，红芯浏览器打出“爱国牌”，号称突破了浏览器内核等关键技术，培养新一代的网络安全人才，一颗“红芯”助力企业安全上云，保障国家数据安全。

但事实上，技术圈的程序员们却发现其安装目录竟然充斥着大量的Chrome文件，甚至连图标都没改。

随后创始人回应，“Chrome在红芯浏览器里面，但并非抄袭，而是站在巨人的肩膀上去做创新。”

这种解释显然非常单薄，也让随之而来的热度飞快消失。

2020年初，一款自研面向新一代人工智能和物联网应用的编程语言“木兰”诞生了，随之推出的“木兰”开源软件包，供全球用户免费下载。

但很快，这款编程语言就被大家发现，其实是python换了个皮肤，就是用python的环境、包和项目打包套壳，实在令人失望。

随后，“木兰”项目的负责人也因为科研不端问题被处罚。

No2

诚然如此，其实程序员们依然在期待一款真正能被广泛应用的国内自研编程语言。

毕竟作为和编程语言接触最深的人，他们比任何外行都更加希望有我们自己的编程语言。

这个先河由国内顶尖企业华为来开，合情合理也具备诞生条件，不过到底成果如何，还是要是骡子是马拉出来遛遛，就让我们拭目以待吧。

其实世界上略有名气的编程语言，一共有600多种，但被世人熟知和应用的，其实也不过是C++、Java、Python、JavaScript等十几种而已。

为什么很多编程语言，没有得到广泛应用呢？

并不是这些语言不好，而是没有相应的市场使用条件，也就是缺乏取代其他既有编程语言的核心竞争力，这也是华为仓颉必须解决的问题。

以Java语言为例，Java语言从出现到今天，已经发展了30余年。

在这30余年中，产生了无数和Java相关的产品、技术和标准，众多的开源框架和组件给Java程序员提供了标准积木，用于快速构建大型企业应用项目。

政府组织、机构及大型企业都青睐于用Java开发信息系统，企业用人需求量巨大，可以说学会Java，那么高薪就不是问题。

这种语言的生态环境成熟度，很难被轻易取代。

因此到目前为止，虽然我们对国产自研编程语言充满期待，但如果你想要学习编程语言，我们还是强力推荐Java。

2021年度编程语言排行榜依然从8个信息源按照11种指标收集数据，得到了数十种编程语言流行度的整体排名：

Python、Java、C、C++和JavaScript依然占据2021排行榜的前5名。

微软C#语言升至第6名；

排名7-10的分别是:R，Go，HTML和Swift；

编程语言趋势排名，Python仍以绝对优势展示其强劲的发展势头，其余依次为Java、C、JavaScript、C++、Go、R、HTML以及C#和SQL

Python是其竞争对手中开发最快的语言，也是最顶尖的编程语言之一。

基于Python的开发和基于Python的框架(如Django和Pyramid)已经为Python提供的最主流框架工具。

Python最好的一点是，作为一种高级语言，它很容易学习。它是市场上需求量非常大的一门编程语言，因为它是一门简单易懂的开源语言，所以被认为是初学者的编程语言。

2R

R语言可能是机器学习中最常用的计算语言。因此，它成为2021年最适合使用的顶级编程语言之一。

由于它是开源的，所以你可以将它与你的项目需求相适应，并有效地为其他特性添加包。

利用R库进行生产级统计分析，用直观诱人的设计表示，使数据可视化工作快速进行。

数据分析有时可能包含与数据库交互的代码，这对R来说不是问题，因为它有许多支持互 *** 作性的包。

3JavaScript

上传失败

重试

下一个要介绍的是Javascript，它是用于前端开发的最主流编程语言之一，并且逐渐适用于后端开发。它正在迅速扩展到游戏开发和物联网领域。

Javascript帮助开发人员构建一个非常交互式的网站Javascript语言通常应用于游戏开发、Web和移动开发以及桌面应用程序。

使用Javascript作为主要编程语言之一的公司有微软、PayPal、Groupon和谷歌。

4Java

Java编程是在1996年出现的，从那时起，它在许多场合都是企业应用程序开发的一个值得信赖的选择。

这背后的一个重要原因就是Java非常，因为我把它列为2021年要注意的编程语言的前10名。

它的Write-Once-Run-Anywhere功能允许在一台机器上初始设置代码并在另一台机器上运行。它的突出之处可以从以下几个方面看出来：在推出Android时，Java是谷歌为Android创建应用程序的首选。

Java伴随着自动内存分配和垃圾收集，这些特性保证了足够的CPU内存供不同的应用程序使用。Java的安全管理器功能，以及对显式指针的排除，使它成为构建软件应用程序的安全语言。

5PHP

PHP编程语言的诞生背后有一个有趣的故事。

它最初是为了维护个人主页而创建的，但据统计，目前它已经占据了全球23%以上的网站。

它具有不同的用途，包括制作用HTML编写的网页。

PHP语言主要用于开发动态和静态站点。像Facebook、Yahoo和Mail-Chimp都非常推崇使用PHP编程语言。

使用PHP的一些优点：

创建非常易于使用的网页

很多好用的框架

使用Xdebug进行出色的修复

有一个完善的生态系统

提供不同的自动化工具来部署和测试应用程序

全面的社区支持

6C#

C#是由微软推出的一种编程语言，在网络和游戏开发部门享有盛名。

Unity软件中经常使用C#，这可能是用于构建2D和3D视频游戏的最著名的游戏引擎软件。

此外，C#在构建Windows应用程序方面发挥了巨大的作用，并已被用于网站的后端，例如Bing、VisualStudio等

C#一些显著优点：

自动更新和可扩展

面向对象程序设计语言

与NET库完美结合

面向组件的程序设计语言

7C++

作为最成熟、最有效、适应性最强的编程语言之一，C++是为了帮助面向对象的编程而开发的，它有丰富的内置库。

它一般用于制作桌面应用程序、网络和移动解决方案、游戏开发和嵌入式系统。

Adobe、微软、Google等很多公司都使用C++。以下是使用C++的一些主要好处。

程序执行更快

丰富的库和编译器

支持异常处理

易于理解

支持功能重载

电子类课程：模拟电子技术 数字电路设计
通讯类课程：信号与系统 通信原理
计算机类课程：计算机网络 计算机组成原理 微机原理与应用 *** 作系统 数据库 数据结构
编程语言：C C++ java
核心课程：物联网导论 射频识别技术（RFID）

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。

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>

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

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,scipymatplotlib)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。D3js 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。

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