Java和Python，哪个更适合开发AI人工智能
当今的机器世界需要能够改变我们生活、工作和娱乐方式的技术。考虑到智能系统和具有行为算法、智能搜索和能够自行学习的智能系统的需求，约翰麦卡锡将人工智能引入了我们的世界，并被亲切地称为人工智能。
这些AI在后端需要某种语言作为其支柱。在这篇博客中，我们将讨论用于构建基于AI的应用程序，使用两种最通用的语言Java和Python，并通过充分的观点来了解哪一种更适合AIJava或Python。这两种语言都是高级、面向对象且高效的、可用于开发各种基于AI的解决方案，但各有不同。
尽管这两种语言主要是面向对象的，并且在应用程序构建和其他IT操作方面获得了突出地位，但它们确实存在一些差异，使每种语言都独一无二。
哪个更适合AIJava或Python？毫无疑问，人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。AI中没有完美的编程语言；不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。关于在Java和Python之间选择哪种编程语言的争论是无休止的，我们在这里做一个简要的对比：
Python
Python是一种用于复杂场景的高级编程语言，也是一种跨多个领域使用的通用语言。由于其简单性和不太复杂的语法，它是开发人员最喜欢的语言。它是开源的，可用于所有操作系统，独立于平台，并拥有用于Python编程代码的广泛库。
Java
Java是一种面向对象的语言，也是一种多范式，就像Python编程语言一样。它是在Python出现之前最常用的语言之一。当前，它仍然是人工智能编程的五种顶级语言之一。它的语法比Python复杂，但执行速度却相当高。
这两种语言都支持神经网络和NLP开发解决方案。我们将进一步讨论这两种语言功能的差异。
Java与Python：编程语言之间的四个比较点尽管两者都是高效的语言并且同样能够用于AI项目，但Java和Python的不同之处在于以下特点：
1.速度
Java比Python快——Java是一种统计类型和编译语言，而Python是一种动态类型和解释语言，它决定了变量数据类型。Java在编译期间执行类型检查，而Python在运行时执行，这增加了执行时间。因此，与Python相比，Java的执行时间更短。因此，Java在速度方面击败了Python。
2.语法和代码
Java有更多的代码行——需要先用Java定义类和方法，但你可以简单地开始用Python编写代码，这增加了用Java编写代码的行数。
变量声明在Java中是必须的——在Java中，必须声明一个变量并在每条语句的末尾使用分号，而在Python中则不需要。
Python中需要缩进——在Python中必须使用缩进来指示代码块属于什么。没有它，程序会报错，而在Java中，这是没有必要的。
3.易于学习
Python对用户更友好——在编程方面，用Python编写的代码相对来说没有Java那么复杂，萌新开发者可以通过学习Python语言开始他的编程生涯。
4.薪资前景
Java为基准——Python已被广泛用于人工智能开发项目，因此作为一名Python程序员，新人可以期待可观的薪水。但随着经验的增加，Java的薪水前景被认为更高。近年来，因为人工智能的兴起，目前许多工作正在将其定位转向人工智能和机器学习，所以Python的需求量很大。
但是，在Python为人所知之前，Java已经流行了很长一段时间。尽管这种趋势预计会发生变化，并且Python是否会脱颖而出还有待观察。
现在，我们已经看到了两种现象级编程语言之间的比较，让我们来看看哪种语言更适合人工智能。
Python与AI开发Python人工智能是指使用通用且相对简单的代码语言构建的应用程序，可以轻松处理复杂的应用程序和大量数据。
Python以其灵活性、稳健性、平台独立性、可读代码、社区支持以及详尽的框架和有用的库而闻名，使程序员可以轻松地为PythonAI编程。
1）Python人工智能库
使用Python可以实现人工智能，以下是常见的基于AI的Python库列表：
Tensorflow：用于编写机器学习算法、深度学习，并用于大量计算，包括人工神经网络。Scikit-Learn：能够处理复杂数据，例如聚类、线性和逻辑回归、分类等。NumPy：用于计算科学或数学数据。Theano：用于计算多维数组的数学表达式。Keras：允许快速计算和原型设计，并提供用于计算模型、数据集、可视化图形等的功能。NLTK：初步用于自然语言识别和处理、文本分析和文本挖掘。Pandas：用于处理大量高级数据结构和分析。Matplotlib：用于创建可视化对象，例如2D图、直方图和图表。PyBrain：用于神经网络和强化学习。Caffe：用于深度学习，每天处理60多万张图像。StatsModels：用于统计算法。2）Python的优缺点
