编程常用
语言有：1、PHP语言，是一种通用开源脚本语言；2、C语言，一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言；3、JAVA语言，一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言；4、Go语言，是开源
编程语言；5、Python，一种跨平台计算机程序设计语言等。 C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。 C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。 C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言一、Java最流行与一年前一样，Java仍然是最流行的编程语言。据TIOBE的数据显示，几十年来，Java比其他语言更常名列榜首。许多知名公司使用Java来开发软件和
应用程序，所以如果你碰巧使用Java，绝对不必为找工作而苦恼。Java受欢迎的主要原因是它拥有可移植性、可扩展性和庞大的用户社区。二、经典的C语言作为最古老的编程语言之一，C依然高居榜首，这归功于其可移植性以及微软、Oracle和苹果等科技巨头采用它。它与几乎所有系统兼容，很适合操作系统和嵌入式系统。由于运行时环境相对小巧，因此C是保持这种系统精简的完美选择。强烈建议初学者学C，它实际上是编程语言的通用语言，已催生出了同样很受欢迎的衍生语言，比如C++和C#。三、C ++继续占主导地位这种面向对象编程语言在20世纪80年代开发而成，现在仍应用于从桌面Web应用程序到服务器基础设施的众多系统。由于灵活性、高性能以及可用于多种环境，C ++依然很吃香。以C++为业的工作通常需要开发面向性能密集型任务的桌面应用程序。掌握C++可以更深入地了解编程语言，帮助获得低级内存处理方面的技能。四、Python：不断上升过去15年来，Python的受欢迎程度稳步上升。过去这几年，它一直能够跻身TIOBE指数前5名的位置。作为如今人工智能、机器学习、大数据和机器人等一些最有前途的技术背后的主要语言，Python近年来积累了庞大的粉丝群。你会惊讶地发现学习Python很容易，这就是为什么许多经验丰富的开发人员选择Python作为第二或第三语言的原因。五、C#：游戏开发人员的宠儿C#是一种现代的面向对象编程语言，由微软开发，与当时商业软件开发人员广泛使用的Java相抗衡。它专为在微软平台上开发应用程序而设计，需要Windows上的.NET框架才能工作。与前一年一样，C#保持稳定的位置，名次没有重大变化。可以使用C#开发几乎所有应用程序，但它尤其擅长于Windows桌面应用程序和游戏开发。六、Visual Basic .NETVisual Basic .NET与去年一样，在指数中继续保持第六位。它是微软的OOP语言之一，结合了基于.NET框架的类和运行时环境的强大功能。它自VB6衍生而来，擅长开发GUI应用程序，为程序员简化了任务，并提高生产力。对于程序员来说，除了Web服务和Web开发外，http://VB.NET还为针对Windows平台开发桌面应用程序提供了一种快速简单的方法。七、用于Web开发的PHP据TIOBE显示，PHP在TIOBE最受欢迎的编程语言排行榜中位居第七，取代JavaScript成为更受欢迎的脚本语言。 PHP主要用在服务器端上用于Web开发，约占网站总数的80%。Facebook最初使用的就是PHP，PHP在WordPress内容管理系统中扮演的角色让它很受欢迎。PHP提供了几个框架，比如Laravel和Drupal，帮助开发人员更快地构建应用程序，拥有更高的可扩展性和可靠性。因此，如果你在找Web开发方面的职位，PHP是不错的选择。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。但是现在所有软件开发人员都以某种方式使用JavaScript。与HTML和CSS一起使用，JavaScript对于前端Web开发来说必不可少，以便创建交互式网页，并向用户动态显示内容。