計算機哪個編程好？
1.個人認為新手先學c，畢竟c從70年代到現在一直都是經久不衰，他的功能性可移植性都很強，是一門基礎性很強的語言。雖然學了c可能不會用的到，但如果在面試時被問到是否掌握c時，最好回答是。
2.學了c如果在大學的話可以學一下c++，他是c的拓展可以說是c的超集，而且一下語句也是跟c非常類似的，學起來會比較容易。
3.如果不想學c++，就要看自己想從事那個方面了，比如人工智慧那肯定要去學一下Python，而且其實Python也是跟c有類似的地方。
4.學計算機就是要觸類旁通，不要太過於糾結學哪一門好，先學起來，先寫他10w行代碼，再回看時也許就回知道自己的答案了，而不是要過於糾結，最後成了拖延，耽誤了時間。
5.最後希望你早日成為編程大佬，希望我的回答對你有幫助，喜歡的話右下角點一個贊哦??↘
不同的行業使用不同的編程語言，沒有最好的編程語言，只有最適合的編程語言。
1、web前端開發可以學習css、js、html、freemarker等語言
2、服務端編程可以學習java、python、php、go等語言
3、如果是純web方向，建議學習java，開源環境比較好，開放的類庫也比較多；
4、如果是數據挖掘方向，可以學習python、perl、go等語言
5、如果是做windows開發，比如調用office、excel等，採用c#比較好，因為都是微軟一家的產品，調用起來兼容性比較好。如C#可以直接載入offfice的類庫到程序中，可以通過介面操作office系列的文件。
謝邀！
現在編程這個行業的競爭已經進入白熱化階段了，中低端人才輸出巨大。如果光會一門編程語言，或者說只會做前端或者後端開發都將會使你失去競爭力。所以我覺得編程語言沒有誰好誰不好，不同的領域才會有更合適的編程語言。
現在做前端開發，光會html、css、js已經遠遠不夠了，現在是微服務的時代，即便做的是前端，實際上這個工程也是需要獨立運行的，那麼這個工程就需要和後端微服務進行通訊，如果通訊全靠原生js來寫，那可能離走人就不遠了。所以還得會nodejs之類輕量級的、高效的編程模型（或者說是編程語言）。
諸如php、java、c#之類的都屬於後端服務編程語言，之所以歸類於後端，並不是說它們就不能做頁面，只是這些語言相對於做前端來講，更適合做後端服務開發。
其中java流行度最廣，生態最好。易於上手，即便遇到坑了，百度一下，你就知道。
我印象中php主要是應用於快速網站開發，它有點類似於java的jsp，可以將前端頁面和後端服務邏輯寫在一起。不過我覺得這種寫法已經過時了。
c#跟java比較類似，不過以前只能運行在微軟的操作系統上，現在.net core出來後，c#也可以跨平臺了。
數據挖掘數據挖掘最講究的就是演算法，而python正好滿足了這一點，首先python的語法就跟數學公式的寫法極為接近。再加上python強大的類庫支持，能夠使你的任意一種分析公式都能找到現成的類庫，而且執行效率還很高。
Python可謂是近兩年最火的編程語言，沒有之一！
我是程序員愛編程，一個資深非專業碼農，科技領域段子手！如本回答能夠討得您的歡心，勞請點贊、轉發、關注我，如有不同看法可以在評論區留言，謝謝！
作為一個程序開發人員，從提問方式來看，提問人顯然是一個「外行」。如果以我們行業內的話講，你的提問就是典型的「需求不明確」。
首先，計算機大的方面來講分軟體和硬體兩個方面。然後，「哪個編程好？」這個就不能明確斷定你想問的是哪種計算機語言開發好？還是那個品牌、配置的計算機方便編程作開發？
如果是第一個問題，那也要看你是做軟體開發？還是硬體開發？方向不同，適合的計算機語言不同的。就計算機開發語言來講，存在著幾百種不同的計算機語言。目前主流，使用人數最多的幾種是C、JAVA、C#、Python等等。
如果是第二個問題，差不多配置都行。不過盡量好些。尤其是內存、CPU要好些。如果你要做數據挖掘、機器學習那種，那顯卡要好些，肯定是英偉達的顯卡了。不過這些都不太重要，個人認為一個好的操作系統可以提供一個好的環境，可以少走彎路，提高效率，方便不少。所以，極力推薦使用類unix系統。
這個問題不太好回答，一般做什麼的都會學什麼好。
我也是學習軟體開發的，也曾經做過軟體工程師、項目經理、程序員。
我個人感覺那個學好了都一樣，所有的編程語言基本上都是相通的，只要你有一個好，哪一個簡單的一看就明白了。再有就是不管你學的好還是不好，到了公司都不一定能用的到，都要經過公司正式的培訓，每個軟體公司能生存下來，都有一套自己公司做好的軟體框架。
計算機語言大致分為三類，分別是機器語言，彙編語言，高級語言。其中彙編語言跟機器語言相同，都是對計算機硬體直接執行的，操作難度大，複雜冗長，需要專業知識的鋪墊。我們學編程的當然都是用的高級語言，很大程度上簡化了過程，也不需要特別專業的計算機只是就可以學習。高級語言的程序電腦不能直接運行，得需要轉化。
建議搜一下編程語言排行榜，這是有經驗的編程人員使用編程語言的熱度。
C語言：
學起來也是很頭疼的語言，個人感覺他比其他編程語言難度係數都大一些，但無法排開C語言，必須學習是因為UNIX就是用C語言編程的，學習C語言的人口基數大，C語言自身也很強大，大部分的高校編程課都有C語言的，C語言口碑也好。
