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    开发丨Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习语言趋势

    对于开发者来说,掌握什么编程语言能更容易找到机器学习或者数据科学的工作? 这是个许多人关心的问题,非常实际,也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “Python 是大趋势”这一论调,似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实? 首先要指出的是,大多数对编程语言的讨论都比较主观。比如说,有的开发者(尤其是初学者)会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺手,就狂赞这门语言,而对其他语言的优点选择性失明。而这篇雷锋网编译自 IBM 开发者论坛的文章,则尽量避免了主观判断

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    Python和其它27种编程语言

    作为这个世界上最流行的编程语言之一的合作设计者,我经常遇到一种令人非常沮丧的行为( Python 社区和其它领域中都存在)就是社区中有影响力的人尝试去在其它开源社区中灌输对于”缺失“的恐惧感,并以此驱动别人对本社区做出贡献(我自己偶尔也会做出这样不当的行为,当别人掉进这个陷阱时我也更容易觉察出来)。 虽然借鉴其他编程语言社区的经验是一件好事,但用基于恐惧的方法来推动行动有很大问题,社区成员为了吸引代码贡献者的注意,容易把其他社区的成员视为竞争对手,而不是作为潜在的盟友共同迎接挑战,推动软件开发技术的进步。还会导致社区排斥那些喜欢其他编程语言的人,把他们当做敌人。

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