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焱兹资讯      时间:2018-11-04收藏
专题: python可以搞控制么 数据结构怎么自学 加大资金扶持力度 科技幻想画海底通道作品创意简介 

盛名之下,其实难副,除了占领者媒体的大幅版面之外,真正创造价值却显得摇摇无期。做为业内人士我想把真像说出来?投资圈,创新域和普通小白你们都怎么了?

投资圈、创新域他们有折腾都本钱,我们小白也要跟风吗?在此我想先从物联网说起:

2009年8月,无锡市率先建立了“感知中国”研究中心,中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了物联网研究院。物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一,写入了政府工作报告,物联网在中国受到了全社会极大的关注。

2010年物联网火遍了中国,完全超越现在的人工智能和python,我不知道当时世界排名第一的编程语言Java为什么抛之脑后???新闻媒体开始大篇幅说物联网是未来,确实是未来,国家的战略是没有错的,但是发展是需要时间的,我不明白的是,这个行业都不成熟为什么各个高校和各类IT培训机构都开设这个专业,你们的老师是哪里来的?有没有实战经验?社会需求到底是否需要那么多物联网人才?但是当时的风暴太可怕来,我当时也被假象震昏了,一股脑要学习物联网,为此我查询了物联网领域比较领先的企业,远望谷和大唐电信,然后和几个BAT公司的朋友交流了一下,感觉前景确实好,发展起来不一定什么时候,我没拿青春堵未来,所以我只专注我自己的领域,到现在我做为一个程序员在北京有车、有房,我就很知足了,到2012年下半年,物联网就好像消失了似的,想就业那是难上加难,跳槽更是不好混,但是ios、android和web前端很火爆,2013,2014异常火爆,但是ios和android这种小众语言需求量毕竟有限,就像R语言、Ruby、Go语言和Python一样,毕竟不是主流,昙花一现后趋于“饱和“,所谓的饱和就是高手稀缺,水平一般的到处都是,因为在计算机领域任何一种语言,技术大神都是急缺的。

2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。

2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作,力争通过3至5年的努力,将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。

2016年大数据的时代到来,各个新闻媒体,巨头互联网公司,大学,IT培训机构又开始了。

大数据主要做什么?数据挖掘和数据清洗后主要用于数据分析,也是社会发展的趋势,国家需要,巨头互联网公司需要,大学需要承载为国家为社会培养这部分人的责任和义务,IT培训机构我不明白跟什么风?这个是短期内能学会都东西吗?

在此我说一下在国家会议中心京东大数据分析与创新应用》部的一次技术分享:

《国家会议中心-京东技术开发日》

我就不往下再截图了,通过这次分享会议的感受颇深,很多人竟然不知道大数据是干什么?能做什么?需要学习什么?就被各种所谓的高薪诱惑击昏了头脑,我想说真正学好大数据,前提是什么?你要搞清楚,最好你是学习数学专业的,具备一定的算法和逻辑思维能力,因为大数据的核心是算法,而不是使用hadoop搭建一个框架,搭框架可以短暂学习,但是算法和逻辑能力不是一时半会就能学明白的,所以你是否适合进入大数据行列在此我就不说了。。。。。。

2016年大数据的浪波逐渐退潮,人工智能(AI)和虚拟现实(VI),开始复出。

2017年各个地方你都会看到VR、虚拟现实和人工智能的标题,各种媒体,大学,IT培训机构又来了,媒体,什么博眼球写什么,我感觉没什么说的,大学承载着培养国家和社会需要的人才,也没什么说的,IT培训机构不知道为什么要开设这些专业,几个月的时间真的能就业吗?虚拟现实你们就业了吗?大数据你们就业了吗?物联网你们就业了?显而易见,物联网不火了,大数据不火了,虚拟现实不火了,现在又出来一个人工智能和一个小纵语言python,我想问一下之前热炒的行业是不火了呢还是媒体热炒过后,再写不那么博眼球了?还是不适合短期培训?这个值得深思,Java语言世界排名第一,为什么媒体不热炒???

2018年,人工智能(AI)和区块链,作为一名资深IT人,我经常会参加巨头互联网公司会议,比如京东的大数据分享会,百度的人工智能等等分享会。

给我的感触很深,在此奉劝大家不要跟风,所谓的人工智能,留给高智商的人研究吧,比如“霍金”的那把椅子,就是人工智能最好的体现,而不是所谓的python,在此我分享一下人工智能使用的技术:

人工智能领域编程语言中最常见的有:Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python

1:Lisp

List是一种通用高级计算机程序语言,长期以来垄断人工智能领域的应用。LISP作为因应人工智能而设计的语言,如果需要详细知道Lisp为什么是人工智能领域的顶级语言,可以看一下著名的AI专家彼得·诺维奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》书中的详细介绍。

2:Prolog

Prolog与Lisp能够有效结合,优势是解决“基于逻辑的问题”。

据《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介绍,Prolog一种逻辑编程语言,主要是对一些基本机制进行编程,对于AI编程十分有效,例如它提供模式匹配,自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

3:C/C++

C/C++是世界上速度最快的面向对象编程语言,有技术工作者称他为猎豹般的速度。C/C++能够很好满足高执行速度要求,因此广泛应用于搜索引擎。

在AI项目中,C++可用于,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。

4:JAVA

Java也是AI项目不错的语言选择。它是一种面向对象的编程语言,专注于提供AI项目上所需的所有高级功能。

虽然Java不具备LISP和Prolog的高级逻辑计算,又没有C/C++的高执行速度,但它可以被移植,能够很好的匹配程序,并且提供内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项,完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

另外,Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

5:Python

Python是人工智能中比较广泛使用的编程语言之一,本质为由LISP和JAVA编译的语言,可以无缝对接其它AI算法和结构。

Lips和Python非常相似,仅有一些细小的差别。还有JPthon,提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html库。因此,它也非常适合作为人工智能语言的。

最后奉劝大家一句,如果想在IT编程的道路上走的更久远,不要盲目的跟风,不然一定会被昙花一现的技术,弄的焦头烂额,最后食之无味,弃之可惜,还是选择一个比较稳定且长久的语言,比如c语言和java语言,这些才是根本,毕竟它们两个在世界语言排行榜上一直名列前茅,其他小纵语言可以做为第二语言来为自己加分,建议选择第一语言后,找到工作,在工作之余去学习第二语言。

以上文笔,仅代表一个资深IT程序员的个人意见,如有不周之处,希望大家见谅,也许会得罪媒体或者其他人朋友,我只想把业内人士看到现实说出来而已,希望见谅。

本文关键字: 数据    人工智能    

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