生活必備咖啡因程式碼-店長Yui大小事

人工智慧無所不能,現在連電影的票房都能輕鬆預估?


同樣是蝙蝠俠的主題，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 的質感、票房、影評成績遠遠高於 1997 年充斥著大卡司的 《蝙蝠俠4：極凍人》
隨著影視特效、技術的進步，拍片的門檻降低，也大幅增加了影片的產量。同時，雷片的數量也隨之變多。同一系列的電影、劇本，會因為導演、選角、取景的差異而有著截然不同的結果。例如蝙蝠俠系列電影，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 ，高端的質感與磅礡的氣勢與 1994 年大卡司卻粗製濫造的 《蝙蝠俠4：極凍人》 形成極端對比；而票房與風評俱佳的 1984 年經典科幻片 《銀翼殺手》 獲獎連連，2017 年重拍的續集卻票房失利，並沒有因更高成本、名導與高科技的加持而青出於藍。但是在影片開拍前，又有誰能準確預測如何選角才能拍出最好的效果? 因此有一些新創公司，如洛杉磯的 Cinelytic，就研發為電影片商提供分析服務的 人工智慧系統。
同部電影，換角結果如何？AI幫你預測

票房分析AI人工智慧系統 Cinelytic (圖片出處：翻攝自 Cinelytic 官網畫面)
洛杉磯的新創公司 Cinelytic 研發的 人工智慧會藉由機器學習Python來研究往年的電影歷史數據庫，再依據這些電影的主題、特色等資料，交叉分析出這些數據背後隱藏的模式(Pattern)。使用者用這套 AI系統的Python分析時，就像是玩球隊經營模擬遊戲一樣有趣：可以指定角色將 A 演員換成 B 演員，例如把女主角從艾瑪華森換成「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等，再看看會產生什麼樣的變化、預測的票房等。Cinelytic 的 CEO 兼共同創辦人 Tobias Queisser 就舉了一個例子，假設拍攝一部以艾瑪華森為主角的電影，可以用 Cinelytic 的 AI 軟體看看若主角換成珍妮佛勞倫斯會如何。 其實除了 Cinelytic 之外，做出此類電影票房預測系統的還有創立於以色列的 Vault 以及比利時的 ScriptBook 等等。 前者能藉著追蹤電影預告片的線上回饋，預測出哪些族群將會去電影院看這部電影；後者能藉由演算法來分析劇本，預測電影票房是否會獲利。不過根據外媒報導：這些 AI 公司在接受採訪時都拒絕為即將上映的電影進行預測，也許是這些 AI 預測的準確度，其實仍然有不少進步空間。
低估黑馬電影票房 AI仍無法神準預測
票房成績被AI低估的2017年驚悚電影《逃出絕命鎮》
對此，有研究人員指出：這樣的 AI 演算法，只能根據過去的數據分析判斷，但是觀眾的口味與流行文化是不斷改變的，所以對於票房的預測也不見得符合時下潮流。例如 ScriptBook 的演算法曾針對分析 2017 年的驚悚片 《逃出絕命鎮》，雖然成功預測這部電影會獲利，但卻遠遠低估了它的票房 ── ScriptBook 預測該電影有 5600 美元的票房，實際上該片最終票房達到了 1.76 億美元。它也曾低估了 2003 年的獨立電影 《房間》，預測它票房只有一千萬美元，但最後這部電影卻有 2100 萬美元。
20世紀福斯影業和Google 合作的大數據系統「Merlin」分析電影《羅根》最合適的標籤，令人汗顏。 (圖片出處：the Verge)
除了專注於 AI人工智慧的新創公司之外，去年 20 世紀福斯影業也和 Google 合作開發了一套電影預測和推薦系統「Merlin」，也是根據電影的預告片來分析觀眾會喜歡看甚麼樣的電影。他們使用 2017 年的「金鋼狼」電影 《羅根》 作案例分析。大家都知道 《羅根》 是非典型的英雄電影，但是晦澀黯淡的題材，吸引也不會是傳統的漫威粉絲。「Merlin」能分析到這些族群嗎? 很遺憾地，「Merlin」掃描過它的預告片後，只分析到了「樹」、「臉孔_頭髮」、「車」、「男人」、「森林」等。而 Merlin 預測看過 《羅根》 的觀眾還感興趣的 20 部電影除了 X 戰警系列的電影外，還有 《瘋狂麥斯：憤怒道》、 《飢餓遊戲》 等。
Netflix：AI預測為我們省下10億美元
儘管 AI 分析票房的技術仍未成熟，Netflix 當年一戰成名的 《紙牌屋》，就是採取了以大數據來主導電視劇製作的模式，Netflix 曾表示：這套基於用戶習慣的推薦系統，有效提高了收視率，每年能為 Netflix 省下 10 億美元。 不過電影本身，還是一門藝術。究竟用了哪些編劇、演員，會產生哪些化學反應，也是其有趣之處。若當年威爾史密斯同意演出了 《駭客任務》 的 Neo 一角， 《駭客任務》 是否還是電影史上的科幻經典呢? 若當時 《樂來越愛你》 的女主角沒從艾瑪華森換成艾瑪史東，是否還會得到奧斯卡最佳女主角獎? 這種陰差陽錯造就的經典，也是電影的魅力之一。而 AI 人工智慧所能發揮的最大功用，應該就是當作參考、也消除一些不必要的風險吧！
 
