python中快速定义实体类 学编程都有哪些困难？
学编程都有哪些困难？
这个问题我来解释下，我在IT行业工作不9年多，主要进行技术架构的设计和核心代码的开发工作，可以说也软件行业的了。
有人感觉编程序难，我以为主要注意是难在这几个方面：
受限制于英语：编程和英语的关系很融洽，编写代码需要英语，学习三千多种一手的技术资料也必须阅读什么英文，且对英文的阅读和理解能力有较高的要求。因为很多英语不太好的同学会觉得编程比较比较难学。
算法学懂：算法是编程的灵魂，但算法的本质又是数学，不需要拥有好点的数学功底表述出声才不容易一点。对此非科班出身的同学来说，也觉得学算法不是那么容易。恰好，很多大公司面试的核心内容又通常是算法，因此也可能导致了编程难学的心理。
逻辑思维能力没有要求较高：计算机编程是太一丝不苟的，他只会完全没有差错的执行你的指令，所以才对你的编程思维的要求是更加高的，尤其是条件可以确定if、循环for等多厚嵌套使用时，无疑是很极度烧脑了。有很多人一个星期后看了自己c语言程序的代码，基本都已经看不懂啊了，这个很最常见的一种。
要不断学习：软件技术更新换代非常快，很有可能去年你才学的知识，明年可能会被那个更好用、更稳定的技术得用了，会造成你又要去学他。很多人当然挺怕这种天天去学习并不陌生知识的感觉，也就慢慢的对编程有一种了恐惧心理。
以上就是我怀疑的学习编程的几大难点。只不过千万不能被困难吓住，只要你对编程有兴趣，但是断的为之付出全部努力，终究有一天也会曾经的编程大神的！
您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
充当IT开发人员，根据自己的经验简单做了看看总结归纳，分了两大部分内容：
一、自然语言处理（NLP）
（1）、基础
1、文本刷洗（正则、分词与制度化）；
2、中文分词（HMM、trietree、工具有jieba）
3、文法分析
4、词袋模型（ngram）
5、关键词注入（tfidf、texttrank）
6、语义相似度（term、score、相距函数）
7、文本的向量化它表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）
8、机器学习（lr、svm、bayesian、sharptext、）
9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）
（2）、在求实际项目中的应用
1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）
2、query几乎完全一样变化（应用：sug、主动修正写出）、（技术：elasticsearch建库索引）
3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）
4、序列标出（机器翻译、词性标出）
5、文本生成（应用：诗歌对联、包括题目生成）、（技术：VAE、GAN）
6、聊天机器人（案例：百度anyQ）
二、图像视觉处理（计算机视觉）
（1）、主要注意应用
1、比较多应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。
2、OpenCV、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）
4、图像检索数据库（距离度量与检索、图像特征吸纳、LSH近邻检索算法）
上面两大内容中要去学习的内容可分三个阶段
第一阶段：人工智能基础。除了编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积和神技网络，循环神经网络等。
第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，除开：分词，词性标注等；句法依存关系分析什么；语义来表示与语言模型；以此命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。
第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同样确实是基于cv领域应用形式多样的几种任务：图像分类；实例分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。
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