当今的机器世界需要能够改变我们生活、工作和娱乐方式的技术。考虑到智能系统和具有行为算法、智能搜索和能够自行学习的智能系统的需求，约翰麦卡锡将人工智能引入了我们的世界，并被亲切地称为人工智能。
这些 AI 在后端需要某种语言作为其支柱。在这篇博客中，我们将讨论用于构建基于 AI 的应用程序，使用两种最通用的语言 Java 和 Python，并通过充分的观点来了解哪一种更适合 AI Java 或 Python。这两种语言都是高级、面向对象且高效的、可用于开发各种基于 AI 的解决方案，但各有不同。
尽管这两种语言主要是面向对象的，并且在应用程序构建和其他 IT 操作方面获得了突出地位，但它们确实存在一些差异，使每种语言都独一无二。
哪个更适合 AI Java 或 Python？ 毫无疑问，人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。AI 中没有完美的编程语言； 不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。关于在 Java 和 Python 之间选择哪种编程语言的争论是无休止的，我们在这里做一个简要的对比：
Python
Python 是一种用于复杂场景的高级编程语言，也是一种跨多个领域使用的通用语言。由于其简单性和不太复杂的语法，它是开发人员最喜欢的语言。它是开源的，可用于所有操作系统，独立于平台，并拥有用于 Python 编程代码的广泛库。
Java
Java 是一种面向对象的语言，也是一种多范式，就像 Python 编程语言一样。它是在 Python 出现之前最常用的语言之一。当前，它仍然是人工智能编程的五种顶级语言之一。它的语法比 Python 复杂，但执行速度却相当高。
这两种语言都支持神经网络和 NLP 开发解决方案。 我们将进一步讨论这两种语言功能的差异。
Java 与 Python：编程语言之间的四个比较点 尽管两者都是高效的语言并且同样能够用于 AI 项目，但 Java 和 Python 的不同之处在于以下特点：
- 速度
Java 比 Python 快——Java 是一种统计类型和编译语言，而 Python 是一种动态类型和解释语言，它决定了变量数据类型。Java 在编译期间执行类型检查，而 Python 在运行时执行，这增加了执行时间。因此，与 Python 相比，Java 的执行时间更短。因此，Java 在速度方面击败了 Python。
- 语法和代码
Java 有更多的代码行——需要先用 Java 定义类和方法，但你可以简单地开始用 Python 编写代码，这增加了用 Java 编写代码的行数。
变量声明在 Java 中是必须的——在 Java 中，必须声明一个变量并在每条语句的末尾使用分号，而在 Python 中则不需要。
Python 中需要缩进——在 Python 中必须使用缩进来指示代码块属于什么。没有它，程序会报错，而在 Java 中，这是没有必要的。
- 易于学习
Python 对用户更友好——在编程方面，用 Python 编写的代码相对来说没有 Java 那么复杂，萌新开发者可以通过学习 Python 语言开始他的编程生涯。
- 薪资前景
Java 为基准——Python 已被广泛用于人工智能开发项目，因此作为一名 Python 程序员，新人可以期待可观的薪水。但随着经验的增加，Java 的薪水前景被认为更高。近年来，因为人工智能的兴起，目前许多工作正在将其定位转向人工智能和机器学习，所以Python 的需求量很大。
但是，在 Python 为人所知之前，Java 已经流行了很长一段时间。尽管这种趋势预计会发生变化，并且 Python 是否会脱颖而出还有待观察。
现在，我们已经看到了两种现象级编程语言之间的比较，让我们来看看哪种语言更适合人工智能。
Python 与 AI 开发 Python 人工智能是指使用通用且相对简单的代码语言构建的应用程序，可以轻松处理复杂的应用程序和大量数据。
Python 以其灵活性、稳健性、平台独立性、可读代码、社区支持以及详尽的框架和有用的库而闻名，使程序员可以轻松地为 Python AI 编程。
1）Python 人工智能库
使用 Python 可以实现人工智能，以下是常见的基于 AI 的 Python 库列表：
Tensorflow：用于编写机器学习算法、深度学习，并用于大量计算，包括人工神经网络。 Scikit-Learn：能够处理复杂数据，例如聚类、线性和逻辑回归、分类等。 NumPy：用于计算科学或数学数据。 Theano：用于计算多维数组的数学表达式。 Keras：允许快速计算和原型设计，并提供用于计算模型、数据集、可视化图形等的功能。 NLTK：初步用于自然语言识别和处理、文本分析和文本挖掘。 Pandas：用于处理大量高级数据结构和分析。 Matplotlib：用于创建可视化对象，例如 2D 图、直方图和图表。 PyBrain：用于神经网络和强化学习。 Caffe：用于深度学习，每天处理 60 多万张图像。 StatsModels：用于统计算法。 2）Python 的优缺点
除了在编码过程中使用的大量支持库外，Python 还具有以下优点和缺点：
Python 的优点
1、无缝集成——Python与企业应用和谐集成，使得开发 Web 服务成为可能。 这使其成为开发高端应用程序的首选语言。
