是不是所有的高级编程语言都能编译成汇编语言？

程序源码被翻译成机器码之后才能被电脑执行。通过汇编和反汇编，汇编语言和机器码可以相互转换。我的回答中就只说机器码了。按照执行方式大致可将程序语言分成三类：

• 编译方式 将源代码翻译成机器码后执行的方式。这种方式执行速度快，但对操作系统有依存性。
  
• 混合方式 将源代码翻译成中间码(如，字节码)后，在有各OS上的虚拟机翻译成其他语言或命令执行。或者，使用实时编译(JIT)转换成机器码后执行。
  
• 解释方式 将源代码逐行翻译成其他语言或命令后，加载该语言或命令的机器码并执行相应的处理。该方式执行速度慢，但编码灵活，不用编译直接执行比较方便。
  

三种方式中以混合方式最为复杂难懂，下面着重说说混合方式

混合方式的例子

出于跨平台的需要，Java采用了混合方式，Java源代码先通过编译，被翻译成字节码。字节码不含有跟OS有关的信息。因此，编译后的Java包可以在不同的系统上执行。Java为不同的OS准备了不同的JVM(Java虚拟机)。JVM上有解释器，可将字节码逐行翻译成由JVM提供的各种函数库，并将以机器码形式存在的函数库加载到JVM的内存中并执行。由于解释方式的速度较慢，Java为循环或使用频度高的代码提供了JIT(Just In Time)的编译器。JIT可以把大段的代码一次性翻译成机器码执行，速度上要比纯粹的解释器高很多。

电脑执行的所有程序都必须是由机器码编成的。如果仅仅看程序语言的编译结果，混合方式和解释方式都可以看成没有被编译成机器码也就是汇编语言。

C++是计算机编程语言中最难学的吗？为什么？

曾经在某个场合C++ 之父 Bjarne Stroustrup表示自己有些看不懂C++了！

从这个趣事就可以看出C++是非常难学的编程语言，在主流的高级生产级编程语言中可以说是最难学的编程语言了，从入门到精通最难的编程语言，从入门到放弃最简单的编程语言，可以说是名符其实。

C++语言是C的超集，1982年，美国尔实验室（AT&T公司）Bjarne Stroustrup博士在C语言的基础上引入并扩充了面向对象的概念，从此C++编程语言诞生，面向对象的到来、STL标准库的诞生，以及微软等大公司的支持，让C++逐渐流行起来。但是C++从一开始就是一门复杂的编程语言。

C++是一门通用的、支持多范式(multi-paradigm)的编程语言，这就是C++为什么难学的根本原因了。

从通用性上来讲，C++不局限于一个领域或者少数领域，而且没有明显的倾向性，比如PHP最擅长的就是web开发，Java最擅长的就是复杂业务逻辑处理，C#做桌面开发非常方便，而C语言最擅长的就是系统级别的开发，而Python则是最主要的人工智能研究语言。但是C++不一样，没有明确的倾向性，并且功能还非常强大。

C++可以完成系统级的开发，垂直领域的特定应用开发，甚至在教学科研以及嵌入式等等领域都能够很好的完成，这就是最大的问题，那么注定每一个方面都要做得很好。

从多范式来讲，C++不是彻底的面向对象编程语言，也不是纯面向过程的编程语言，也不是标准的泛型编程语言，这玩意儿是多范式的。也就是反过来说，她即是面向过程编程语言，也是面向对象编程语言，还对泛型程序也有很好的支持。知道什么问题了吗？对的，就是她什么功能都很全！

所以其实C++之难学，难于上青天的关键在于C++太强大了，功能太多了。这样一个通用型、多范式的编程语言，当然是非常难学。但是在很多领域，比如系统级开发，大型游戏开发等领域C++还有着巨大的优势，因为C++毕竟是仅次于C语言的运行效率的编程语言，何况它还支持面向对象。

所有的编程语言最后会编译成C，再编译成汇编，最后落实到硬件操作上吗？

用C写的程序才会被编译成汇编语言，再由汇编器翻译成机器码。是这样的，要搞清楚一点，只有机器语言才能和底层硬件打交道，也就是每种高级语言的最终执行代码都是机器码，至于中间形式的目标代码则有很多种，像Java语言的代码被编译成一种叫字节码的中间代码，然后由相应平台的JVM翻译成机器码执行，还有的像JavaScript, Python这种解释型的语言根本就不经过编译，而是逐条代码直接翻译成机器码再执行。很多时候说C语言是最基础的语言并不是说所有语言都要往C语言上走一遍，一部分原因是因为C语言的特性使得它适合编写一些语言的底层支持模块，还有就是操作系统是由C语言编写的，应用程序与操作系统交互需要调用一些C写的模块。总之，你完全可以自己发明一种语言，你定义好语法规则，再写一个针对这种需要的编译器，能翻译成平台兼容的机器语言，那样就可以执行了。所以不存在什么语言都要转成C这一说

