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Assembly让你能在0和1数位上进行编程，基本上这是最底层的编程语言。
随着Arduino和其它如微控制器的崛起，现在你可以使用C/C++在底层方便地编程了。
MATLAB
MATLAB以及和它相关的开源资源，比如Octave，一些机器人工程师特别喜欢，它被用来分析数据和开发控制系统。
如果你想要分析数据，产生高级图像或是实施控制系统，你也许会想学习MATLAB。
C#/.NET
C#是微软提供的专用编程语言。微软机器人开发员工作包（MicrosoftRoboTIcsDeveloperStudio），这个包的主要开发语言是C#。
Java
Java对程序员隐藏了底层存储功能，这让它比起一些语言（如C语言）来说，编写要容易些。
使用Java，理论上让你可以在不同的机器上运行相同的代码，这得感谢Java虚拟机。
Python
与Java不同，Python的重点是易用性，Python不需要很多时间来做常规的事情。
另外，Python还有大量的免费库，这意味着当你需要实现一些基本的功能时不必“重新发明轮子”。
随着越来越多的电子产品开始支持“开箱即用”Python（与RaspberryPi一道），我们可能会在机器人中看到更多Python。
4.美国斯坦福大学研究人员利用人工智能生成模因
人工智能最近几乎可以做任何事情，比如从快照生成物体的3D渲染，击败面部识别系统或跟踪野生动物。
在题为“DankLearning”的白皮书中，该项目的两名美国斯坦福大学主要研究人员/科学家描述了一个神经网络。
AI由卷积神经网络（CNN）组成，该网络将图像作为输入并将其转换为称为矢量嵌入（编码器）的数学表示，以及长时间短期记忆（LSTM）递归神经网络。
这里有一个棘手的问题：你能分辨出下列哪些模因是由神经网络创建的吗？
斯坦福大学的研究人员使用超过40万张图像和个独特的图像标签对，特别是“建议动物”风格的模因，使用Python脚本。
然后，他们指示人类受试者根据其“闹闹”来判断每个图像，并让他们猜测它们是由人或神经网络产生的。
判决结果：人类能够在大约70％的时间内挑选出算法创建的模因，但是他们相当平均地对他们进行分级。
研究人员写道：“两者产生的平均模因难以与真实模因区分开来，两种变体的分数与真实模因的分数接近相同，尽管这是一个相当主观的指标。”
那么上面的模因画廊呢？
“大数据”模型是人类制造的三大模型中唯一的，其他人则是神经网络的工作。
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