IT領域，更新迭代非常快，比如新的編程語言、框架和技術陸續(xù)出現(xiàn)，流行，然后又消失。作為開發(fā)者，需要不斷學習新技能，掌握企業(yè)發(fā)展所需要的新技術，才能不被淘汰！

眾所周知，Python，Java，C/C++，JavaScript和R并不是唯一可用于AI編程的語言。下面讓我們一起來看看以下三種編程語言。

1.Lua

幾年前，Lua在人工智能領域處于領先地位。 使用Torch框架，Lua是最流行的深度學習開發(fā)語言之一，你仍然會在GitHub上遇到很多歷史深度學習工作，用Lua/Torch定義模型。 我認為，為了研究和查看人們以前的工作，熟悉Lua是個好主意。 但隨著TensorFlow和PyTorch這樣的框架的到來，Lua的使用已大幅減少。

2.Julia

Julia是一種高性能的編程語言，專注于數(shù)值計算，這使得它非常適合“數(shù)學繁重”的AI世界。 雖然現(xiàn)在不是那種流行的語言選擇，但像TensorFlow.jl和Mocha（受Caffe影響很大）這樣的包裝器提供了良好的深度學習支持。 如果你不介意那里還沒有一個龐大的生態(tài)系統(tǒng)，但是希望從其專注于使高性能計算變得容易和迅速的過程中獲益，這是個不錯的選擇。

3.Swift

正如我們要推出的那樣，LLVM編譯器和Swift編程語言的創(chuàng)建者Chris Lattner宣布推出Swift for TensorFlow，該項目承諾將Python提供的易用性與速度和靜態(tài)類型檢查相結合的編譯型語言。 作為獎勵，Swift for TensorFlow還允許您導入Python庫（如NumPy）并在Swift代碼中使用它們，就像使用任何其他庫一樣。

現(xiàn)在，Swift for Tensorflow目前處于開發(fā)的早期階段，但是能夠編寫現(xiàn)代編程結構并獲得速度和安全性的編譯時保證，確實是一個誘人的前景。 即使你還沒出去學習Swift，我也建議你留意這個項目。

結語

對于零基礎想要跨行的同學，不妨從選擇相對簡單,就業(yè)前景不錯的IT語言開始吧！另外，還得多了解一些IT語言，再進行選擇。

未來已來，作為在IT界生根發(fā)芽的你，2019，你準備好了吧？

立足現(xiàn)在，面向未來，投身到AI世界，去創(chuàng)造你向往的美好未來吧！

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