许多想要进入人工智能行业的开发人员将在学习Python或学习C ++++方面遇到困难。有些人认为Python目前是人工智能行业中最流行的语言，并且易于学习，而另一些人则认为C ++语言可以处理需要更高程序效率的任务。我们无法概括应该学习哪种语言。我们无法根据语言的普遍性来确定哪种语言是最好的。汇编语言的普及程度已经很低，但是在某些领域，汇编语言仍然存在一个问题。随着人工智能的兴起，Python语言的反击已经成为最流行的编程语言，并且其流行程度也大大提高了。 Python是一种具有面向对象功能的脚本语言。它最吸引人的部分是它易于使用。它支持Linux，Windows，MAC和Unix等平台，允许用户创建交互式，解释性，模块化，动态，可移植和高级代码。 Python具有丰富的库和工具，而无需程序员实现某些功能。与其他语言相比，Python的开发速度更快。对于深度学习，Python语言等效于前端，而C ++等效于后端。 Python语言专注于算法的快速迭代。程序员可以专注于研究算法，而无需了解程序的内部实现机制和操作原理。此外，Python是一种粘合语言，可以轻松地与其他语言（C / C ++等）链接。我们可以使用Python快速生成程序原型。对于有特殊要求的零件，我们可以用其他语言来实现。在AI行业中，Python具有不可替代的重要地位。目前，世界上最流行的深度学习框架，例如Google的TransorFlow，FaceBook的PyTorch和开源社区的Karas神经网络库，都是用Python实现的。微软的CNTK完全支持Python，Python也擅长科学计算和数据分析，支持各种数学运算，并且可以绘制更高质量的2D和3D图像。当前在AI行业中，没有语言可以撼动Python的地位。但是C ++在AI行业中不重要吗？不是！深度学习需要大规模且密集的计算，有时还需要一些硬件支持，例如GPU。对于这些硬件接口，Python似乎不足，但这是C ++的特长。 C ++是一种纯粹的面向对象的语言，包含C语言的所有功能。在需要高效执行的部分中，我们将看到C ++展示其技能。例如，智能机器人的路径规划，机器人手臂的运动控制以及最流行的计算机视觉库OpenCV的基础实现，都使用C ++语言。可以看出，就框架结构，深度学习和机器学习算法的实现而言，C ++是核心，而Python只是核心之上的接口。相反，解释语言Python运行时需要额外的解释过程，并且降低了速度。但是，C ++对多任务和开发使用的支持不如Python。在人工智能的发展中，Python和C ++各自具有自己的应用程序场景，它们相互补充，并且是必不可少的。至于未来哪两个将在人工智能的发展中更受青睐，我们将拭目以待。