华为鸿蒙系统开发应用用什么开发语言？需要什么技能和条件？

因为Android的原配 C++ and ( Java or Kotlin )，所有华为的鸿蒙系统应该都支持安卓上的开发语言，否则怎么能说对开发者来说工作量很少呢？其次，现在很多APP都支持HTML5，相信鸿蒙也不会例外。需要的技能，这个就是需要计算机相关的基础，例如：面向对象、操作系统、计算机网络等课程的基础知识。其次，最重要的就是有一颗探索新鲜事物的心，因为鸿蒙是全新的系统，网上的教程相对来说比较少，所有很多问题都需要自己去摸索，因为周边对这个系统了解的人寥寥无几。

华为鸿蒙OS系统应该是基于Linux，用C、C++语言编写的。至于技能和条件，熟悉编程语言，适配硬件接口开发等、通讯数据库、平台软件扩展等等。

为什么Python是入行人工智能的首选语言？

人工智能是研究方向之一使用Python做智能诊疗方面的落地应用，那么就谈一谈Python在人工智能方面的应用。

人工智能是从机器学习开始的，因为之前一直属于大数据相关的研发，而从大数据进入机器学习则是顺理成章的事情。机器学习要做的事情就是从杂乱无章的数据中找到规律，通过数据的搜集和整理来训练算法，达到最终应用的目的。

由于使用Java语言的时间比较长，所以在刚开始做机器学习算法实现的时候，首选的语言就是Java，因为编程语言毕竟只是工具，哪个工具使用的顺手就用那个，所以一直使用Java实现。直到有一次参加一个机器学习的交流会，一个同行推荐使用Python来做机器学习，他说Python做机器学习非常简单，不用过多考虑语言实现方面的事情，可以把精力放在算法上。可以尝试一下。

随着机器学习的兴起，Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言，同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外，很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python，但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。本教程的目的是让你相信两件事：首先，Python 是一种非常棒的编程语言；其次，如果你是一名科学家，Python 很可能值得你去学习。这个无非想要说明 Python 是一种万能的语言；相反，在明确讨论了在几种情况下，Python 并不是一种明智的选择。但Python 是一种广泛使用、易于学习、高级、通用的动态编程语言。

Python 社区我在这里提到的 Python 的最后一个特征就是它优秀的社区。当然，每种主要的编程语言都有一个大型的社区致力于该语言的开发、应用和推广；关键是社区内的人是谁。一般来说，围绕编程语言的社区更能反映用户的兴趣和专业基础。对于像 R 和 Matlab 这样相对特定领域的语言来说，这意味着为语言贡献新工具的人中很大一部分不是软件开发人员，更可能是统计学家、工程师和科学家等等。当然，统计学家和工程师没什么不好。例如，与其他语言相比，统计学家较多的 R 生态系统的优势之一就是 R 具有一系列统计软件包。

然而，由统计或科学背景用户所主导的社区存在缺点，即这些用户通常未受过软件开发方面的训练。因此，他们编写的代码质量往往比较低（从软件的角度看）。专业的软件工程师普遍采用的最佳实践和习惯在这种未经培训的社区中并不出众。例如，CRAN 提供的许多 R 包缺少类似自动化测试的东西——除了最小的 Python 软件包之外，这几乎是闻所未闻的。另外在风格上，R 和 Matlab 程序员编写的代码往往在人与人之间的一致性方面要低一些。结果是，在其他条件相同的情况下，用 Python 编写软件往往比用 R 编写的代码具备更高的稳健性。虽然 Python 的这种优势无疑与语言本身的内在特征无关（一个人可以使用任何语言（包括 R、Matlab 等）编写出极高质量的代码），但仍然存在这样的情况，强调共同惯例和最佳实践规范的开发人员社区往往会使大家编写出更清晰、更规范、更高质量的代码。