机器学习 (ML) 正在改变各个行业的运营方式，制造业也不例外。通过利用云服务器，制造商可以利用 ML 的强大功能来提高生产率、效率和盈利能力。
云服务器机器学习的优势
云服务器为 ML 提供了以下优势：
- 可扩展性：云服务器可根据需要动态扩展，以满足 ML 模型的计算和存储需求。
- 成本效益：云服务器按需付费，因此制造商只需为他们使用的资源付费。
- 易于使用：云服务器提供用户友好的界面和预构建的 ML 工具，使制造商可以轻松地部署和管理 ML 模型。
- 安全性：云服务器提供高级安全措施，以保护 ML 模型和数据。
制造业中的机器学习应用
ML 可以应用于制造业的各个方面，包括：
- 预测性维护：
JAVA和Python有啥区别？
最本质区别就是一个是脚本可以解释执行，一个是需要编译通过才能执行。
相同点就是，它们都会通过一个中间语言来执行，而且都会优化。
不过java的优化强大，效率高。
另外python的面向对象与java的不完全一样。
python更表面化，java的严格多了。
编程风格也有本质区别。
python喜欢随意，喜欢用小写，喜欢用缩略语的变量。
这些在java中都是违反规范的。
python是C语言库支持的。
更接近函数式编程。
同时与操作系统底层也通过C，直接打交道。
java这方面就弱多。
java更适合做网站，做分布式计算。
所以科学上，网络上用得多。
python覆盖面广。
从教育，科研，运维管理，到一般的网站全都有。
主要侧重在运维管理方面。
本来它创建时就为了管理用的。
java当时创建就是为了跨平台的移植，为了嵌入系统。
事实上嵌入系统方面，java不成功。
语法方面python不需要声明就可以使用变量。
但是要求对齐要很整齐。
java不要求整齐，但是变量一定要声明定义后才能用。
python中大量使用类似指针的用法，很灵活。
而java这方面基本上用面向对象，以及类的操作代替。
python里可以直接自己执行动态的代码。
而java实现loadclass就麻烦些。
没有这么灵活。
收集网络，仅供参考
Python 相比 Java的优势是什么？缺点又是什么
Java PK Python Java是一种面向对象语言，具有许多程序员熟悉的类似于C / C ++的语法。
其吸引力和价值所在是其具有的可移植性和相对效率。
Java作为一种编译语言，执行模式与解释性语言(比如Python和Perl)相比更加以机器为中心。
Java不仅仅是一种语言和库：它也是一个虚拟机，一个生态系统。
Java虚拟机(JVM)是运行Java代码的理想化和便携式平台。
程序员不必担心硬件细节，并且不必将代码移植到新平台，Java承诺“一次写入，到处编译(WORA)”。
同时，JVM语言有很多，比如Groovy、Clojure、Scala、Python或者Jython。
Python起源于一种脚本语言，它的语法体现了一种可读性的理念，具有简单而规则的界限，鼓励简洁和一致的代码布局。
Python的参考实现(以C编写，被称为CPython)在许多平台上可用，并且是众多实现中最常用的。
Python的动态类型有助于代码简化和组合，是许多平台的解释性语言，成为众多程序员编程首选的便携式选项。
Python是围绕可扩展对象模型构建的通用语言。
其面向对象的核心并不意味着对象定向是开发人员在用Python编程时最常用的方式。
它支持程序化编程，模块化编程和部分函数式编程。
Java PK Python之一：速度在网络I / O成本或数据库访问占主导地位的情况下，语言的具体效率不如技术选择和设计方面的整体效率重要。
Java和Python都不适合高性能计算，但在性能上，Java还是略胜一筹。
虽然一些Python实现(如PyPy)可以针对性能进行微调，但原始的便携式性能Python不占优势。
Java的效率优势体现在虚拟机执行。
程序执行时，JVM可以将字节码转换为本地机器码。
这种即时(JIT)编译让Java的性能略胜Python。
Java从其第一个公开版本起就支持并发，而Python则是按序执行。
在当前多核处理的趋势下，Java代码更易实现。
Java PK Python之二：实用敏捷性漫长的发展中，Java和Python都受益匪浅。
Java通常被认为与敏捷开发及其社区有更密切的联系。
Python在敏捷领域一直存在，并且受到诸多原因的影响而更加普及，包括DevOps运动的兴起。
Java比Python具备更一致的重构支持，一方面，它的静态类型使自动化重构更可预测和可靠，另一方面是Java开发中IDE(例如IntelliJ，Eclipse和NetBeans)的普及。
Python的动态类型在代码中鼓励使用不同类型的敏捷性，其重点在于简洁和流动。
然而，Pythonic文化倾向于多种编辑器，而不是基于IDE，这意味着对强自动重构的支持较低。
JUnit的早期知名度及其与测试驱动开发(TDD)的关联意味着，在所有语言中，Java可能是唯一一个单元测试受到程序员一致欢迎的语言。
在IDE中自动包含JUnit已经在很大程度上对此有所帮助了。
Python的脚本起源和在其标准库中包含测试功能意味着Python对现代开发中自动化测试相当重视，尽管它更有可能是集成而不是单元测试。
在Java世界中，传统Java代码库可以通过采用另一种JVM语言来加以改善，例如使用Groovy或Clojure进行自动化测试，或者完全跨越Java Universe，例如使用Python来处理系统方面操作 。
Java PK Python之三：架构围绕Python Web框架构思的软件体系架构与Java的不会相差甚远。
Java和Python都有各自的开源社区，并有很多程序员一直在源源不断的贡献源代码，这些代码已经解决了常见或者不常见的问题，事实上，这两种语言都因开源社区而受益匪浅。
Java PK Python之四：历史遗留问题历史遗留问题在其技术上具有惯性。
当企业选择了一种编程语言，就很难再次更换。
例如，更多的企业项目后端可能会使用Java代码来扩展其功能，也许可以迁移到更新版本的语言，或者通过其他JVM语言(如Scala和Groovy)添加新功能。
Java在企业中的历史比Python更久，这也是招聘Java程序员的企业比招Python更多的原因。
Java PK Python之五：市场普及度Java和Python都是TIOBE编程语言排行榜上的前十名，并且是稳稳地占据前十名。
但Java一直比Python更受欢迎，但是Python的受欢迎程度已经超过了两种编程语言：Perl和Ruby。
此外，两种语言在教育中都具有强大的立足点，但Java比Python更常用于大学课程中。
结论Java和Python都是富有活力的编程语言，这两种语言与开放性相关联，所以公司，团队和程序员在做出决定时最好保持开放的态度。
python和java哪个好？
从语言本身来说，python语法简单，更易上手，具有非常强大的第三方库，使得开发效率更高，但python相对java来说，它的运行速度更慢。
从就业方向来说，随着人工智能和大数据的发展，让python颇受关注,python岗位的需求量也在日益增加，但是普及度还是没有java广，尤其是在三四线城市，java的岗位相对会更多一些。
也因为java技术相对成熟，其岗位竞争压力也更大。
从发展前景来说，python作为人工智能和数据分析的热门应用，尤其是在人工智能方兴未艾的今天，python的应用和发展前景还是很被看好的。
这两个学习方向也要结合自身的一些学历、想就业的城市、兴趣点等来综合判断选择！