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同樣是蝙蝠俠的主題，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 的質感、票房、影評成績遠遠高於 1997 年充斥著大卡司的 《蝙蝠俠4：極凍人》

 

隨著影視特效、技術的進步，拍電影、普通影片的門檻降低，也大幅增加了影片的產量。同時，雷片的數量也隨之變多。同一系列的電影、劇本，會因為導演、選角、取景的差異而有著截然不同的結果。例如蝙蝠俠系列電影，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 ，高端的質感與磅礡的氣勢與 1994 年大卡司卻粗製濫造的 《蝙蝠俠4：極凍人》 形成極端對比；而票房與風評俱佳的 1984 年經典科幻片 《銀翼殺手》 獲獎連連，2017 年重拍的續集卻票房失利，並沒有因更高成本、名導與高科技的加持而青出於藍、更甚於藍。但是在影片開拍前，又有誰能準確預測如何選角才能拍出最好的效果? 因此有一些新創公司，如洛杉磯的 Cinelytic，就研發為電影片商提供分析服務的 AI人工智慧系統。
同部電影，換角結果如何？AI幫你預測
 
票房分析AI人工智慧系統 Cinelytic (圖片出處：翻攝自 Cinelytic 官網畫面)
 
洛杉磯的新創公司 Cinelytic 研發的 AI人工智慧會藉由機器學習來研究往年的電影歷史數據庫，再根據這些電影的主題、特色等資訊，交叉分析出這些數據背後隱藏的模式(Pattern)。使用者用這套 AI系統分析時，就像是玩球隊經營模擬遊戲一樣有趣：可以指定角色將 A 演員換成 B 演員，例如把女主角從艾瑪華森換成「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等，再看看會產生什麼樣的變化、預測的票房等。Cinelytic 的 CEO 兼共同創辦人 Tobias Queisser 就舉了一個例子，假設拍攝一部以艾瑪華森為主角的電影，可以用 Cinelytic 的 AI 軟體看看若主角換成珍妮佛勞倫斯會如何。
其實除了 Cinelytic 之外，做出此類電影票房預測系統的還有創立於以色列的 Vault 以及比利時的 ScriptBook 等等。 前者能藉著追蹤電影預告片的線上回饋，預測出哪些族群將會看這部電影；後者能藉由演算法來分析劇本，預測電影票房是否會獲利。不過根據外媒報導：這些 AI 公司在接受採訪時都拒絕為即將上映的電影進行預測，也許是這些 AI 預測的準確度，仍有不少進步空間。
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對此，有研究人員指出：這樣的 AI 演算法，只能根據過去的數據分析判斷，但是觀眾的口味與流行文化是不斷改變的，所以對於票房的預測也不見得符合時下潮流。例如 ScriptBook 的演算法曾針對分析 2017 年的驚悚片 《逃出絕命鎮》，雖然成功預測這部電影會獲利，但卻遠遠低估了它的票房 ── ScriptBook 預測該電影有 5600 美元的票房，實際上該片最終票房達到了 1.76 億美元。它也曾低估了 2003 年的獨立電影 《房間》，預測它票房只有一千萬美元，但最後這部電影卻有 2100 萬美元。
 