电脑配置太低，无法运行编程语言的开发环境，该怎么办？

可以肯定的回答你这个报错与电脑配置无关。不知道你的环境是直接装在win下的还是装在docker下的，你可以查一下是不是tensorflow的一些依赖没有安装好，可以重新用pip安装一下tensorflow、numpy、mkl、scipy、matplotlib等，总是超时的话可以先下载安装包直接安装。还需要安装Visual C ++ Redistributate 2015 x64。这些如果都重新安装过了可以重新import tensorflow看一下会不会还报这个错误。解决问题要注意查看log提示，根据log一步步发现问题并解决，这是每一个程序员必须有的专业素质，环境装好后你就可以随心所欲的编写你的代码了。

下面再说一下电脑配置，其实学习编程对电脑的要求并不高，你这个赛扬处理器只要不开虚拟机是可以胜任的。但工欲善其事必先利其器，想要高效的学习开发，一台趁手的电脑是必不可少的，购买电脑只需要记住一个原则就是CPU要快、内存要大、屏幕尽量大点，至于显卡就无需考虑了，有钱的话加一个也无所谓。因为笔记本的便携性比较好，平时可以带去图书馆学习就先推荐两款笔记本

小米(MI)Pro 15.6英寸金属轻薄笔记本(i5-8250U 8G 256GSSD ￥5499

联想(Lenovo)拯救者R720(i5-7300HQ 8G 1T+128G SSD GTX1050Ti 4G IPS) ￥5499

这款电脑显卡还不错，除了编程外偶尔耍一下游戏也没问题。

本着宁缺毋滥的原则，下面推荐一个台式机的配置（高性价比，物有所值）

微星（MSI）X470 GAMING PRO主板+AMD 锐龙 5 2600X CPU ￥2998

金士顿(Kingston)骇客神条 Fury系列 DDR4 2400 8G 台式机内存 ￥599（有钱的话可以买两条组成双通道）

金士顿(Kingston)A400系列 240G SATA3 固态硬盘 ￥369

安钛克(Antec) VP450P 450W电源 ￥259.00

爱国者（aigo）炫影黑京东专供版 电脑机箱 ￥219.00

总共 ￥4444（不错的数字组合）

显示器的话推荐购买27寸的（也可以先用老电脑的），可以搭一个机械臂瞬间逼格上升一个档次。

不差钱的话可以配一个1060或者一步到位直接上1080Ti的显卡，只学习编程不玩游戏的话个人认为没必要配。

配好了你的武器，接下来就是苦战了，加油吧^^

有没有编程语言的语料库？

四川优就业的老师有以下观点：语料库基本上都是实际操作过后总结出的 ，目前很少有专门这类的总结，建议你可以自己慢慢积累，保存，争取能建立一个属于你自己的编程语言语料库。

为什么年轻的开发者不喜欢新的编程语言？

可能在学校里学的还是老的编程语言，现在工作了突然要学习一门新的编程语言，一时会难以接受。

就算要学习新的编程语言，也语言额外投入精力和时间，在如今这种快节奏下，也很难适应。

所有的人工智能，都是源自于算法吗？哪些编程语言是开发人工智能最佳语言？

从阿尔法狗战胜象棋高手，我们才认识到了原来这就是人工智能。人工智能源于算法，但最基础的东西是数据。马云说到的大数据，就是人工智能时代的标志。机器人是人工智能的代表之一，真正的机器人是会学习的，它是有主动学习的能力的，而它进步的速度是几何级别的。这是辨别人工智能的方法之一。

开发人工智能有五种适合的编程语言，分别是Java，Python，Lisp，C ++，Prolog

计算机编程是很复杂的一门学科，大神也很多，我们听得最多的就是Java语言，还有C ++。

计算专业的人都清楚这五种程序语言的作用是什么，想要在人工智能方面有所突破和创新，这五种计算机编程语言是最基本的知识。一个什么都不懂还能做出机器人，要么他很有钱，要么他做梦。

做人工智能最重要的是数据，其次才是技术

互联网上的各种数据就是人工智能的磨刀石，没有数据的人工智能就是噱头，人工智能的技术都是数据慢慢演变过来实现的。阿尔法狗能够战胜象棋高手，研发人员在它的大脑里输入了象棋所有的棋谱数据，它清楚下象棋的各种套路，能赢象棋高手，没有什么可稀奇的。而这些数据，是一代代象棋高手总结出来的，所以没有数据，还谈什么人工智能？

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