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底層的算法很多都是C,C++實(shí)現(xiàn)的,效率高。上層調(diào)用很多是Python實(shí)現(xiàn)的,主要是Python表達(dá)更簡潔,容易。
這可能取決于應(yīng)用領(lǐng)域。如果是做人工智能應(yīng)用系統(tǒng),當(dāng)前最有可能選擇的是類似TensorFlow或Pythorch這樣的深度學(xué)習(xí)框架,這些框架通常Python API是支持最好的,所以做人工智能應(yīng)用系統(tǒng)來說,目前采用Python是主流的語言。如果是做人工智能底層框架,由于性能方面的原因,目前基本采用C/C++。
個(gè)人建議:如果是做人工智能應(yīng)用系統(tǒng),可以考慮直接從Python入手,一是因?yàn)镻ython更容易入門,二是因?yàn)镻ython的學(xué)習(xí)資料比較豐富系統(tǒng),三是Python也是業(yè)界的主流技術(shù)。有些人糾結(jié)于Python的性能問題,但是目前人工智能系統(tǒng)基本都是采用GPU來加速,Python性能方面的問題在很大程度上就不成為問題了,而Python在數(shù)據(jù)處理和可視化方面帶來的開發(fā)效率的提升,使得選擇Python作為人工智能系統(tǒng)項(xiàng)目的首選開發(fā)語言。
當(dāng)然如果樓主希望進(jìn)入TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等開發(fā)團(tuán)隊(duì),精通C++是必須的,因?yàn)檫@些框架核心都是用C/C++寫成的,但是如果同時(shí)精通Python將是一個(gè)非常大的加分項(xiàng)。
現(xiàn)在python是比較主流的數(shù)據(jù)建模的語言
但在一些對應(yīng)能要求較高的場景 如自動(dòng)駕駛 高頻交易 c++是非常必要的
如果剛學(xué)習(xí)編程的話 從c++開始是比較好的 如果直接上手python會有很多概念上的問題 畢竟編程建模不僅僅是學(xué)習(xí)語言 而是學(xué)習(xí)語言所體現(xiàn)的編程和建模思想
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