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不過電影本身，還是一門藝術。究竟用了哪些編劇、演員，會產生哪些化學反應，也是其有趣之處。若當年威爾史密斯同意演出了 《駭客任務》 的 Neo 一角， 《駭客任務》 是否還是電影史上的科幻經典呢? 若當時 《樂來越愛你》 的女主角沒從艾瑪華森換成艾瑪史東，是否還會得到奧斯卡最佳女主角獎? 這種陰差陽錯造就的經典，也是電影的魅力之一。而 AI 人工智慧所能發揮的最大功用，應該就是當作參考、也消除一些不必要的風險吧！
 
 
 
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Python這個名字真讓人非常的好奇到底是怎麼來的!!讓我們聽創辦人怎麼說!!

Python-是劇團，不是大蟒蛇

圖中身穿「人生苦短，我用Python」T恤的先生為 Python 程式語言的創始人Guido van Rossum
隨著 AI 世代即將到來，Python 程式語言也越來越受歡迎。這款程式語言於 1991 年第一次公開發表。 1989 年，荷蘭的程式設計師吉多范羅蘇姆 (Guido van Rossum) 為了打發聖誕節假期的空檔時間，就寫了以 ABC 程式語言為基礎的另一套程式語言。命名時，吉多想要為這個語言起一個「精簡、獨一無二、又帶一些神秘感」的名字。然後他從一個叫做「Monty Python(蒙提巨蟒)」的劇團尋求靈感，將這套程式語言以該劇團的團名 Monty Python 的 Python 來命名。這個來自英國的劇團在當時的歐洲非常活躍、以超現實的荒誕喜劇聞名。當然，吉多自己本身就是這個荒誕劇團的大粉絲

而 ABC 語言吉多參與研發的一款程式語言。就吉多本人看來，ABC 語言是非常優美、強大，是專門為了程式設計的入門者而設計的教學語言。但是 ABC 語言並沒有成功，吉多認為原因是「非開放」而造成。因此，吉多決心在 Python 語言避免這錯誤，完美結合了 C 、Unix shell 和其他語言的使用習慣，也讓這個語言時至今日仍有強大的影響力。 20年後的今天，吉多仍是 Python 的主要開發者，決定整個 Python 語言的發展方向。Python 社區經常稱呼他是仁慈的獨裁者，因為他仍舊關注 Python 的開發進程，並在必要的時刻做出決定。Python 的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。Python 開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計 Python 語言時，如果面臨多種選擇，Python 開發者多會避開花俏的語法，而盡可能選擇精簡明確的語法。這些準則被稱為「Python 格言」。
Java-工程師最愛的灣區皮爺咖啡
舊金山灣區最知名的連鎖咖啡店Peet's Coffee，連星巴克的三個創始人都曾在此拜門學藝 (圖片出處：Flickr)
上個世紀 90 年代初期，美國昇陽電腦公司 (Sun Microsystems, Inc.) 推出綠色計畫 (Green Project) ，著手於發展消費型電子產品 (Consumer Electronics)，當時他們所使用的語言是 C、C++、及 Java語言的前身｢Oak」。後來因為律師說｢Oak」這個名字已經被註冊使用了，他們必須為這個程式語言另啟新的名字才行。經過一連串的會議表決，還有一小張列著待選名字的表格 (根據這家公司的律師所述)，表格上的名字除了 Java，還有 Silk、DNA 等聽起來很文青的名字。Java 這個名字當時是哪個人提議的已不可考，但昇陽公司的工程師們普遍都很喜歡喝公司附近一家名為「Peet's Coffee (皮爺咖啡)，舊金山灣區最知名的連鎖咖啡店，連星巴克的三個創始人都曾在此拜門學藝)」的咖啡。因此不意外地，意思為「爪哇咖啡」的 Java 被選為此款程式語言的名字。

