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最适合人工智能开发的编程语言优缺点对比

  1. 添加时间:2019-10-06
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  十二生肖论坛金马堂香港六合彩专家。【IT168 评论】人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率,而且为人民的生活带来了便利。迄今为止,人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。

  就像大多数软件应用程序的开发一样,开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目,但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止,所以本文就来比较5种人工智能项目最常用的编程语言,并列出它们的优缺点。

  由于其语法,简单性和多功能性,Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性,它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

  另外,Python是一种多范式编程语言,支持面向对象,过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构,Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。

  与c++和Java不同的是,Python需要在解释器的帮助下工作,这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。

  c++是最快的计算机语言,如果你的人工智能项目对于时间特别敏感,那么C++是很好的选择,它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外,c++允许广泛使用算法,并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。

  Java也是一种多范式语言,遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言,可以在任何支持它的平台上运行,而无需重新编译。

  在各种项目的开发中,Java都是常用语言之一,它不仅适用于NLP和搜索算法,还适用于神经网络。

  Lisp是一门计算机编程语言,是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移,LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。

  有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言,因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp,因其灵活性可以快速进行原型设计和实验,当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展,例如,Lisp有一个独特的宏系统,有助于开发和实现不同级别的智能。

  与大多数人工智能编程语言不同,Lisp在解决特定问题时更加高效,因为它适应了开发人员编写解决方案的需求,非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。

  作为一种较古老的编程语言,Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。

  Prolog也是古老的编程语言之一,与Lisp一样,它也是人工智能项目开发的常用语言,拥有灵活框架的机制,它是一种基于规则和声明性的语言,包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。

  Prolog支持基本的机制,例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外,Prolog还用于创建医疗系统。

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