1icode竞赛:在线编程比赛,旨在帮助参赛者提高编程技能和创新能力。
2icode学院:提供在线编程课程和实验,帮助学生掌握编程技能。
3icode开放平台:提供在线编程工具和资源,帮助开发者快速构建应用程序。
4icode创新项目:通过支持创新项目的方式,培养年轻人的创新和创业能力。
以上是icode目前的几个项目,这些项目的设计和实施都是为了促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及,编程已经成为了一种必备的技能。而icode项目的推出,为广大年轻人提供了一个学习和实践的平台,有助于他们更好地掌握编程技能,提高创新能力,从而更好地适应未来的工作和生活需求。这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。
为何人工智能(AI)首选Python?
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?
Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。
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二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了,这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python 已经是数据分析和 AI的第一语言,网络攻防的第一黑客语言,正在成为编程入门教学的第一语言,云计算系统管理第一语言。
Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一,随着 Python 用户可以预期的增长,它还有机会在多个领域里登顶。
三、Python与人工智能
如果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态,为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点,上到谷歌、苹果、百度等巨头,下到各类创业公司,人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间,自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能,自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用,无人车驾驶突飞猛进,AlphaGo战胜围棋冠军,仿生机器人的技术迭代,未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。
Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。
作为一名IT行业的从业者,同时也是一名计算机专业的研究生导师,我来回答一下这个问题。
首先,当前Python和前端开发都具有大量的潜在人才需求,也都有较为广阔的发展空间,至于如何选择要根据自身的知识结构、发展规划和兴趣爱好来综合考虑。
如果未来要走研发级程序员路线,那么应该重点考虑Python开发。当前IT领域的研发热点集中在大数据、物联网和人工智能领域,而Python在这些领域均有广泛的应用,比如采用Python进行数据分析在大数据领域就比较普遍。另外Python在嵌入式开发、机器学习、计算机视觉以及自然语言处理方面均有广泛的应用,可以说目前Python是研发级程序员的重要工具之一。随着大数据和人工智能的发展,未来Python语言的发展前景非常值得期待。
如果计算机基础知识和数学知识比较薄弱,那么可以重点考虑前端开发。随着移动互联网、大数据以及人工智能的发展,目前前端开发被赋予了更多的含义,不仅包括了传统的Web前端开发,也包括了移动端开发、大数据呈现端开发、部分后端开发任务(Nodejs)和部分嵌入式开发任务(JavaScript)。当前JavaScript的应用边界不断得到拓展,前端学习者应该重点关注。
与Python相比,前端开发主要集中在应用级开发领域,对于算法方面的要求并不高,初学者能够比较容易建立起学习信心。但是在目前的就业环境下,要想提升自身的岗位竞争力,应该掌握更全面的前端知识,包括Web前端和移动端。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
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