超过90%的网站使用这种语言，它也是初学者开始上手的最友好的编程语言之一。所以，如果你掌握JavaScript，根本不缺机会。然而，你需要学习其他支持性的语言和框架，才能成为主攻桌面和移动应用程序或游戏开发的专业的前端开发人员。九、SQLSQL夺得第九名，实现了显著的增长，毕竟去年它未能跻身于TIOBE指数20大编程语言。尽管存在其他数据库技术，但用于管理数据库的这种标准查询语言在过去四十年一直处于主导地位。原因在于它具有简单性、可靠性、无处不在，以及对保持这种开源语言活力大有帮助的活跃社区。与其他语言相比，初学者通常更容易学习SQL就职业发展而言，像数据分析员这类高薪职位要求SQL非懂不可。十、GO编程语言Go是谷歌公司推出的一款相对较新的语言，对于web服务器开发、网络开发以及命令行程序开发来说，它是又一个比较优秀的选择学Python相对更好一些，RPA是一种概念，依托于这个概念诞生了很多产品。
而Python是一种计算机语言，Python不仅仅可以做RPA概念范围内的东西，还可以做其他东西。很多RPA产品是使用python去做的。
美国加州大学旧金山分校的科学家，已经训练出一种算法，可以直接将受试者的脑电波实时翻译成句子，错误率仅为 3% 。
这项研究发表在《自然神经科学》（Nature Neuroscience）杂志上，他们招募了 4 位志愿者，这些志愿者被要求多次朗读 30-50 个固定句子，而电极记录下他们的大脑活动。[1]
这些数据随后被输入到机器学习算法，它将每个句子的大脑活动数据转换成一串数字和字符串。
系统从这些大脑活动数据再推导出声音，并和实际记录的音频进行比较。数字和字符串则被再次输入到系统，转换成一个单词序列。
起初，系统会吐出毫无意义的句子。但是当系统将每个单词序列与实际朗读的句子进行比较时，它得到了改进，学会了数字字符串与单词的关系，以及哪些单词是有上下文关系的。
算法不断的训练，直到从说话时的大脑活动中产生书面文本，类似机器翻译。
新系统的准确性远远高于以前的方法。虽然准确性因人而异，但对于其中一位志愿者来说，平均每个句子只有 3% 需要纠正，高于速记员 5% 的单词错误率。
当然，目前这个系统还是有很大局限，算法还只能处理少量的句子。系统也不能用于严重残疾失去语言能力的患者，因为它依赖于记录大声说出句子的人的大脑活动。
然而，每个志愿者只用了不到 40 分钟来训练，在有限的小数据集情况下，达到了迄今为止最大的精确度。
脑机接口
从类大脑信号到外部设备之间建立连接通路并不是新鲜事，脑机接口的研究已持续了 30 年。
在过去的十年，我们已经能够解码语音信号，但是局限于孤立音素或者单音节词，在一段 100 个单词的连续语音的情况下，解码正确的单词少于 40% 。
科学家们此次找到的是一个更直接的方法，就是采取机器翻译类似的算法。机器翻译就是将文本从一种语言到另一种语言的算法翻译，只不过这次输入的文本变成了脑电波信号。此次发表的论文《使用编码器-解码器框架：大脑皮层活动到文本的机器翻译》，正是详细描述了这一过程。
在系统对一个志愿者进行训练之后，再对另外一个志愿者训练时，解码结果得到了改善，这表明该技术可以在人和人之间进行迁移。
在 GitHub 上，放置了论文对应的代码。
ecog2txt 模块，用于从神经数据中将语音解码为文本。它用 Python 代码实现了跨主题的迁移学习的高级功能。[2]
而训练本身则是通过另一个 machine_learning 软件包，它在 TensorFlow 里实现了一个序列到序列的网络。[3]
这些软件包的作者，也是论文的联合作者之一约瑟夫·马金（Joseph Makin）博士，他目前是加州大学旧金山分校整合神经科学中心的研究科学家。他的专业是电机工程和计算机科学，专门研究控制理论，包括脑机接口的算法开发。[4]
论文的另外一个联合作者是张爱德（Edward Chang）博士，他是医学博士和神经外科医生，擅长为患有癫痫病，脑瘤，三叉神经痛，面肌痉挛和运动障碍的成年人提供治疗。他目前是加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的神经外科教授，还领导了一个神经工程与假肢中心，以恢复瘫痪和言语障碍等神经疾病患者的功能。