Lovelace-向第一位女性工程師致敬

Ada Lovelace 被認為是世界上第一位女性工程師，美國國防部於 1980 年製作的一個新的電腦程式語言—Ada Lovelace 就是以她的名字命名。為了記念英年早逝的 Ada，還以她的出生年設立了編號「MIL-STD-1815」。 Ada Lovelace 是名詩人拜倫的唯一婚生子，但是 Ada 從來沒見過她父親；母親為英國貴族-溫特沃斯女爵。愛達母親因為不希望 Ada 步上父親放浪不羈的後塵，致力栽培 Ada 的數學、邏輯等科目。藉著她的家庭與教育環境，她認識許多鼎鼎有名的科學、文學家，如電學之父－法拉第和作家狄更斯等，十幾歲時更認識了被後世譽為「電腦之父」的查爾斯·巴貝奇 (Charles Babbage)，並參與了巴貝奇的分析機設計。 在 1842 到 1843 年間，她翻譯了一篇義大利軍事工程師費德里科·路易吉闡述分析機的文章，並加上詳盡的筆記。Ada 的筆記裡，包含了公認的第一段電腦程式－一段分析機用的演算法，這對早期電腦發展史非常重要。此外，當巴貝奇等同時代學者，只著眼於電腦的數學運算力時，Ada 已經預見了電腦廣泛應用的未來。可惜 Ada 在 1852 年因子宮癌逝世，享年36歲。
另一套Lovelace-豔星的名字
而在上述的史上第一位女工程師 Ada Lovelace 女士逝世約 126 年後，耶魯大學的研究生 David Gelernter 正在思考如何為他編寫的程式語言命名時，聽到了關於了 Lovelace 的生平。此時 David 馬上聯想到了主演「深喉嚨」的情色女星的姓氏也是 Lovelace，於是 David 就用該豔星的名字 Linda 命名了這套程式語言。
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現代前端工程師是熱門的職業.但是要怎麼入門是一個難題!!就由課程老師再這裡告訴你小撇步!!

今天達內教育評價小組要跟大家分享的文章是2019年教你正確的網頁前端學習路線! 很多人想要轉職並從事網頁前端工程師，但是還沒找到適合自己的學習方法。今天達內教育前端工程師課程的老師就為大家分享了這篇正確的網頁前端學習路線，一起來一看究竟!

 如何轉職成前端工程師? 半路出家必備懶人包!
第一步：把握HTML/CSS
這是基本的網站的構建元素，是所有網頁設計/開發者都必須要學會的語言。並且HTML/CSS也很簡單易學，沒得選擇！
第二步：學會使用基本工具
文本編輯器：例如 Sublime Text、Dreamweaver、Visual Studio Code 等 圖像編輯器：Photoshop、Illustrator 等 FTP/SSH 工具：Filezilla、PuTTY 等 網頁瀏覽器：Chrome、Firefox 等 雲端硬碟：Dropbox、Google Drive 等
第三步：進修 JavaScript
JavaScript (現階段先忽略Node.js 和任何框架) 理解數據類型：String、Number、Arrays、Objects等 JSON(JavaScript Object Notation) jQuery框架
第四步：搭建基本網站
使用如 Hostgator、Hostmonster 等虛擬主機建置網站 學會操作虛擬主機的 cPanel (Email ,FTP Setup) 用 Ftp 上傳網頁資料、建置 url 域名等等。
