大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言和c++的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Java语言和C++的解答，让我们一起看看吧。
Python相比J***a，C++这些语言有优势，人工智能为什么首选它？
正好Python,J***a,C++的项目我都做过，说说我的体会吧。
J***a和C++都是我在工作中常常用到的，也是目前大型项目最常用的开发语言。没接触Python之前，有复杂的算法用J***a写的更多一些。后来我业余时间开始做量化交易，大部分量化平台首选都是用的Python语言，于是就开始学Python,确是十分好用，现在已经写出了不少量化。
我认为Python的优势主要有以下几点：
易上手
这也是Python流行的最主要原因，由于Python的简洁设计，只要有点编程基础的话，学习Python非常简单，低门槛自然容易让比较多的人接受。
代码简洁
本来用J***a写量化模拟，但后来用Python写了一对比，确实方便不少，特别是一些算法模拟的实验，如果用J***a也能写，但就显得笨重。因为这些模拟实验往往是一些小的代码片段，J***a或者C++是无法简洁的执行这么轻量的流程的。
轻量级
还是对于人工智能的研究实验，Python是一款轻量级的脚本语言，处理代码片段效率非常高，因此对运行环境的要求也不高，甚至很多网站都提供了在线的Python研究功能。这是J***a和C++所不具备的。
人工智能自然少不了大量的科学计算，Python里的各种科学计算库，数学库恰恰非常好用，不光效率高，而且好入门，让数学不好的人也能轻松使用。
最后说下，我觉得人工智能是综合技术的体现，不能说哪门语言就一定是首选了，比如TensorFlow是用了好几种编程语言的集合，用的最多的语言其实是C++，Python用量占第二位，根据不同的需求活用各种语言才是最佳解决方案。
Python优势是易学，是一种轻量型脚本解释型动态语言，无指针，无须担心内存泄露等问题，最重要的是具有丰富的算法库。而J***a等语言目标是支持多种场景使用，可以用于多种大型项目，是重量级静态语言，一般非常适合一些复杂的大型非计算型程序。因为人工智能对算法要求高，而Python支持的又好，又好用，所以就选他了啊。实际从Python运行原理上分析，它的运行速度并不快，但是它的优势掩盖了这些缺点啊！
最近几年伴随着大数据的发展，人工智能也迎来了前所未有的发展契机，大量的专业人才涌向了人工智能领域，相信未来人工智能领域会进一步赢得市场的追捧。
首先要说明的是人工智能方面的研发是可以使用J***a的，我在早期做机器学习方面的实验使用的就是J***a语言，当然C++也是可以的。为什么现在大部分研发人员都使用Python做人工智能方面的实验，一个很重要的原因就是用Python做实验开发周期短。
做一个简单的类比，我最初一段时间使用J***a做算法实现，很多内容是需要自己完成的，如果使用J***a来实现朴素贝叶斯算法（算法本身的基本实现）大概需要100行左右的代码，换做Python来实现同样的功能我只使用了40行代码，差距十分明显。
其次，还有一点比较关键，就是Python非常简单。使用过J***a的程序员通常都有这样的感觉，J***a是一个“仪式感”很强的语言，比如你使用J***a只写了3个类和一个接口，此时你却可能需要打4个包，而这在J***a程序员看来是理所当然的。Python在这一点上做的比较彻底，几乎通过代码缩进而取消了所有的仪式感，简单实用且不失优雅，所以使用Python比较容易。
另外，Python中定义了一系列库，比如Numpy、Matplotlib、Scipy等，这些库对人工智能开发起到了很大的帮助，使得使用Python开发更像是使用积木，只要把这些模块按照算法流程搭建起来就可以了，很多东西不用自己去构建，这当然节省了大量的开发时间。
最后，虽然大部分实验都使用Python开发，但是很多最终产品通常要使用其他语言来进行重写，因为Python太慢了。但是也要具体问题具体分析，我做过一个智能诊疗的机器学习系统，验证[_a***_]和最终使用都***用了Python开发，因为效率能满足实际需要，使用云端部署能提供强大的计算能力从而保证了项目的运行效率。
总之，使用Python做人工智能方面的研发确实很方便，我目前也一直在使用Python，如果大家有这方面的问题，可以跟我交流。
到此，以上就是小编对于j***a语言和c++的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言和c++的1点解答对大家有用。
