解释性语言和编译型语言的区别和不同 解释性语言编译型语言概念计算机不能直接的理解高级语言，只能直接理解机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能执行高级语言的编写的程序。翻译的方式有两种，一个是编译，一个是解释。两种方式只是翻译的时间不同。特征解释性语言的程序不要编译，省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才翻译，比如解释性Java语言，专门有一个解释器可以直接执行Java程序,每一个语句都是执行的时候才能翻译。这样解释性语言每执行一次要翻译一次，效率表较低。编译型就是编译的时候直接编译成机器
Java语言是编译性-解释性语言，因为其同时具备编译性和解释性两种特性；java文件先编译成与平台无关的.class的字节码文件，然后.class的字节码文件既可以在Windows平台上的java虚拟机（JVM）上进行解释运行，也可以在Linux平台上的JVM上解释运行；而JVM的翻译过程时解释性的，JVM从.class的字节码文件中读出一条指令，翻译一条指令，然后执行一条指令，这个过程就称为java的解释执行；
Java语言是一种特殊的高级语言，它既具有解释性语言的特征，也具有编译型语言的特征，因为Java程序要经过先编译，后解释两个步骤。 可是，什么是编译型语言，什么是解释型语言呢。 编译型语言是指使用专门的编译器，针对特定平台（操作系统）将某种高级语言源代码一次性“翻译”成可被该平台硬件执行的机器码（包括机器指令和操作数），并包装成该平台所能识别的可执行性程序的格式，这个转换过程称为编译。编译生成的可执行性程序可以脱离开发环境，在特定的平台上独立运行。 现有的C、C++、Objective-C、Pascal等高级语言都属于编译型语言。 解释型语言是指使用专门的解释器对源程序逐行解释成特定平台的机器码并立即执行的语言。解释型语言通常不会进行整体性的编译和链接处理，解释型语言相当于把编译型语言中的编译和解释过程混合到一起同时完成。 可以认为：每次执行解释型语言的程序都需要进行一次编译，因此解释型语言的程序运行效率通常较低，而且不能脱离解释器独立运行。但解释型语言有一个优势：跨平台比较容易，只需提供特定平台的解释器即可，每个特定平台上的解释器负责对源代码解释成特定平台的机器指令即可。解释性语言可以方便地实现源代码级的移植，但这是以牺牲程序执行效率为代价的。 现有的Ruby、Python等语言都属于解释型语言。 Java语言比较特殊，由Java语言编写的程序需要经过编译步骤，但这个编译步骤并不会生成特定平台的机器码，而是生成一种与平台无关的字节码（也就是*.class文件）。当然，这种字节码不是可执行性的，必须使用Java解释器来解释执行。因此可以认为：Java语言既是编译型语言，也是解释型语言。或者说，Java语言既不是纯粹的编译型语言，也不是纯粹的解释性语言。Java程序的执行过程必须经过先编译、后执行两个步骤。
计算机不能直接理解高级语言，只能直接理解机器语言(即计算机识别的二进制文件，因为不同的操作系统计算机识别的二进制文件是不同的，因为不同系统的指令用不同的二进制代码来表示)，所以c语言进行移植后要重新编译，而解释性语言会根据当前机器的指令集进行相应的机器码解释。
变量的本质：内存中存储可以改变数据的容器 变量的声明： var 变量名; 变量的赋值： var 变量名; 变量名 = 数据; 多个变量的声明和赋值（多个变量中用","逗号分割）： var 变量1，变量2，变量3，.....； var 变量1 = 数据1，变量2 = 数据2，变量3 = 数据3。 变量类型的查看 var 变量 = 数值 输出变量的变量类型
Java它是一个面向对象的语言，面向对象的含义是指具体的某一个事物，即在现实生活中能够看得见摸得着的事物，我们常说万物皆是对象
2. JIT 会把编译过的机器码保存起来,以备下次使用,因此从理论上来说,采用该 JIT 技术可以接近以前纯编译技术。
Java语言共有十大特点，分别为：简单性、面向对象、分布性、编译和解释性、稳健性、安全性、可移植性、高性能、多线索性、动态性。
JavaScript 与Java是两个公司开发的不同的两个产品。Java 是原Sun Microsystems公司推出的面向对象的程序设计语言，特别适合于互联网应用程序开发；而JavaScript是Netscape公司的产品，为了扩展Netscape浏览器的功能而开发的一种可以嵌入Web页面中运行的基于对象和事件驱动的解释性语言。JavaScript的前身是LiveScript；而Java的前身是Oak语言。 下面对两种语言间的异同作如下比较：
到目前为止，我自己学过或者说碰过的语言有 C、Java、JavaScript、Python、Go。最近在学的是 Go，看到 Go meta描述是：静态、编译型。但是突然发现自己对于编译型的理解就是：该种语言若要执行，则需要从源码转换为二进制，而语言的静态和动态却摸不着头脑。看来自己基础不牢，需要总结了。
