2023年人工智能的7种编程语言，你想到过吗？

问：2023 年人工智能的7种编程语言，你想到过吗？

答：你对开发人工智能(AI) 应用程序感兴趣吗？如果是，那么你一定想知道目前人工智能开发流行哪些编程语言。在这篇文章中，我整理了2023年你应该考虑的 7 种最佳人工智能编程语言列表。 

从 Python 到 Swift，我们涵盖了最受欢迎的语言，帮助您构建尖端的AI 应用程序。您将了解每种语言的特性、优点和缺点，以及如何在不同的人工智能开发场景中使用它们。

因此，无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，本文都将为您提供有关 2023 年人工智能领域最相关的编程语言的宝贵信息。准备好深入了解人工智能的世界人工智能并发现可帮助您保持领先地位的编程语言！

以下是2023年人工智能最热门的7 种编程语言列表。

1.Python

Python 是一种解释型高级编程语言，以其简单性、可读性和多功能性而闻名。由于其对科学计算、数据分析和机器学习库（例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn）的广泛支持，它已成为人工智能开发的首选语言。其易于学习的语法和庞大的开发人员社区使其成为初学者和专家的热门选择。

人工智能与Python的关系：

Python是人工智能开发中使用最广泛的语言，由于其灵活性、易用性和强大的库，它的受欢迎程度持续增长。Python中提供了大量的AI 库和框架，使开发人员能够以最少的努力快速构建原型并开发 AI 应用程序。凭借强大的社区支持和积极的开发，Python是2023年人工智能开发的最佳选择。

2.Java

Java是一种流行的编程语言，以其可靠性、安全性和可扩展性而闻名。由于其鲁棒性和对大规模应用的支持，被广泛应用于企业级人工智能开发。Java 拥有强大的数据处理和分析库，使其成为开发以数据为中心的人工智能应用程序的流行选择。

人工智能与Java的关系：

Java的面向对象的编程结构和可扩展性使其成为开发需要高性能计算和计算能力的AI应用程序的合适选择。它的稳健性和强大的社区支持使其成为企业级人工智能开发的热门选择。到2023年，Java预计将继续在人工智能的发展中发挥重要作用，特别是在以数据为中心的人工智能应用程序的开发中。

3.C++

C++ 是一种高性能、面向对象的编程语言，用于开发需要优化和速度的复杂人工智能系统，例如计算机视觉和自然语言处理。这种语言以其对硬件资源的低级控制而闻名，这使其成为开发需要实时处理的人工智能应用程序的绝佳选择。

人工智能与C++的关系：

C++广泛应用于需要高性能计算和实时处理的AI应用开发。其对硬件资源的低级控制和优化使其成为开发计算机视觉和自然语言处理等复杂人工智能系统的流行选择。到2023 年，C++ 预计将继续成为开发需要速度和优化的 AI 应用程序的首选。

4. R

R语言是专门为统计计算和图形设计的编程语言。它广泛应用于数据分析和机器学习任务，使其成为开发需要统计分析和可视化的人工智能应用程序的流行选择。

AI与R的关系：

R 因其对统计计算、数据分析和可视化的强大支持而成为以数据为中心的人工智能开发的热门选择。它拥有广泛的数据分析和可视化库，使其成为开发需要数据处理和分析的人工智能应用程序的合适选择。到2023 年，R 预计将继续成为以数据为中心的人工智能开发的流行选择。

5.JavaScript

JavaScript是一种广泛用于Web应用程序开发的通用编程语言。由于其灵活性以及为网络和移动平台创建人工智能应用程序的能力，它在人工智能开发中越来越受欢迎。由于支持 TensorFlow.js 和 Brain.js 等机器学习库，它是开发在 Web 和移动平台上运行的 AI 应用程序的热门选择。

人工智能与JavaScript的关系：

JavaScript由于其灵活性以及对网络和移动平台的支持，在人工智能开发中越来越受欢迎。其强大的机器学习库（例如 TensorFlow.js 和 Brain.js）使其成为开发需要实时处理和交互性的 AI 应用程序的不错选择。到2023 年，JavaScript 预计将继续成为开发 Web 和移动平台 AI 应用程序的首选。

6. Swift

Swift是 Apple 开发的一种编程语言，用于开发 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 的应用程序。它是一种适合在Apple平台上开发AI应用程序的语言。其高性能、安全性和可读性使其成为在Apple平台上开发AI应用程序的流行选择。

AI与Swift的关系：

由于对苹果平台的强大支持和易用性，Swift在人工智能开发中越来越受欢迎。其性能和安全性使其成为在 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 上开发 AI 应用程序的合适选择。到2023年，Swift 预计将继续成为Apple 平台上开发 AI 应用程序的首选语言。

7. Julia

Julia是一种专为数值和科学计算而设计的高级编程语言。由于其速度和灵活性，它在人工智能开发中广受欢迎。Julia 对并行和分布式计算具有强大的支持，使其成为开发高性能 AI 应用程序的热门选择。

AI与Julia的关系：

Julia 对数值和科学计算、并行和分布式计算的强大支持及其速度和灵活性使其成为开发高性能人工智能应用程序的合适语言。它在人工智能开发中的受欢迎程度正在不断增长，预计到2023 年，Julia 将继续成为开发需要高性能计算的人工智能应用程序的首选。

结论

总之，随着 2023 年的临近，人工智能领域正在快速发展，开发人员需要跟上最新的编程语言和工具以保持相关性。由于其多功能性和强大的库支持，Python 仍然是最流行的人工智能开发语言。然而，其他语言如 Java、C++、R、JavaScript、Swift 和 Julia 也具有独特的功能，使它们适合各种 AI 开发任务。

通过阅读这篇文章，我们了解了2023 年 7种最佳 AI 编程语言及其在AI 开发中的具体用例。

无论你是经验丰富的开发人员还是人工智能新手，选择正确的编程语言都可以在构建高效且有效的人工智能应用程序来解决现实问题时发挥重要作用。

问：什么是边缘计算？

答：边缘计算是一种新形式的去中心化计算。边缘计算是在生成数据的源头或附近完成的，通常是在风力涡轮机和石油钻井平台等难以到达的位置，而不是将数据发送到云端进行处理和分析。

在网络边缘拉近操作距离，减少数据在客户端和服务器之间传输的距离和时间，并加速数据到洞察的过程。这对于企业更好地了解其业务运营并更好地服务客户而言尤其重要，这使得边缘计算成为数字化转型的关键要素。

一个例子是实施物联网设备和传感器来收集更多数据并延长其使用寿命大量资本支出，例如 SCADA 系统和生产线，以实现运营现代化。通过分析公司从源头附近的物联网设备收集的数据，公司可以执行库存、基准测试、预测分析、机器学习以及最终人工智能等操作。

边缘计算用例的示例包括监控工厂机器的工业传感器、测量农田土壤湿度的设备以及自动驾驶汽车完成的信息处理。在所有这些设备中，边缘计算使得近乎实时地处理本地数据并对其采取行动成为可能。

用于边缘计算的设备可以像 Raspberry Pi 服务器一样简单，也可以像带有 FPGA 或 CPU 硬件的 AI 系统一样复杂 - 关键特征是计算是在独立设备或小型集群中生成数据的位置或附近完成的（相对于完整的机架式数据中心）。

边缘计算不应与客户端计算（例如移动设备和笔记本电脑）混淆。客户端计算通常是从网络下载数据，并且通常以客户端-服务器模型运行客户端软件。

边缘计算将大量数据上传到网络或云（通常是来自机器和传感器的物联网数据），并在技术上在许多分布式位置或点上运行服务器应用程序。