第五步:恭喜你! 你有網頁設計師的技能了!——但還不足以被稱為網頁開發工程師或前端工程師
現階段的你可以： 1. 建立簡單的網站或網頁開發 2. 搭建網頁應用的界面 3. 可以把一張 PSD 檔轉化為基於 HTML/CSS 的靜態網頁 4. 有受雇成為網頁設計師的能力、或者選擇成為接網頁設計案子的 soho 族 (尚需與前端工程師配合，無法獨立架站) 接下來你還需要進修的有： 1. HTML/CSS框架：如 Bootstrap 2. 熟悉網頁後端的程式語言：PHP (建議初學者用)、Ruby 等 3. JavaScript 框架：如 React、Angular 等 4. 數據庫：如 MySQL
第六步：HTML/CSS框架
Bootstrap (強烈推薦)、Zurb、MUI 等
第七步：網頁後端程式語言 (專注再一個就好)
PHP (不是最好的語言,可是目前用於後段較普及且適合初學者學習) Node.js (一款新型、強大的後台語言) Ruby on Rails (最好的框架語言，但是對程式語言初學者較難入手) Python (簡單易學，但是尚未如 PHP 般普及，不過隨著 AI 的爆紅 Python 也越來越普及。
第八步：數據庫(專注於一個!)
關係型數據庫：如 MySQL 非機構化數據庫：如 MongoDB 和 CouchDB 建議選擇以下其中一個組合: 1. PHP 搭配 MySQL 2. Node.js 搭配 Mongolian
第九步：有必要時，精進一些進階的前端技能：
SSH & Basic Command Line CSS 預編譯器：如 Sass、Less、Stylus APIS / REST 服務 HTTPS / SSL
第十步：應用
VPS 虛擬專用伺服器 應用雲端平台：如 AWS、Digital Ocean、 Linux 呼籲行 維護和進級
第十一步：恭喜你，成為一名全端工程師/後端工程師/網頁開發者了!
可以開發架設網站 能建置後端 API 能連接 Server 可以處理數據庫 你可以選擇受雇為全端工程師/後端工程師，或是成為可以獨當一面的 soho 族、創業等。
第十二步 (選修技能)：精進程式語言
JavaScript 框架: React、Angular 2、Vue.js、Express (後端) PHP 框架: Laravel、Codeigniter、Symfony Ruby on rails MVC框架：路由、數據庫映射、幫助程序、數據綁定、模板和 UI
第十三步 (選修技能)：基於 PHP 的 CMS 網站
Wordpress (最多人用的 CMS 網站)、Joomla、Drupal 以上 CMS 網站架站快速、有豐富的 plug-in 模組，不過功能有限，適合需要快速架站的場合。
第十四步 (選修技能)：行動 App 開發
你不需要進修 Java 和 C 語言，只要把握 JavaScript!我們可以使用 React Native、 Ionic、 Cordova 等框架來構建 App。 以上就是前端工程師課程老師為大家分享的前端學習路線!的文章，希望本篇文章能夠對想要學習網頁前端技術的初學者們有所幫助。想要了解更多Web學習方法記得關注達內教育評價。最後祝大家都能夠順利學成，成為一名優秀的網頁前端工程師。
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2019十大熱門程式語言在這! 初學者該怎麼選擇?
 