C++：
開發難度就是大一些，從事C++開發會更講究效率和性能，需要一些數據結構的知識，如果是科班出身倒是也不難，需要較強的個人鑽研和創新開發能力。
Python：
可以當入門語言，Python簡單易學並且強大，不像C語言，半年學下來也無法全掌握，會大大打擊學習的信心，用Python寫遊戲也不會讓你失望的，pygame模塊會為你提供既簡單又快速的遊戲開發，Pygame是個跨平臺的Python模塊，它是專為電子遊戲設計，包含圖像、聲音。
PHP：
PHP技術人員也是目前較為熱門的，也是行業需求大的。這些主要用來做網站開發的。許多小型網站都用PHP開發，這也是使得PHP經久不衰的原因吧。在電商等方面，PHP具備非常成熟的開源代碼和模板，這也因此使得PHP應用極為廣泛。劣勢是受眾較小，有可替代性。
HTML5：
H5的最顯著的優點在於跨平臺性，用H5搭建的站點與應用可以兼容PC端與移動端、Windows與Linux、安卓與IOS。它可以輕易地移植到各種不同的開放平臺、應用平臺上。這種強大的兼容性可以顯著地降低開發與運營成本，可以讓企業特別是創業者獲得更多的發展機遇。
對於這個問題，我覺得仁者見仁，智者見智
web前端開發需要設計到CSS、HTML、JavaScipt、Ajax等等方面
並且還要清楚地瞭解它們在不同瀏覽器上的兼容情況、渲染原理和存在的Bug
JAVA語言具有簡單性，面向對象，分佈性、編譯性和解釋性等等，另外也可以應用到安卓的開發
Php具有混合了C、Java、Perl 以及 PHP 自創新的語法。最重要的是可以用C、C++進行程序的擴展
C語言作為好多系統的底層架構，具有簡單靈活，可移植性好表達力強的優點
畢竟，編程語言沒有好壞之分，找到適合自己的纔是最主要的
（Jave在職）先給結論：先找圈子，任何一種，立即開擼代碼就是好的！不信你可以看看各大招聘網站哪種都招，換句話說就是，你可以看看招聘網站上你看上哪種或是哪種更缺你就可以學那種。這個最有事實根據和說服力。
那句「道理都是相通的」意思就是在說，你選哪一門編程語言都不會限定死你以後的道路。並且現實往往是你會被迫因所在項目的語言不得不同時學習其它的語言。程序員本來就是一個不斷學習的職業過程。目前主流的是JAVA（這個一直都是公司找人最多的，培訓機構熱門的），Python（號稱是最最簡單易學的，並且因為人工智慧以及機器學習的優勢迅速竄紅），javescrip（基於web2.0的H5優勢也是紅的燒手）。
如果你想使門檻更低也可以考慮Web前端，當然之後做後端的話也是瞭解一些前段東西的。PHP也是沒問題的。關鍵是不要在猶豫直接開路。
沒有人說C#嗎
C#強項在於企業級開發適合做企業級項目 以B/S架構為主 是兼顧系統開發和應用開發的典範 而且還有unity哦 配合微軟的宇宙最強IDE visual studio （宇宙最強肯定沒人反對） 開、開發效率高 語法優美 我拿c#寫過爬蟲 https://github.com/wangqifan/ZhiHu/
作為一名多年從事人工智慧的程序員，目前主要的研究領域是目標檢測、OCR、實例分割、人體姿態估計和人臉識別，所以我來回答一下這個問題。
首先，人工智慧是當前計算機行業最高端、待遇最高的崗位，也是未來發展趨勢，計算機出身的研究生基本都選擇這個行業，很多java、web開發、數據開發人員也開始轉行人工智慧，AI未來發展空間巨大，選擇這個行業可以說非常有前途，從這些年發展來看，無論讀研專業選擇、半路轉換人工智慧都能實現薪資的大幅增加，就業情況樂觀，是不二之選。
專業選擇或者java轉行人工智慧，都需要做好以下幾個方面準備：
第一：基礎知識儲備。人工智慧需要有一定的機器學習基礎，需要了解機器學習當中基本的概念、理論和方法，例如什麼是訓練集、測試等，以及專業名稱，例如什麼是過擬合、模型如何調優等，尤其需要深刻了解什麼神經網路，神經網路模型工作原理等。這些概念和方法是人工智慧的基礎。
第二：編程語言：研究生可能會學習MATLAB、C語言等做實驗使用，程序員可能會對java、c++等比較熟悉。而人工智慧從業者更多的使用python語言，因此建議先花一個禮拜學習python語言，完成語言的基本入門後就可以開始人工智慧之旅了。
第三：人工智慧基礎準備：學習瞭解人工智慧基礎方向，如目標檢測、OCR、人臉識別基礎知識，瞭解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧項目，例如人臉檢測、行人檢測等，通過這些例子提升自己的成就感，然後在由易到難。
第四：人工智慧進階與精通：有了基礎知識和基本認識後，就可以開始做其他複雜有意義的項目，例如版面分析、視頻分析等。
我從事人工智慧多年，在目標檢測、OCR、實例分割、人體姿態估計和人臉識別等方面經驗豐富，每天都會分享一些人工智慧相關知識的文章供學習和轉行的朋友學習瞭解，感興趣的朋友可以關注我，希望在人工智慧的浪潮下帶大家一起成長，走上人生巔峯。
如果大家有專業選擇、轉行或其它方面的問題、困惑等，都可以私信或者留言！
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