机器学习一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。神经网络一般包括：训练，测试两大阶段，而把训练过程所涉及的环节数据统一抽象，形成可使用的深度学习框架。

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

PYPL 是非常流行的参考指标，其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名，原始数据来自 Google Trends，也就是说某项语言或者某款 IDE 在 Google 上搜索频率越高，表示它越受欢迎。

开发者可以将 PYPL 作为一个参考，决定学习何种语言或 IDE，或者在新的软件项目中使用何种语言或数据库。

Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，可在您的桌面上运行，并且可用于Windows，macOS和Linux。它具有对JavaScript，TypeScript和Node.js的内置支持，并具有丰富的其他语言（例如C ++，C＃，Java，Python，PHP，Go）和运行时（例如.NET和Unity）扩展的生态系统。

安装一定的扩展，实现Micropython编程及硬件支持。

当今世界学习的最重要技能是知道如何编写计算机程序。如今，计算机已进入几乎每个行业。无论是飞机上的自动驾驶仪还是自行车上的数字速度计，各种形式的计算机都围绕着我们。对于组织进行良好的扩展，计算机非常有用。纸和笔的日子已经一去不复返了。今天，为了存储和访问您的信息，您绝对需要计算机。

编程和开发人员社区的出现速度比以往任何时候都快。即将出现各种新的编程语言，它们适合于不同类别的开发人员（初学者，中级和专家）以及不同的用例（Web应用程序，移动应用程序，游戏开发，分布式系统等）。 让我们来看看2019年为工作和未来前景而学习的最佳编程语言：

在本文中，我们将讨论 Python 中的一些顶级库，开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据，并在现有应用中实现机器学习。

python库是指python中完成一定功能的可复用代码集合。

根据 2019 年 2 月的 PYPL Top IDE index 的排名，Visual Studio Code 的涨势迅猛，在所有编辑器与 IDE 中排名第六，领先于其他主流的代码编辑器：Sublime、Atom 和 Vim。

可以说是已经在代码编辑器中拔得头筹。