 
很多畢業或還沒畢業的同學想轉行程式設計師，但是那麼多的程式語言到底該怎麼選呢?頭痛啊~如果你是一名具有前瞻性的開發者或者想成為一名具有前瞻能力的開發者的話，那麼你應該至少在最好的程式語言中選擇一個，類似Python, JavaScript , C#, C, PHP, Java, C++或者go。
現在不妨介紹2019年熱門的十大程式語言：
一、Java最流行
與一年前一樣，Java仍然是最流行的程式語言。據TIOBE的數據顯示，幾十年來，Java比其他語言更常名列榜首。許多知名公司使用Java來開發軟件和應用程序，所以如果你碰巧使用Java，絕對不必為找工作而苦惱。Java受歡迎的主要原因是它擁有可移植性、可擴展性和龐大的用戶社區。
二、經典的C語言
作為最古老的程式語言之一，C語言依然高居榜首，這歸功於其可移植性以及微軟、Oracle和蘋果等科技巨頭採用它。它與幾乎所有系統兼容，很適合操作系統和嵌入式系統。 由於運行時環境相對小巧，因此C是保持這種系統精簡的完美選擇。強烈建議初學者學C，它實際上是程式語言的通用語言，已催生出了同樣很受歡迎的衍生語言，比如C++和C#。
三、C++繼續占主導地位
這種面向對象程式語言在20世紀80年代開發而成，現在仍應用於從桌面Web應用程序到服務器基礎設施的眾多系統。由於靈活性、高性能以及可用於多種環境，C ++依然很吃香。以C++為業的工作通常需要開發麵向性能密集型任務的桌面應用程序。掌握C++可以更深入地了解程式語言，幫助獲得低級內存處理方面的技能。
四、Python：不斷上升
過去15年來，Python的受歡迎程度穩步上升。過去這幾年，它一直能夠躋身TIOBE指數前5名的位置。作為如今人工智能、機器學習、大數據和機器人等一些最有前途的技術背後的主要語言，Python近年來積累了龐大的粉絲群。你會驚訝地發現學習Python很容易，這就是為什麼許多經驗豐富的開發人員選擇Python作為第二或第三語言的原因。
五、C#：遊戲開發人員的寵兒
C#是一種現代的面向對象程式語言，由微軟開發，與當時商業軟件開發人員廣泛使用的Java相抗衡。它專為在微軟平台上開發應用程序而設計，需要Windows上的.NET框架才能工作。與前一年一樣，C#保持穩定的位置，名次沒有重大變化。可以使用C#開發幾乎所有應用程序，但它尤其擅長於Windows桌面應用程序和遊戲開發。
六，Visual Basic.NET
Visual Basic.NET與去年一樣，在指數中繼續保持第六位。它是微軟的OOP語言之一，結合了基於.NET框架的類和運行時環境的強大功能。它自VB6衍生而來，擅長開發GUI應用程序，為程序員簡化了任務，並提高生產力。對於程序員來說，除了Web服務和Web開發外，VB.NET還為針對Windows平台開發桌面應用程序提供了一種快速簡單的方法。
七、用於Web開發的PHP
據TIOBE顯示，PHP在TIOBE最受歡迎的程式語言排行榜中位居第七，取代JavaScript成為更受歡迎的腳本語言。PHP主要用在服務器端上用於Web開發，約佔網站總數的80%。 Facebook最初使用的就是PHP，PHP在WordPress內容管理系統中扮演的角色讓它很受歡迎。PHP提供了幾個框架，比如Laravel和Drupal，幫助開發人員更快地構建應用程序，擁有更高的可擴展性和可靠性。因此，如果你在找Web開發方面的職位，PHP是不錯的選擇。
八、JavaScript必不可少
今年JavaScript的使用量有所下降，名次比去年有所下滑。但是現在所有軟件開發人員都以某種方式使用JavaScript。與HTML5和CSS一起使用，JavaScript對於前端Web開發來說必不可少，以便創建交互式網頁，並向用戶動態顯示內容。 超過90%的網站使用這種語言，它也是初學者開始上手的最友好的程式語言之一。所以，如果你掌握JavaScript，根本不缺機會。然而，你需要學習其他支持性的語言和框架，才能成為主攻桌面和移動應用程序或遊戲開發的專業的前端開發人員。
九、SQL
SQL奪得第九名，實現了顯著的增長，畢竟去年它未能躋身於TIOBE指數20大程式語言。盡管存在其他數據庫技術，但用於管理數據庫的這種標準查詢語言在過去四十年一直處於主導地位。
原因在於它具有簡單性、可靠性、無處不在，以及對保持這種開源語言活力大有幫助的活躍社區。與其他語言相比，初學者通常更容易學習SQL;就職業發展而言，像數據分析員這類高薪職位要求SQL非懂不可。
十、GO程式語言
初學程式，學哪種語言比較好?
現在，隨著技術不斷擴展，單純的會一種程式語言已經不能滿足企業的需要，很多IT人都是身懷多種絕技，但是好在，程式語言是通常相通的，比如你學會了C，再學C++或Python就相對容易很多，所以，初學程式，還是要選擇一種注重基礎的語言，比如說C，這樣對以後其它程式語言的學習幫助很大。
 