除了在编码过程中使用的大量支持库外，Python还具有以下优点和缺点：
Python的优点
1、无缝集成——Python与企业应用和谐集成，使得开发Web服务成为可能。这使其成为开发高端应用程序的首选语言。
2.提高生产力——Python强大的流程集成、单元测试框架和控制能力显着提高了开发应用程序的生产力。
Python的缺点
1.运行时错误——Python是一种动态类型语言，面临许多设计限制，需要更多的测试时间，并在应用程序运行时显示错误。
2.PrimitiveDatabaseAccessLayers——Python的数据库还没有太多开发；这就是与JDBC和ODBC技术相比，它不适合大型企业应用程序的原因。
Java与AI开发作为最古老的开源语言之一，它可用于人工智能和机器学习，并有一个Java机器学习库(JavaML)，提供了用Java实现的机器学习算法的集合。
Java人工智能意味着在Java为Java编程在提供的一长串库的帮助下进行编程，因此对于任何数据科学家都可以从中受益的JavaAI编程。在人工智能领域，Java用于机器学习、神经网络、搜索算法和遗传编程。
1）Java人工智能库
就像Python一样，Java也有一套在AI编程中有用的AI库和框架。以下是名单：
ApacheJena：用于从RDF数据构建合成Web和数据应用程序。PowerLoom：用于创建智能的、基于知识的应用程序和推理系统。Deeplearning4j：一个深度学习JVM库，为神经网络创建提供API。ApacheOpenNLP：用于处理自然语言文本。RapidMiner：通过GUI和JavaAPI提供机器学习算法。Jenetics：是一种先进的遗传算法。Watchmaker：这是一个实现遗传算法的框架。JGAP（JavaGeneticAlgorithmsPackage）：顾名思义，它是遗传编程的一个组件。Eva：面向对象的应用程序(OOP)算法框架。Acceleo：是一个Eclipse代码生成器，用于从EMF模型创建代码。2）Java的优缺点
Java是一种开源的跨平台语言，具有一组广泛的库和调试功能。其优缺点如下表：
Java的优点
1.安全性：安全性是Java设计不可或缺的一部分。Java编译器、解释器和运行时环境是安全的。
2.堆栈分配：Java遵循LIFO（后进先出）系统，有助于轻松存储和检索数据。
3.多线程：利用Java的多线程能力，程序员可以在一个程序中同时执行多个任务。
4.丰富的API：Java提供API和一组命令用于数据库连接、网络、I/O、XML解析、实用程序等等。
5.快速开发工具：用于Java语言编码的开源开发IDE，如Eclipse和Netbeans，通过高效的编码和调试为强大的应用程序开发提供了基础。
Java的缺点
1.性能问题：与C或C++等编译语言相比，Java消耗更多内存并且速度更慢，因此面临性能问题。
2.复杂代码：Java代码冗长复杂，难以阅读和理解。过于复杂的代码需要一个人详细解释一切。
结语总的来说，每种语言都是独一无二的，并且都有自己的优缺点。Java和Python这两种语言同样能够带来一场技术革命。但最近Python因其在AI和ML方面的优势而备受瞩目。但是一些程序员仍然更喜欢Java来编程和构建AI应用。
比如，TSINGSEE青犀视频研发人员在做平台开发时，在智能分析方面用Python编译会比较多，在部分基层调用能力上则采用Golang比较多，偶尔也会用到Java来做流式编程。
我们在人工智能技术+视频领域，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高、摔倒、推搡等）检测识别等。典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。
大家可以根据自身的需求来选择初始学习的语言，也可以通过我们的开源项目EasyDarwin来进行测试。
关于谁更适合AI开发，Java或Python的争论永无止境，但两者都将永远重要。虽然我们看到Python因其易用性而值得学习，但Java也持续受到欢迎。你觉得哪种语言好用呢？欢迎留下你的见解。
人工智能编程：4个最流行的人工智能编程语言