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直播网站源码开发所用的语言，根据未来运营平台不同，其选择也不同。一般来说，如果是PC后台，那么会采用PHP语言编写，如果是在安卓上开发，则选择Java语言，如果是在iOS上开发，则采用object-c语言编写。接下来，小编就简单介绍下这三种语言的优缺点，并适当的进行比较。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术正以惊人的速度融入我们的日常生活中。AI系统如今可以用于各种应用，包括智能助手、自动驾驶汽车、医疗保健和金融服务。然而，随着AI技术的快速发展，我们也面临着一系列伦理问题，这些问题涉及到我们的隐私、公平性、自主性和责任等方面。本文将深入探讨AI伦理的各个方面，并为新手小白提供易懂的解释和示例。
嵌入式设备与JavaScript看似是来自两个不同世界的两个物种，八竿子都打不着。但是随着JavaScript 开疆扩土,从浏览器逆袭登陆到服务端之后又与物联网有了交集。
在java中，字节码指的是虚拟机可以理解的代码(.class文件)。他不面向任何特定的处理器，只面向虚拟机。java语言通过字节码文件，在一定程度上解决了解释性语言执行效率低的问题，但是也保存了解释性语言可移植的特点。由于字节码并不针对一种特定的机器，因此，Java 程序无须重新编译便可在多种不同操作系统的计算机上运行。
它是运行在浏览器中的一种脚本语言，在web页面中，Javascript可谓是无所不能：
在《重构》这本书中，第三章大概得描述了代码的问题点。所以说第六章就开始对具体的改造方法进行详细说明了。但是大概得分一下就是函数、对象、代码块等一些细节的东西，书中其实也是按照这样的过程进行重构手法的演示。这里本次还是针对函数。函数是我们编码的核心部分，因此这块也是放到了首位。按照之前的学习，函数这块的重构具体有Extract method（提炼函数）、Inline method（内联函数）、Inline Temp（内联临时变量）、replace temp with query（使用查询的方式取代临时变量）、introduce explainning（引入解释性变量）、split temporary variable（分解临时变量）、remove assignments to parameters（移除对参数的赋值）、replace method with method object（以函数对象取代函数）、substritute algorithm（替换算法），单看这些名词估计我们就已经懵了。所以咋还是逐个过一下。
关于java和javascript的关系，我曾在一个论坛上看过这样一句话，java和javascript的关系，就好比雷锋和雷峰塔的关系，实在是经典！ 因为名字的关系，总是有人误以为Javascript是Java的一个子集，或者必然会存在一些关系。但非常让大家失望，这两种编程语言除了名字开头相同之外，没有其它内在的关系！
TIOBE上python排在第三，而且还在上升。 Java 占据了世界上绝大部分电商、全融、通信等服务端应用开发，而C占据了世界上绝大部分贴近操作系统的硬件编程。
PYTHON是一门动态解释性的强类型定义语言：编写时无需定义变量类型；运行时变量类型强制固定；无需编译，在解释器环境直接运行。
在开发的过程中，会遇到各种各样的错误，由于我们是人，不是机器，没有办法避免这样的错误，既然没有办法避免，那好歹在出错的地方提示我一下啊，这总不过分吧！但遗憾的是由于JS本身的缺憾导致它做不到。
一位应届生在面试的时候把所有的八股文都答对了。没成想，有位面试官出了个奇招，面试官问了一句说，请你对比一下Java和JavaScript的区别。我这想这样入门级别的问题，应该每一个后端开发人员都能答得上吧。没成想，有位应届毕业生竟然没有答出来，还说JavaScript是对Java的升级。这样的回答，实在是有点不应该。
Life is simple ,I use Python. 代码：代码是现实世界事物在计算机世界中的映射 编程：将现实世界中事物用计算机语言来描述 最近在网上找了一些资料在学习Python，就想把每次的学习内容记录下来，这也是为了避免新学的东西容易遗忘。自己选择Python只有一个原因，那就是兴趣。作为一个iOS开发者，我也很好奇，传说中无所不能的Python到底是怎样的一种语言，使用Python是否也能做出一些有意思的事情，比如爬虫、机器学习等。下面的系列文章就是我的Python学习之旅。 一、了解Py
高级语言，面向对象，可扩展，可移植性用于在不同的平台（因为Python是用C写的，又由于C的可移植性）
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用，包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
专家系统（ES）是人工智能的一个重要分支，它模仿人类专家的决策过程，为特定领域的复杂问题提供解决方案。下面是专家系统的关键组成部分及其与一般计算机系统的主要区别。
Java 语言既具有编译型语言的特征，也具有解释型语言的特征。 因此，我们说Java是编译和解释并存的。
【新智元导读】人们对深度学习模型的真正运行机制还远远没有完全了解，如何提高预测模型的“可解释性”成了一个日益重要的话题。近来的一篇论文讨论了机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义。