 
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2019年熱門程式語言有哪些?又有哪些是入門款?讓我們看下去!!
 
  很多同學想轉行程式設計師，但是那麼多的程式語言到底該如何選呢?頭疼~如果你是一名具有前瞻性的開發者或者想成為一名具有前瞻能力的開發者的話，那麼你應該最少在最好的程式語言中選擇一個，類似Python, JavaScript , C#, C, PHP, Java, C++或者go。

現在不妨介紹2019年熱門的十大程式語言：
一、Java最流行
與一年前一樣，Java仍然是最流行的程式語言。據TIOBE的數據顯示，幾十年來，Java比其他語言更常名列榜首。許多知名公司使用Java來開發軟件和應用程序，所以如果你碰巧使用Java，絕對不必為找工作而煩惱。Java受歡迎的主要原因是它擁有可移植性、可擴展性和龐大的用戶社區。
二、經典的C語言
作為最古老的程式語言之一，C語言依然高居榜首，這歸功於其可移植性以及微軟、Oracle和蘋果等科技巨頭採用它。它與幾乎所有系統兼容，很適合操作系統和嵌入式系統。 由於運行時環境相對小巧，因此C是保持這種系統精簡的完美選擇。非常強烈建議初學者學C，它實際上是程式語言的通用語言，已催生出了同樣很受歡迎的衍生語言，比如C++和C#。
三、C++繼續占主導地位
這種面向對象程式語言在20世紀80年代開發而成，現在仍應用於從桌面Web應用程序到服務器基礎設施的眾多系統。由於靈活性、高性能以及可用於多種環境，C ++依然很吃香。以C++為業的工作通常需要開發麵向性能密集型任務的桌面應用程序。掌握C++可以更深入地了解程式語言，幫助獲得低級內存處理方面的技能。
四、Python：不斷上升
過去15年來，Python的受歡迎程度穩步上升。過去這幾年，它一直能夠躋身TIOBE指數前5名的位置。作為如今人工智能、機器學習、大數據和機器人等一些最有前途的技術背後的主要語言，Python近年來積累了龐大的粉絲群。你會驚訝地發現學習Python很容易，這就是為什麼許多經驗豐富的開發人員選擇Python作為第二或第三語言的原因。
五、C#：遊戲開發人員的寵兒
C#是一種現代的面向對象程式語言，由微軟開發，與當時商業軟件開發人員廣泛使用的Java相抗衡。它專為在微軟平台上開發應用程序而設計，需要Windows上的.NET框架才能工作。與前一年一樣，C#保持穩定的位置，名次沒有重大變化。可以使用C#開發幾乎所有應用程序，但它尤其擅長於Windows桌面應用程序和遊戲開發。
六，Visual Basic.NET
Visual Basic.NET與去年一樣，在指數中繼續保持第六位。它是微軟的OOP語言之一，結合了基於.NET框架的類和運行時環境的強大功能。它自VB6衍生而來，擅長開發GUI應用程序，為程序員簡化了任務，並提高生產力。對於程序員來說，除了Web服務和Web開發外，VB.NET還為針對Windows平台開發桌面應用程序提供了一種快速簡單的方法。
七、用於Web開發的PHP
據TIOBE顯示，PHP在TIOBE最受歡迎的程式語言排行榜中位居第七，取代JavaScript成為更受歡迎的腳本語言。PHP主要用在服務器端上用於Web開發，約佔網站總數的80%。 Facebook最初使用的就是PHP，PHP在WordPress內容管理系統中扮演的角色讓它很受歡迎。PHP提供了幾個框架，比如Laravel和Drupal，幫助開發人員更快地構建應用程序，擁有更高的可擴展性和可靠性。因此，如果你在找Web開發方面的職位，PHP是不錯的選擇。
八、JavaScript必不可少
今年JavaScript的使用量有所下降，名次比去年有所下滑。但是現在所有軟件開發人員都以某種方式使用JavaScript。與HTML5和CSS一起使用，JavaScript對於前端Web開發來說必不可少，以便創建交互式網頁，並向用戶動態顯示內容。 超過90%的網站使用這種語言，它也是初學者開始上手的最友好的程式語言之一。所以，如果你掌握JavaScript，根本不缺機會。然而，你需要學習其他支持性的語言和框架，才能成為主攻桌面和移動應用程序或遊戲開發的專業的前端開發人員。
九、SQL
SQL奪得第九名，實現了顯著的增長，畢竟去年它未能躋身於TIOBE指數20大程式語言。盡管存在其他數據庫技術，但用於管理數據庫的這種標準查詢語言在過去四十年一直處於主導地位。 原因在於它具有簡單性、可靠性、無處不在，以及對保持這種開源語言活力大有幫助的活躍社區。與其他語言相比，初學者通常更容易學習SQL;就職業發展而言，像數據分析員這類高薪職位要求SQL非懂不可。
十、GO程式語言
初學程式，學哪種語言比較好?
現在，隨著技術不斷擴展，單純的會一種程式語言已經不能滿足企業的需要，很多IT人都是身懷多種絕技，但是好在，程式語言是相通的，比如你學會了C，再學C++或Python就相對容易很多，所以，初學程式，還是要選擇一種注重基礎的語言，比如說C，這樣對以後其它程式語言的學習幫助很大。
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<< 人工智慧的原則 (1980) >> 著作者, 於美國時間 2019 年 4 月 23 日逝世
美國時間 2019 年 4 月 23 日，人工智慧先驅、AI名人堂入選者、AAAI (美國人工智慧協會) 前主席、A*搜索算法發明者、多部人工智慧教科書作者、史丹佛大學電腦首位名譽 Kumagai 教授 Nils Nilsson 逝世，享壽 86 歲。
