大数据技术特点 静态编程语言和动态编程语言的联系？

静态编程语言和动态编程语言的联系？

静态语言是一种具有固定运行结果的语言。一个典型的例子是由HTML编写的静态页面代码，例如创建一个表。在HTML语言中，表中的行数和列数不能更改和调整。动态语言，根据不同的条件，输出的内容可能不同。例如：网页的ASP语言可以查询数据库生成动态行号的数据表。编译语言一般需要生成相应的可执行程序或目标程序，通过编译环境才能执行。解释语言在运行时解释代码并直接执行。例如，ASP语言是一种解释语言，不需要编译就可以生成可执行程序。一般来说，C语言和Java都需要编译来生成可执行程序或对象程序，所以它们都是编译语言。

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。

首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。

一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。

另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。

大数据技术特点 静态程序和动态程序的区别 用户代码未处理sqlexception

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