大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于除了python还需要学习什么的问题，于是小编就整理了3个相关介绍除了Python还需要学习什么的解答，让我们一起看看吧。
编程除了python还有哪些？
R语言：R语言是一种用于统计和图形的流行语言，它有各种用于数据挖掘和机器学习的软件包。
Java：J***a在企业环境中被广泛使用，它有几个机器学习库，如WEKA和Deeplearning4j。
c++: C++是一种快速、高效的语言，常用于计算机视觉和机器人应用。
MATLAB：MATLAB是一种专门为数值计算设计的编程语言，它有一系列用于机器学习和信号处理的工具箱。
Julia: Julia是一种相对较新的语言，由于其在数值计算和机器学习方面的速度和易用性，在科学计算界越来越受欢迎。
编程语言有很多，除了Python以外，还有以下一些比较流行的编程语言：
1. J***a：一种跨平台的面向对象编程语言，广泛应用于企业级应用开发、桌面应用程序、移动应用开发等领域。
2. C++：一种高效的编程语言，常用于系统级编程、嵌入式设备编程、游戏开发等领域，也是许多其它编程语言的基础。
3. JavaScript：一种脚本语言，主要用于Web前端开发，但也可以用于后端开发和桌面应用程序开发。
4. PHP：一种服务器端脚本语言，主要用于Web开发，尤其是动态网站开发。
学了c还有必要要学c++吗？
学了C语言之后，学习C++仍然是有必要的。
学习C语言是理解计算机编程的基础，而C++是在C语言基础上进行扩展和增强的一种编程语言。
学习C++可以带来以下几个方面的好处：1. 更强大的功能：C++相比于C语言，提供了更多的特性和功能，如面向对象编程、类、继承、等，这些特性可以使程序更加模块化、可维护性更高。
2. 更广泛的应用领域：C++广泛应用于游戏开发、图形界面开发、嵌入式系统等领域，学习C++可以让你在更多的领域中有更多的机会。
3. 提高编程效率：C++提供了一些高级特性，如模板、标准库等，可以帮助你更高效地编写代码，减少重复劳动。
4. 与其他语言的兼容性：C++可以与C语言进行混合编程，也可以与其他编程语言进行交互，学习C++可以使你更加灵活地应对各种编程需求。
除了学习C++，还可以考虑学习其他编程语言，如J***a、Python等，因为不同的编程语言在不同的领域有不同的优势和应用场景，通过学习多种编程语言可以提升自己的编程能力和适应不同的开发需求。
人工智能，除了Python，还需要学习哪些知识与技术？
这是很多本科生同学比较关心的问题，我结合当前课题组的实际情况来回答一下。
首先，人工智能是一个非常大的研究领域，大的研究方向就涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，而不同的研究方向对于研究方法和工具也有不同的要求。
编程语言本身就是一种工具，Python和J***a都属于比较典型的全场景编程语言，但是由于Python本身的库非常丰富，而且Python语言的[_a***_]糖也比较丰富，可以让研究人员把更多的精力放在算法上，所以Python在人工智能领域有非常广泛的应用。
但是在落地应用阶段，J***a和C++的应用就比较多了，一方面这两种编程语言的性能比较稳定，另一方面这两种语言的行业应用生态也比较完善，项目实施的风险会相对比较低。
以我的课题组为例，计算机视觉组普遍在使用C++，自然语言处理组更多在使用Python，落地的时候会使用J***a，当然Python也是可以做落地的，但是不同小组的leader同学往往有自己的考虑，组内的同学也会形成一个统一的选型。
从学习的角度来说，初期学好Python就够用了，然后应该把更多的精力用在机器学习、深度学习上，后期进组后，再根据本组leader的要求来学习其他编程语言也完全来得及。
我多年来一直给研究生上机器学习这门课，课程里的案例实现都在***用Python语言来实现，所以从读研的角度来说，掌握Python也会更方便一些。
学习人工智能对于实践场景的要求比较高，在学习编程语言的过程中，可以参加一些实践活动，比如深度学习、推荐系统、知识图谱等实践活动不仅会促进编程语言的学习和应用，也会提升对于人工智能技术的理解。
考虑到很多同学并没有参加实践的渠道，所以我联合一些985大学的导师共同成立了一个实践平台，陆续开展了深度学习、强化学习、迁移学习、推荐系统、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等方向的实践活动和知识讲座活动，可以联系我申请参与，相信会有所收获。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
到此，以上就是小编对于除了python还需要学习什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于除了python还需要学习什么的3点解答对大家有用。