Nils John Nilsson教授（1933年2月6日-2019年4月23日）出生於美國密西根州，是 AI人工智慧的創始研究者其中之一。他是史丹福大學電腦科學的第一位 Kumagai Professor of Engineering（名譽工程教授），從 1991 年以來一直擔任該職位。他在搜尋演算法、機器人學 (涵蓋了機器人的設計、建造、運作、以及應用的跨領域科技) 、知識表示法（是認知科學和人工智慧兩個領域共同存在的問題，在認知科學里，它關係到人類如何儲存和處理資料。在人工智慧裡，其主要目標為儲存知識，讓程式能夠處理，達到人類的智慧。）、 知識表示和機器人技術方面的貢獻而聞名。
他在史丹佛國際研究院（SRI International）人工智慧中心擔任其職位 23 年，期間一直致力於將統計學和神經網路的方法應用到圖形辨識中。1966年開始，他與史丹佛國際研究院的人工智慧中心創始人 Charles Rosen 以及著名的人工智慧學者 Bertram Raphael 共同主導整合行動機器人 SHAKEY 的研發工作；1968年，他與擅長人工智慧領域的電腦科學家 Peter E. Hart 和 Bertram Raphael 共同發明了 A* 搜尋演算法（A*讀作A-Star），為人工智慧領域帶來了重大影響。隨後，他又創立了自動即時規畫（Automated Temporal Planning）領域，並於 1971年與 Richard Earl Fikes 共同發明了 STRIPS（史丹佛研究所問題求解系統）規劃系統。
1985年，Nilsson 教授回到母校史丹佛大學任教，在 1990 年 8 月前都在該校擔任電腦科學系主任，教授人工智慧與機器學習的課程；同時也主導 「機器人如何對動態世界應對、如何同時規劃動作並從中學習(機器學習)」的研究工作。之後擔任 Kumagai Professor of Engineering（名譽工程教授）直到今年離世為止。
Nilsson 教授出版了五本 AI人工智慧的教科書：《人工智慧的問題解決方法 (1971)》（Problem-Solving Methods in Artificial Intelligence ）、 《人工智慧的原則 (1980)》 (Principles of Artificial Intelligence), 《人工智慧：新的合成 (1998)》（Artificial Intelligence: A New Synthesis), 《人工智慧的的追求：思想和成就的歷史 (2010)》 (The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements)以及被翻譯成中文的 《理解信念：人工智能的科學理解 (2014)》 (Understanding Beliefs)
Nilsson 教授也是 《人工智慧》（Artificial Intelligence）、《人工智慧研究期刊》（Journal of Artificial Intelligence Research）的編輯委員會成員以及 《美國電腦學會雜誌》 的編輯。同時，他還擔任AAAI (美國人工智慧協會) 的主席、AAAS (美國科學促進會) 的成員、國家工程院院士以及瑞典皇家工程科學院外籍院士，曾獲 IEEE「神經網路先驅」獎、IJCAI「卓越研究獎」及 AAAI「傑出服務獎」等，並於 2011 年因「人工智慧和智能系統領域的重大貢獻」入選「人工智慧名人堂(IEEE Intelligent Systems)」。
深度學習三巨頭之一以及 2019 年圖靈獎得主 Yann LeCun、史丹佛人工智慧實驗室的主任吳恩達教授等很多 AI 人工智慧界的重要人士也通過社群媒體發表了他們的悼念。

RIP to my friend, colleague, and AI visionary Nils Nilsson. Your work on the A* algorithm has improved countless lives (this is how we find the shortest path from A to B). I will always remember your work, but even more importantly your kindness. https://t.co/ftfijmQgeW

— Andrew Ng (@AndrewYNg) April 23, 2019

Nils Nilsson passed away.
He is best known for the invention of the A* algorithm for path finding, and for his leading role in the Shakey project at SRI, one of the first mobile robots with visual perception and trajectory planning.... https://t.co/tXlRzWXJUy

— Yann LeCun (@ylecun) April 23, 2019

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