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编译| sdxlc
编辑责任|卡罗尔
AI系统的开发需要计算机代码，但是计算机程序的开发可以选择不同种类的编程语言。 本文分析了最适合开发人工智能和机器学习用例的编程语言。
给出了在人工智能行业成功所需的五种编程语言的简要列表。 对于给定的人工智能和机器学习项目，每种语言都有相应的优势和劣势，因此在选择开发语言之前必须考虑最终的目标。
这五种最适合人工智能行业的编程语言是Python； Java； 莎拉； 罗斯特。
Python
Python是人工智能行业最主流的编程语言，因为它具有易学的语法、大量的库和框架、对许多AI算法的动态适用性，并且可以相对简单地进行描述。
Python支持面向功能、面向对象和面向过程的开发方法。 此外，许多开放社区帮助python语言处于计算机科学行业的前沿。
与其他编程语言相比，python的缺点包括运行速度慢、对移动设备的编码能力差、不利于处理内存密集型任务等。
r
r是另一种机器学习编程语言。 r语言最常用于数据分析、大数据建模、数据可视化。 r语言包含多个软件包设置和大量材料，非常适合处理以数据为中心的任务。
r语言的缺点包括大量使用内存、缺乏基本的安全功能、无法嵌入到web APP中、基于旧的s编程语言等。
日本航空运输公司
Java是一种面向对象的编程语言，它与搜索算法(有效支持大项目的简化框架)结合得很好，并且具有代码调试方便等优点。 此外，Java还有丰富的社区支持和许多开放源代码库。
与其他语言相比，Java的缺点包括性能差； 由于运行在Java虚拟机上，因此内存利用率低下。 这两个缺点会导致硬件成本的增加。
斯卡拉
Scala是一种可扩展的编程语言，可以处理大量的大数据。 Scala支持面向对象和函数型编程的样式。 由于简洁的代码风格，Scala比其他语言更容易阅读和书写。
Scala语言的速度和性能非常适合于机器学习和AI模型，具有比较准确的编码，能够按需进行调试。
Scala的不足包含了面向对象和函数型编程的所有缺点。 由于该语言融合了多种编程风格，因此更难以理解类型信息。 此外，还原为面向对象样式的选项可能会被视为危害，因为在编写代码时不会从功能上考虑这些选项。
Rust
Rust是一种系统级的编程语言。 该语言的目的是编写“安全”代码。 也就是说，对象由程序本身管理。 这样，程序员就不需要进行指针计算和独立的内存管理了。 使用的内存少的话，代码会变得简单，编程可能会变得容易。
与其他语言相比，Rust语言的缺点是编译器慢，没有垃圾回收机制，开发速度慢(与python相比)。
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