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C语言是不是每个程序员的必备语言？作为一个在计算机领域工作多年的程序员和教育家，让我来回答这个问题。
首先，不是每个程序员都需要掌握C语言。一个程序员需要掌握什么样的编程语言，往往取决于他具体的开发场景，比如用于web开发的PHP、用于大数据开发的Java、用于机器学习的python等等！虽然不是每个程序员都需要掌握C语言，但掌握C语言对于理解整个系统具有重要意义计算机系统的结构。一个重要的原因是操作系统通常是用C语言开发的。如果你掌握了C语言，你可以阅读一些开源操作系统（Linux系列）的源代码，这对深入理解操作系统的结构有着重要的意义，你会在阅读优秀代码的过程中逐步建立自己的编程思想，这对你将来的事业有很大的帮助。从这个角度来说，学习C语言更重要。目前，高校计算机相关专业经常开设C语言课程，计算机专业的研究生入学考试科目通常都包含C语言的内容。
C语言是典型的面向过程的编程语言，语法结构简单明了，效率高，作为入门语言更适合初学者学习。尽管C语言有着悠久的使用历史，但它仍然是it行业中应用最广泛的编程语言之一。目前，主要应用领域包括操作系统开发、容器开发和嵌入式开发。在未来工业互联网发展的大背景下，C语言的应用前景仍然十分广阔。因此，从就业的角度来看，学习C语言也是一个不错的选择。
最后，学习C语言一定要注意实践。另外，在学习C语言的过程中，最好系统地学习算法设计和数据结构。如果我们想在未来走得更远，就必须重视算法设计的学习。
人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。
首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。
一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。
另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。
另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。