- 提高生产力——Python 强大的流程集成、单元测试框架和控制能力显着提高了开发应用程序的生产力。
Python 的缺点
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运行时错误——Python 是一种动态类型语言，面临许多设计限制，需要更多的测试时间，并在应用程序运行时显示错误。
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Primitive Database Access Layers——Python 的数据库还没有太多开发； 这就是与 JDBC 和 ODBC 技术相比，它不适合大型企业应用程序的原因。
Java 与 AI 开发 作为最古老的开源语言之一，它可用于人工智能和机器学习，并有一个 Java 机器学习库 (JavaML)，提供了用 Java 实现的机器学习算法的集合。
Java 人工智能意味着在 Java 为 Java 编程在提供的一长串库的帮助下进行编程，因此对于任何数据科学家都可以从中受益的 Java AI 编程。在人工智能领域，Java 用于机器学习、神经网络、搜索算法和遗传编程。
1）Java 人工智能库
就像 Python 一样，Java 也有一套在 AI 编程中有用的 AI 库和框架。以下是名单：
Apache Jena：用于从 RDF 数据构建合成 Web 和数据应用程序。 PowerLoom：用于创建智能的、基于知识的应用程序和推理系统。 Deeplearning4j：一个深度学习 JVM 库，为神经网络创建提供 API。 Apache OpenNLP：用于处理自然语言文本。 RapidMiner：通过 GUI 和 Java API 提供机器学习算法。 Jenetics：是一种先进的遗传算法。 Watchmaker：这是一个实现遗传算法的框架。 JGAP（Java Genetic Algorithms Package）：顾名思义，它是遗传编程的一个组件。 Eva：面向对象的应用程序 (OOP) 算法框架。 Acceleo：是一个 Eclipse 代码生成器，用于从 EMF 模型创建代码。 2）Java 的优缺点
Java 是一种开源的跨平台语言，具有一组广泛的库和调试功能。 其优缺点如下表：
Java 的优点
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安全性：安全性是 Java 设计不可或缺的一部分。 Java 编译器、解释器和运行时环境是安全的。
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堆栈分配：Java 遵循 LIFO（后进先出）系统，有助于轻松存储和检索数据。
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多线程：利用 Java 的多线程能力，程序员可以在一个程序中同时执行多个任务。
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丰富的 API：Java 提供 API 和一组命令用于数据库连接、网络、I/O、XML 解析、实用程序等等。
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快速开发工具：用于Java 语言编码的开源开发IDE，如Eclipse 和Netbeans，通过高效的编码和调试为强大的应用程序开发提供了基础。
Java 的缺点
- 性能问题：与 C 或 C++ 等编译语言相比，Java 消耗更多内存并且速度更慢，因此面临性能问题。
2.复杂代码：Java代码冗长复杂，难以阅读和理解。 过于复杂的代码需要一个人详细解释一切。
结语 总的来说，每种语言都是独一无二的，并且都有自己的优缺点。 Java 和 Python 这两种语言同样能够带来一场技术革命。但最近 Python 因其在 AI 和 ML 方面的优势而备受瞩目。但是一些程序员仍然更喜欢 Java 来编程和构建 AI 应用。
比如，TSINGSEE 青犀视频研发人员在做平台开发时，在智能分析方面用 Python 编译会比较多，在部分基层调用能力上则采用 Golang 比较多，偶尔也会用到 Java 来做流式编程。
我们在人工智能技术+视频领域，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，如：安防监控、视频中的人脸检测、人流量统计、危险行为（攀高、摔倒、推搡等）检测识别等。典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。
大家可以根据自身的需求来选择初始学习的语言，也可以通过我们的开源项目 EasyDarwin 来进行测试。
关于谁更适合 AI 开发，Java 或 Python 的争论永无止境，但两者都将永远重要。虽然我们看到 Python 因其易用性而值得学习，但 Java 也持续受到欢迎。你觉得哪种语言好用呢？欢迎留下你的见解。 ————————————————
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