选Python还是选Java?2020年,顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言

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选Python还是选Java?2020年,顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言

有人曾经将编程比作做菜,那编程语言就是首先要准备的食材或厨具。

选Python还是选Java?2020年,顶尖程序员最应该掌握的7种编程语言

尽管在刚开始开发 AI 时,有很多编程语言都可以满足你的需求,但没有一种编程语言是可以一站式解决 AI 编程的问题,因为在每一个项目中,不同的目标需要特定的方法。

和做菜时的精挑细选一样,在成为一个「高手」的过程中,我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。

Python

Python 是可读的最强大的语言。—Pau Dubois

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Python编程。图源:Unsplash。

Python 开发于 1991 年,一项民意调查表明,在开发 AI 时,超过 57% 的开发者将 Python 作为首选编程语言,而不是 C++。因为易于学习,Python 让程序员和数据科学家可以更轻松地进入开发 AI 的世界。

Python 是一个程序员需要多少*度的「实验」。太*,没人可以读懂别人的代码;太不*,就会没那么强的表现力。—Guido van Rossum

使用 Python,你不仅可以获得优秀的社区支持和广泛的库集,还能享受到其灵活性。你从 Python 中得到的最大的好处可能是平*立性和针对深度学习和机器学习的广泛框架。

用 Python 编码的乐趣在于可以看到短小精悍、可读性高的类,这些类可以用少量清晰的代码表达大量行为(而不是用大量代码烦死读者)。——Guido van RossumPython

代码片段示例:

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Python 代码段落示例。

常用的库

TensorFlow——用于机器学习工作负载和用数据集处理;

scikit-learn——训练机器学习模型;

PyTorch——计算机视觉和自然语言处理;

Keras——高度复杂性的数学计算和操作的代码接口;

SparkMLib——类似 Apache Spark 的机器学习库,通过算法和实用程序等工具,让每一个人都能轻松地进行机器学习;

MXNet——Apache 的另一个库,可以简化深度学习流程;

Theano——定义、优化和评价数学表达式的库;

Pybrain——用于强大的机器学习算法。

另外,根据 GitHub 库的贡献度,Python 已经超越了 Java,成为世界第二受欢迎的语言。

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Java

编写一次,随时运行。

Java 被公认为世界上最好的编程语言之一,它在过去 20 年间的使用情况就是最好的证明。

凭借其用户友好度、灵活的特性以及平*立性,Java 以各种方式参与到了 AI 的开发中,比如:

TensorFlow——TensorFlow 支持的编程语言中也列出了带有 API 的 Java。虽然不像其他完全支持的语言那样功能丰富,但确实支持 Java,并且在迅速地改进。

Deep Java Library(深度 Java 库)——亚马逊开发的、用 Java 来创建并部署深度学习能力的库。

Kubeflow——Kubeflow 使在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈更容易,还提供了现成的 ML 解决方案。

OpenNLP——Apache 的 OpenNLP 是用于自然语言处理的机器学习工具。

Java Machine Learning Library(Java 机器学习库)——Java-ML 为开发者提供了多种机器学习算法。

Neuroph——Neuroph 借助 Neuroph GUI,利用 Java 开源框架设计了神经网络。

如果 Java 可以垃圾回收,大多数程序都会在执行时删除自己。——Robert SewellJava

代码片段示例:

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R

Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在 1995 年发布了第一版 R 语言。现在由 R 开发核心队伍维护,R 是 S 编程语言的实现,用于统计软件的开发和数据的分析。

R 的基础特征是善于处理大量数据,相比 Python 中不够完善的 NumPy 包,R 是更好的选择;你可以用 R 处理各种不同的编程范式,比如函数式编程、矢量计算和面向对象编程等。

R 适用的 AI 编程包:

  • Gmodels——提供了一系列拟合模型用的工具;
  • Tm——文本挖掘应用的框架;
  • RODBC——R 的 ODBC 接口;
  • OneR——用来实现单规则机器学习分类算法,适用于机器学习模型。
  • 在数据挖掘者和统计学家中,广泛使用的 R 的功能有:
  • 多种用于扩展功能的库和包;活跃的支持社区;
  • 能和 C、C++ 和 Fortran 协同工作;
  • 多个有助于扩展功能的包;
  • 支持生成高质量的图形。