人工智能编程是一种技术的提升，它为不同公司的运营和人们的生活带来了效率和最佳利益。人工智能为不同行业带来了另一个层次的智能技术，其潜力的前景仍在增长，有望达到人类智能。本文旨在阐明合适的人工智能编程语言，以及人工智能编程如何为各个行业带来优势
什么是人工智能编程开发人员愿意探索、试验和实施AI功能，以满足更多的人类和组织需求。毕竟，需求是开发之母。因此，由于人工智能编程的广泛采用，我们可以体验到令人印象深刻的技术进步。人工智能已经覆盖了众多领域的需求（虽然目前国内的企业、生活中大多还没有使用这些）。
个人虚拟助手的可用性，提供有关个人日常生活的信息，从而促进他们的日常目标和需求。多个基于语音的小工具的可用性。这就是定制汽车和电视等大多数基本物品的地方，以允许他们倾听并为个人提供解决方案。借助生物识别功能，用面部识别技术取代信用卡。人工智能创建了媒体平台，观众或听众可以在其中选择他们需要的规格，例如要收听的音乐类型。有同理心的计算机，即所谓的智能设备，不再提供单一、简单的问题和离散的回答；相反，他们提供类似人类的反应。这些是对查询和问题的全面反馈，甚至是明智的解决方案。提供医疗保健的人工智能；医疗保健采用人工智能系统，例如，在诊断专业。人工智能提供新闻和其他报道；这就是系统为个人提供所需的全面信息工作的地方。越来越多的公司计划在各个业务领域采用人工智能。他们有机会提出新的解决方案并更新现有方法。随着产品的创建，他们有机会优化开发流程、简化规划、获取新知识并改善用户体验。这无疑会带来更高的生产率、更高的质量和更快的速度。
就像在定制开发，开发人员可以使用多种语言来编写AI。但是，没有完美的编程语言可以指出人工智能中使用的最佳编程语言。开发过程取决于开发的AI应用程序所需的功能。人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车的自动驾驶仪，以及其他需要不同人工智能编码语言开发项目的应用。因此，让我们一起继续探索最流行的AI编程语言。
流行的人工智能编程语言关于人工智能最佳编程语言的争论从未停止。因此，我们比较人工智能项目常用的语言，以概述每种语言的优缺点。
Java、Python、Lisp、Prolog和C++是用于人工智能的主要AI编程语言，能够满足开发和设计软件的不同需求。开发人员可以选择哪些AI语言可以满足应用程序要求的所需功能和特性。
PYHTONPython由于其语法简单和通用性，它是开发人员最喜欢的开发中的AI编程语言之一。Python非常适合开发人员进行机器学习，因为与C++和Java相比，它不那么复杂。它也是一种在包括Linux、Windows、MacOS和UNIX在内的平台上使用的非常便携的语言。它的可交互性、解释性、模块化、动态性、可移植性、高级性等特点使它比Java更具特色。
此外，Python是支持面向对象、过程和函数式编程风格的多范式编程。PythonAI编程支持神经网络和NLP解决方案的开发，这得益于其简单的函数库和理想的结构。
优点
Python有各种各样的库和工具。支持算法测试，无需实现。支持面向对象设计的Python提高了程序员的生产力。与Java和C++相比，Python的开发速度更快。缺点
习惯于使用Python的开发人员在尝试使用其他语言进行AI编码时，很难适应完全不同的语法。与C++和Java不同，Python是在解释器的帮助下工作的，这使得AI开发中的编译和执行速度较慢。不适合移动计算。Python不适合用于移动应用程序的AI，因为它的移动计算语言较弱。C++C++是最快的计算机语言。对于时间敏感的AI编程项目，它的速度受到赞赏。它提供更快的执行速度和更少的响应时间，适用于搜索引擎和计算机游戏的开发。此外，C++允许广泛使用算法，并且可以高效地使用统计AI技术。另一个重要的因素是C++由于继承和数据隐藏而支持开发中程序的重用，从而节省时间和成本。C++适用于机器学习和神经网络。
优点
适合为复杂的AI问题寻找解决方案。丰富的库函数和编程工具集合。C++是支持面向对象原则的多范式编程，因此有助于实现有组织的数据。缺点
多任务处理能力差；C++只适用于实现核心或特定系统或算法的基础。它遵循自下而上的方法，因此非常复杂，使得新手开发人员很难使用它来编写AI程序。JAVAJAVA是另一种编程语言来回答“哪种计算机语言用于人工智能？” Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写，随处可读(WORA)的原则。它是一种无需重新编译即可在任何支持它的平台上运行的人工智能编程语言。
Java是最常用的语言之一，而不仅仅是在AI开发中。除了较少的工具外，它的大部分语法都源自C和C++。Java不仅适用于NLP和搜索算法，也适用于神经网络。
