哪种编程语言最好？这个问题可能永远不会有答案。萝卜白菜，各有所爱，AI 工程师和科学家可以根据项目需要，从众多编程语言中选择最适合自己的。
有人曾经将编程比作做菜，那编程语言就是首先要准备的食材或厨具。
C：一把菜刀一口炒锅，一个很好用的灶，隔壁有个菜市场。
Java：碎菜器，切菜机，绞肉机，和面机，烤箱，微波炉……
Python：大超市的速冻柜台，要成品有成品，要半成品有半成品，什么都有。它能让你快速获得一桌还能吃的饭，但是深究口味火候什么的不那么容易。
C++：一套顶级厨具，光刀就十几把，切肉的切片的雕花的；锅有爆炒的闷烧的平底煎肉的煎蛋的炖汤的……有人试图用二十一天掌握这套工具的用法，结果往往是玩刀伤了自己，或者是炸了厨房。
和做菜时的精挑细选一样，在成为一个「高手」的过程中，我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。
Python
Python 是可读的最强大的语言。—Pau Dubois
Python 开发于 1991 年，一项民意调查表明，在开发 AI 时，超过 57% 的开发者将 Python 作为首选编程语言，而不是 C++。因为易于学习，Python 让程序员和数据科学家可以更轻松地进入开发 AI 的世界。
Python 是一个程序员需要多少自由度的「实验」。太自由，没人可以读懂别人的代码；太不自由，就会没那么强的表现力。—Guido van Rossum
使用 Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和广泛的库集，还能享受到其灵活性。你从 Python 中得到的最大的好处可能是平台独立性和针对深度学习和机器学习的广泛框架。
用 Python
编码的乐趣在于可以看到短小精悍、可读性高的类，这些类可以用少量清晰的代码表达大量行为（而不是用大量代码烦死读者）。——Guido van Rossum
Python 代码片段示例：
常用的库
- TensorFlow——用于机器学习工作负载和用数据集处理；
- scikit-learn——训练机器学习模型；
- PyTorch——计算机视觉和自然语言处理；
- Keras——高度复杂性的数学计算和操作的代码接口；
- SparkMLib——类似 Apache Spark 的机器学习库，通过算法和实用程序等工具，让每一个人都能轻松地进行机器学习；
- MXNet——Apache 的另一个库，可以简化深度学习流程；
- Theano——定义、优化和评价数学表达式的库；
- Pybrain——用于强大的机器学习算法。
另外，根据 GitHub 库的贡献度，Python 已经超越了 Java，成为世界第二受欢迎的语言。Stack Overflow 将 Python 称为「成长最快」的主流编程语言。
编写一次，随时运行。
Java 被公认为世界上最好的编程语言之一，它在过去 20 年间的使用情况就是最好的证明。
凭借其用户友好度、灵活的特性以及平台独立性，Java 以各种方式参与到了 AI 的开发中，比如：
- TensorFlow——TensorFlow 支持的编程语言中也列出了带有 API 的
Java。虽然不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但确实支持 Java，并且在迅速地改进。 - Deep Java Library（深度 Java 库）——亚马逊开发的、用 Java 来创建并部署深度学习能力的库。
- Kubeflow——Kubeflow 使在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈更容易，还提供了现成的 ML 解决方案。
- OpenNLP——Apache 的 OpenNLP 是用于自然语言处理的机器学习工具。
- Java Machine Learning Library（Java 机器学习库）——Java-ML 为开发者提供了多种机器学习算法。
- Neuroph——Neuroph 借助 Neuroph GUI，利用 Java 开源框架设计了神经网络。
如果 Java 可以垃圾回收，大多数程序都会在执行时删除自己。——Robert Sewell
Java 代码片段示例：
https://blog.csdn.net/yluch/article/details/109299305
https://blog.csdn.net/yluch/article/details/109299089
https://blog.csdn.net/yluch/article/details/109310190