能说下目前各大编程语言的主要应用领域吗
**1、C**
C语言的应用领域极为广泛，从操作系统、嵌入式领域、数据库、服务器、单片机、编译器，到Linux开发等，几乎每个领域都有其身影。对于新手来说，C语言起步难度较大，然而一旦稳定掌握即可前途无忧，拥有3-5年开发C语言经验的程序员月薪约为10-15k，而拥有5-10年工龄的码农，月薪可达到25K-50K。C语言是一门非常基础的“必学语言”，硬件开发行业对于优秀的C语言开发者将是不错的选择方向，英特尔、ARM这样的国际巨头会是很好的归宿。
**2、C++**
C++的特点是什么？强大！当你需要直接访问硬件获得最大处理能力时，C++是不二选择，同时它也是开发桌面软件、操作系统、图形处理、游戏、网站、搜索引擎、数据库，以及开发在桌面、控制端和移动设备上的内容密集型应用的优秀编程语言。但对于新手来说，C++不是那么友好，属于上手慢、但根基稳的“正派武功”，没有3-5年的学习时间很难上手，一旦出山便是稳健、优秀的代名词。在国内，具有3年以上C++开发经验的码农，月薪不会低于20K-50K。优秀的求职可以把腾讯作为目标。
**3、JAVA**
Java的应用场景包括移动（Android）应用、金融行业应用服务器程序、网站、嵌入式领域、大数据技术（包括Hadoop及其他大数据处理技术）科学应用等。虽然各种编程语言轮番走红，但Java依然在最受欢迎的编程语言中高居前二。根据2017年的最新数据，美国的Java程序员平均年薪约为10.2万美元，国内具有2-3年Java开发经验的程序员，月薪大约在10-15K左右，5年以上的开发人员则可达到25-50K。怀揣大公司梦的从业者，如果Java开发技术优异，有望在阿里这样的企业谋得一席之地。
**4、PHP**
PHP（超级文本预处理语言）是开发网页应用的最基本工具，又一种广受网站开发者欢迎的服务器端语言，PHP被应用于绝大多数的数据驱动网站，超过80%的网站，包括Facebook，Wikipedia，Tumblr和WordPress的创建都离不开PHP。PHP的易上手性，使其成为很多网站开发者最初学习掌握的语言。
**5、GO**
Go（或称GOLANG）是一门由Google于2007年开发的开源编程语言。其优点是标准库强大、编译速度快。另外，Go善于处理并发任务和程序。作为自己的亲生孩子，Google给予了Go大量支持，目前使用Go语言的大型网站包括Netflix、YouTube和Adobe。
**6、C#**
C#出生在2000年，它的父亲微软是当时无可匹敌的行业巨无霸，所以C#可以说是含着金钥匙出生的。虽然今时不同往日，微软已不再是当初那个微软，然而瘦死的骆驼比马大，如果打算在微软的开发环境下有所发展、建树，C#依然主要选择。无论是在微软云计算平台WindowsAzure和.NET框架创建现代网页应用，还是开发Windows终端应用，又或者开发企业级桌面应用，C#都能够既快又稳地进行驾驭。
**7、R语言**
诞生于1993年的R语言推动了大数据革命。如果打算从事移动应用开发，你可以忽略R，但如果计划在统计分析、绘图、数据挖掘等近领域有所建树，R是你不得不学习的一门语言。这也是在人工智能及大数据时代来临之际，R语言越来越受欢迎的原因。
**8.JavaScript**
虽然舆论一直在渲染移动时代的崛起和PC时代的没落，而每个企业拥有一个网站时代也一去不复返，但不可否认的是，在很多应用场景下，网站依然具有不可替代的作用，网站的建设离不开JavaScript。在网站互动、搭建用户界面、网页游戏等方面，JavaScript是最佳选择。
**9、Swift**
Swift是由苹果公司推出，用于开发苹果生态系统（包括iOS，macOS）应用的基础语言。简单来说，作为Objective-C的接班人，Swift是史上发展最快的编程语言之一。由于其干净、快速、正确率高、可缩短代码长度以节省开发时间等优点，广受开发者的喜爱。另外，Swift是一种开源开发语言，不仅限于苹果的平台，开发者也可选择在Windows或者Linux上进行开发。学习Swift开发最多能够获得多少收入？那取决于你能不能开发出一款AppStore热门应用了。
**10、Python**
Python是最近几年最火的编程语言，没有之一！在IEEE发布的2017年编程语言排行榜中，Python高居首位。虽然在Java和C语言称王称霸的那些年代不那么耀眼，但Python并不是一匹新兴的黑马，实际上，Python早在1991年就出现了。作为一种应用广泛的高级编程语言，在人工智能、数据科学、Web应用、用户交互界面、自动化任务、统计等等方面，Python总能找到自己的位置。正是这种特性，让Python坐上了AI及大数据时代的头把交椅。
**11、perl/shell**
Linux下字符串处理和脚本
**12、matlab**
图像，信号等领域仿真与算法设计。机器学习。
人工智能服务有哪些
01无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
02人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
03机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
04声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
05智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
06智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
07智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
08个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
09医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
10图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
人工智能在服务行业里的应用有哪些
在社会服务层面，比如，用人工智能技术调交通信号灯;推动人工智能和各个行业的结合等等。其实金融行业和人工智能的关系也颇为密切。人工智能可以通过模式识别更准确的预测市场走势，并基于深度学习挖掘影响市场的重要因素。
人工智能领域虽然目前发展还不是很完善，但我们又充分的理由相信，在不久的未来，人工智能会在我们生活的方方面面发挥重要的不可代替的作用，人工智能的应用领域会更加广泛。
人工智能的应用领域包括哪些
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
人工智能技术的应用领域有哪些
人工智能技术的应用领域非常广泛。1.在医学领域，人工智能技术可以被应用于疾病早期检测和诊断、智能影像识别等方面。2.在金融领域，人工智能技术可以被应用于风险控制、反欺诈等方面。3.在智能家居领域，人工智能技术可以被应用于语音识别、智能家居控制、安保等方面。4.在自动驾驶领域，人工智能技术可以被应用于智能交通信号灯控制、车辆自动导航等方面。人工智能技术的应用领域将会继续扩大，并且涉及到更多领域的应用和创新。例如，在教育、文化娱乐、航天、能源等领域也可以对人工智能技术进行应用。
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