优点
非常便携；由于虚拟机技术，它很容易在不同的平台上实现。与C++不同，Java易于使用甚至调试。Java有一个自动内存管理器，可以简化开发人员的工作。缺点
然而，Java比C++慢；它的执行速度较慢，响应时间较长。尽管具有高度可移植性，但Java需要对软件和硬件进行重大更改才能在旧平台上提供便利。Java是一种普遍不成熟的编程AI语言，因为仍有一些开发正在进行中。LISPLISP是另一种用于人工智能开发的语言。它是一个计算机编程语言家族，是仅次于Fortran的第二古老的编程语言。随着时间的推移，Lisp已经发展成为一种强大而动态的编码语言。
一些人认为Lisp是AI的最佳编程语言，因为它为开发人员提供了便利的自由。Lisp之所以被用于AI，是因为它具有快速原型设计和实验的灵活性，这反过来又促进了Lisp成长为一种标准的AI语言。例如，Lisp有一个独特的宏系统，便于探索和实现不同层次的IntellectualIntelligence。
与大多数AI编程语言不同，Lisp可以更有效地解决特定问题，因为它可以适应开发人员正在编写的解决方案的需求。它非常适合归纳逻辑项目和机器学习。
优点
编码快速高效，因为编译器而不是解释器支持它。为Lisp发明了一个自动内存管理器；因此，它有一个垃圾收集。Lisp提供对系统的特定控制，从而最大限度地利用它们。缺点
很少有开发人员熟悉Lisp编程。作为一种古老的人工智能编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。人工智能编程给软件开发带来什么好处？随着企业对人工智能编程语言越来越感兴趣，人工智能肯定会对软件开发产生影响。毫无疑问，它会影响团队构建应用程序的方式以及用户与应用程序交互的方式。AI帮助开发人员处理各种活动并建立新技能来改进产品。明显的好处仍然是支持开发人员高效工作的机会。
探索AI如何为开发人员带来优势以及它如何帮助应对常见的软件开发挑战将会很有趣。
准确的项目估算软件开发中的常见挑战之一是提供准确的估计。它需要丰富的专业知识、上下文意识和项目熟悉度。因此，AI允许开发人员应用以前项目的历史数据，并促进预算和截止日期的估算。考虑到各种场景和可能的挑战，他们能够包括更好的评估、用户故事、功能描述等。它使开发人员能够预测所需的预算和工作量。
创新设计项目规划还需要专门的软件设计经验和知识。有时，将客户需求转化为具有出色用户体验的美观产品是一项挑战。然而，人工智能工具可以帮助自动化有关软件设计及其实施步骤的不同任务。例如，使用AI设计助手和其他技术创新可以更轻松地呈现可视化界面。它极大地帮助了解客户偏好并将其转化为功能强大且设计良好的软件。
质量代码代码的质量影响软件的实施及其长期维护。每个团队都意识到需要了解最新信息并应用最新的技术方法。人工智能编程绝对是这里的头把交椅。开发人员使用人工智能来生成更好的代码、优化操作并获得新知识。此外，人工智能解决方案非常适合提高编码过程的准确性和速度。例如，启用AI的编码支持在错误发生时进行错误检测。它可以提高生产力并增加软件价值。
自动化安全软件安全是许多开发团队关注的主要问题之一。他们寻找新的方法来辨别不当行为、避免延迟通知、发出提前警告等。因此，结合人工智能工具变得非常必要。由于更易于访问和更快地检测安全问题，它们被用于研究数据和推进AI编码。同时，它有助于节省查看可执行文件的时间。
质量评估重要的是要提到人工智能在软件测试中的重要性以及确保质量评估程序的能力。质量保证专家极大地受益于人工智能工具的参与。它大大提高了测试、错误查找和修复的质量。此外，它通常在产品投放市场之前完成。这使团队能够简化开发过程并展示高质量的产品。
分析自动化基于人工智能的技术还涵盖了数据分析的自动化。它帮助团队自动化、加速和简化数据分析过程。这支持有价值的数据洞察力和战略决策。AI/ML算法用于自主监控和分析大量数据。此外，它还为用户参与、软件优化和洞察生成提供了新的解决方案。
战略决策无论是创建新产品还是改进现有解决方案，团队都必须做出许多战略决策。为了提高效率，他们可以应用人工智能平台来积累以前的经验，以减少项目误解并确定需求的优先级。不断审查软件性能使他们能够增强软件性能以满足不断增长的业务需求。
人工智能编程已经成为软件行业不可避免的一部分。各种AI支持的工具有助于简化开发过程、与团队高效协作、获得有价值的见解并创造出色的市场产品。
结论学的头皮发麻，同行卷的我人麻，点赞吧~
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