優(yōu)秀的程序員應(yīng)該掌握多少門編程語言？這個問題更復(fù)雜。我做控制，很多控制工程師都是從事單片機、DSP的開發(fā)，一般用C語言，而C語言就足夠了，很少用匯編。我也有朋友做前端和后端，用PHP，Java等。因此

優(yōu)秀的程序員應(yīng)該掌握多少門編程語言？

這個問題更復(fù)雜。

我做控制，很多控制工程師都是從事單片機、DSP的開發(fā)，一般用C語言，而C語言就足夠了，很少用匯編。

我也有朋友做前端和后端，用PHP，Java等。

因此，關(guān)于這個問題沒有最終結(jié)論，但可以肯定的是，它不限于熟悉的編碼。

例如，您可能無法在生活中使用assembly，但您應(yīng)該仔細學(xué)習(xí)它。

因此，至少專攻一門學(xué)科，另一門應(yīng)該學(xué)會，技能不要壓力大。

新人想學(xué)編程，如何入門？

從哪本書開始學(xué)習(xí)Python比較好？

如果是基本的，我想找一個在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會更有效率。例如下面三個，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導(dǎo)或機器學(xué)習(xí)，找另一個。。

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學(xué)習(xí)和機器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細分的研究方向。

從學(xué)科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計算機、控制科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。