解释性AI，也称为XAI（Extended AI），是一种综合了多种AI技术的智能系统或工具，旨在帮助人们理解和解释数据、信息和知识，以辅助决策制定。XAI可以应用于各种领域，包括但不限于预测分析、风险评估、医疗保健、教育、人力资源、项目管理等。
可解释性通常是指使用人类可以理解的方式，基于当前的业务，针对模型的结果进行总结分析；
来源：http://blog.csdn.net/walkingmanc/article/details/6367057
了解前端开发技术JavaScript，JavaScript的发展，JavaScript特点，JavaScript的组成及其作用。
图神经网络因其对图结构数据的强大表达能力而受到越来越多的关注，但它们仍然因为缺乏可解释性而受到质疑。当前可解释性人工智能方法受限于数据集，仅在社交网络等现实世界数据集上进行定性评估，缺少定量评估和比较。同时，可解释性方法生成的解释是否达到预期目的并提供可靠的答案也仍待探索。中山大学杨跃东教授团队联合星药科技研发团队在Cell Press旗下Patterns期刊发表了题为“Quantitative evaluation of explainable graph neural networks for molecular property prediction”的文章，该研究建立了五个分子可解释性基准数据集，定量评估了六种常用的可解释性方法与四种图神经网络模型的组合，并与药物化学家在可解释性任务上进行了直接比较。这是首次将可解释性方法与人类专家在可解释性任务上进行定量实验比较的研究。同时，基于模型学到的解释，研究人员开发了一种数据驱动的分子结构指纹，可作为分子属性预测中经典分子指纹的补充。相关成果[1]已于11月正式发表。
最近看了《重构-改善既有代码的设计》这本书，总结了优化代码的几个小技巧，给大家分享一下。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法。
来源：新智元本文共10000字，建议阅读15分钟本文本文探索XRL的基础性问题，并对现有工作进行综述。 强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法。 然而，作为一类机器学习算法，强化学习也面临着机器学习领域的公共难题，即难以被人理解。缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用，如医疗、驾驶等，并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案。 为了克服强化学习的这一弱点，涌现了大量强化学习可解释性（Explainable Reinforcem
不以人类可以理解的方式给出的解释都叫耍流氓，因此，我们要让模型「说人话」。只要记住这三个字，你就差不多把握了可解释性的精髓所在。
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。 2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用
AI 研习社按：本文为 BIGSCity 的知乎专栏内容，作者王小贱。北航智慧城市兴趣组 BIGSCITY是隶属于北京航空航天大学计算机学院的一个学术研究小组，小组致力于研究机器学习与数据挖掘在城市科学、社会科学等领域的交叉应用技术。AI 科技评论获得 BIGSCity 授权转载，敬请期待更多后续内容。
JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它是广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。
Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。
导读：为了解决模型的“黑盒”问题，科学家们提出了可解释机器学习。除了预测的精准性之外，可解释性也是机器学习模型是否值得信赖的重要衡量标准。
最近有不少初学编程的朋友问：他们比较倾向于Java和C++作为他们首选学习语言，但是学Java好呢？还是学C++更有前途？到底哪一门语言更有“钱途”呢？这个问题问的好，很多初学者都会有类似的疑问，今天我就来给大家简单的解答一下。
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神经网络作为深度学习的核心组件，一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型，神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果，也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
随着科技的迅速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中医疗保健领域尤为引人瞩目。AI技术在医疗保健中的应用，不仅为医疗行业带来了前所未有的便利和效率，更重要的是，它正在拯救生命。本文将深入探讨AI在医疗保健领域的应用，介绍它是如何改变患者的生活、提高医生的工作效率以及加速医学研究的进展。
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