Prolog

逻辑编程(Logic Programming)的简称。Prolog 最早出现在 1972 年,适用于开发人工智能,尤其是自然语言处理。Prolog 最适合创建聊天机器人,ELIZA 是有史以来第一个用 Prolog 创建的聊天机器人。

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第一个成功的聊天机器人。

为了理解 Prolog,你必须熟悉一些指导 Prolog 工作的基本术语:

  • 事实(Fact)定义了正确的陈述;
  • 规则(Rule)定义了有附加条件的陈述;
  • 目标(Goal)根据知识库定义了提交陈述的位置;
  • 查询(Query)定义了如何使你的陈述正确,以及对事实和规则的最终分析。

Prolog 提供了两种实现 AI 的方法,这两种方法已经实现很久了,并且在数据科学家和研究人员中广为人知:

  • 符号方法包括基于规则的专家系统、定理证明和基于约束的方法;
  • 统计方法包括神经网络、数据挖掘、机器学习以及其他方法。

Lisp

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用 Lisp 编码创建有 n 个输入 m 个单元的一层感知机。

列表处理(List Processing)的简称。这是继 Fortran 后第二古老的编程语言。也被称作 AI 的奠基语言之一,由 John McCarthy 与 1958 年创建。

Lisp 是用来实现不可能的语言。——Kent Pitman

Lisp 是可以编程的实用数学符号,很快就成为了开发人员首选的 AI 编程语言。Lisp 因为其特有的功能,成为机器学习 AI 项目的最佳选择之一:

  • 快速创建原型;
  • 创建动态对象;
  • 垃圾回收;
  • 灵活性。

随着其他竞争的编程语言的重大改进,其他语言集成了 Lisp 特有的一些功能。涉及到 Lisp 的著名项目有 Reddit 和 HackerNews。

说到 Lisp,这是世界上最美的语言——至少在 Haskell 出现之前是这样。——Larry WallHaskell

Haskell

创建于 1990 年,以著名数学家 Haskell *s Curry 的名字命名。Haskell 是纯粹的函数式和静态类型的编程语言,与惰性计算和短代码配合使用。

Haskell 是一种非常安全的编程语言,因为和其他编程语言相比,Haskell 很少出现错误,所以在处理错误方面提供了更大的灵活性。即便发生了错误,也可以在编译(而非运行)时捕获大多数非语法错误。Haskell 提供的功能包括:

  • 强大的抽象能力;
  • 内置的内存管理;
  • 代码的可重用性;
  • 易于理解。

SQL、Lisp 和 Haskell 是我所见过的唯一可以把时间花在思考而不是打字上的编程语言。——Philip Greenspun

Haskell 的功能有助于提高程序员的生产率。Haskell 与其他编程语言非常相似,但只有一小部分开发人员使用。撇开挑战不谈,随着开发者社区使用率的增加,可以证明 Haskell 和其他用于 AI 的竞争语言一样出色。

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Julia

Julia 是一种高性能的通用动态编程语言,可以创建几乎任何应用,但最适合进行数值分析和计算科学。和 Julia 一起使用的工具还包括:

  • 像 Vim 和 Emacs 这样流行的编辑器;
  • 像 Juno 和 Visual Studio 这样的 IDE。

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Julia 源代码组织。

Julia 中有一些功能使其成为 AI 编程、机器学习、统计和数据建模的重要选择,这些功能有:

  • 动态类型系统;
  • 内置的包管理器;
  • 能够进行并行和分布式计算;
  • 宏和元编程能力;
  • 支持多分派;
  • 直接支持 C 函数。

Julia 是为了消除其他编程语言的弱点而构建的,和其他工具(如 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl)集成后还可以用于机器学习,利用 Julia 的可伸缩性还可以做更多事。

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总结

AI 工程师和科学家可以根据项目的需求,从多种编程语言中进行选择。每一种 AI 编程语言都有优缺点。随着这些语言的不断改进,AI 开发很快就可以有更舒适的体验,这样就会有更多人加入这一创新浪潮。出色的社区支持使新人们可以更好地工作,社区对包和扩展的贡献让每个人的工作都变得更加轻松。

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原文发布时间:2020-04-07
本文作者:机器之心
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