导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于DevOps和AI哪个难的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
谁能告诉我PS和AI那个难学点！！
这两个软件我都学过，不是哪个难学，得看你先学什么，如果你先学ps，那ai就比较难，先学ai，ps就难，我建议你这两个软件都学，ps处理位图，ai做矢量图，两个软件配合在一起就无所不能了，你就可以入平面设计这个行业了。或者学一下coreidraw也行，coreidraw也是做矢量图的。用它代替ai，我现在主要就是用photoshop和coreidraw这两个软件，我就是做平面设计的。
为什么DevOps很好，但却很难落地，大家对DevOps是怎么理解的？
DevOps不是一开始就有的，为什么现在的声音越来越大了。其实原因很简单，说明市场，也就是各软件公司碰到问题了，DevOps可以帮助解决这个问题，为客户创造价值。
那客户的问题又是什么呢？比如现在的互联网公司越来越多，市场的竞争也越来越激烈，产品迭代的频率越来越快，做得极致又成功的比如Netflix，可以做到一天发布好多次。如果还是像以前的模式，可能你的公司早就被淘汰掉了。
其实理解起来很简单，就像图上面一样Dev和Ops合作一起搞事情了（但上图的幽默用来隐喻实际的效果是刚刚好的）- 貌合神离。如果只管自己的一亩三分地，因为有各种KPI的原因，这也再正常不过。但试想一下，如果一家公司的KPI是：对开发团队，一个月内发布10个版本。对运维团队，线上环境可靠性是99.99%。很明显这样就会让开发团队和运维团队一下子变成了对立面。如果想快速发布版本，得过质量（测试团队）的关，还有运维团队的关，因为要上线，可能因基础设施等各种原因受到影响。再说运维团队，会很小心的测试，因为好容易弄稳定的环境，你又给我增加了新的风险，我当然不乐意了。
因为上面的种种制度的原因，再加上将Ops前置，导致的工作量和工作复杂度的加大，因为在软件行业，并没有因为新事务的出现，而消灭了一些复杂度，而是将复杂度从一个地方搬到了另一个地方。所以难度是变大了的。组织结构不动，观念不调整，就已经为DevOps落地埋下了失败的种子，再加上能力上需要提升，就会让这件好事情离成功越来越远。
软件开发难一点还是人工智能难一点？
这个问题从两个方面分别讨论吧，我给你分解开来更合理的解释一下。
做开发不如做算法？人工智能高端吗？
一，做开发不如做算法？
我并不这么认为，本人一直都从事算法工程师岗位，同项目组算法工程师也有不少，其实我觉得现在算法和开发的界限越来越模糊了，做开发不可能一味的不做任何思考的写代码，做算法的也不是整天琢磨和研究算法，我谈一下我对算法的感受，就拿计算机视觉算法岗位来说，目前成熟的算法已经很多，能够真正从底层、从网络架构和模式上做出有意义改变的屈指可数，从2012年Alexnet出现到现在，日常用的比较频繁的也就ResNet、mask rcnn、faster rcnn、ssd、yolo系列等每年顶会和期刊论文不少，但是真正可用的、可复现的太少太少，尤其在公司里，是没有那么多功夫和财力养着一大批算法工程师正在琢磨怎么改进，大多数或者是。绝大多数都是用上述提到的成熟狂进去，然后根据具体的场结合一些其他算法比如机器学习、优化算法、场景知识提出一种解决方案，然后编程实现并验证，就比如计算机视觉，主要就是拿着成熟的框架结合tensorflow或pytorch之类的框架搭建出来平台，跑出结果，看看有没有过拟合？精度怎么样？召回率查准率如何？然后通过一些方法去解决，当然这些方法里几乎也都是现成的，所以我个人认为开发和算法并没有明显的界限，我觉得题主所说的开发可以视为开发中的前段，算法可以视为后端，从事算法日常大部分工作时间也在和代码打交道，所以我觉得没有谁不如谁，做开发把实力打牢固，肯定也会很受欢迎。
二，人工智能高端吗？
我的回答是肯定的，如果不高端国家也不会那么重视，也不会那么多大企业都趋之若鹜的布局AI，计算机视觉、自然语言、推荐、强化学习这些有太多的应用场景，如果一旦精度、速度等方面达到要求的确可以做出很牛逼很高端的东西，比如之前看了一个新闻说现在计算机视觉在医学方面看x光已经达到了专家级别，另外在医学方面糖尿病视网膜疾病、青光眼、癌细胞识别也都有很多突破，但是，我觉得目前的人工智能还有很多问题存在，比如训练速度缓慢、受限于数据量、在时序方面还有很多问题，比如计算机视觉在语义方面还有很大障碍，深度学习的可解释性差，但是不可否认，人工智能这么广义的一个方向前景是很美好的，这期间有很多问题需要攻克。
这个问题其实需要从多个角度展开来回答。如果想成为顶尖高手都不容易，但如果说仅仅是想入个门自己玩一下，人工智能会简单一些，为什么这么说呢？从语言的角度来说Python提供了大量的人工智能方面的库供我们免费试用，我们不需要知道任何算法的原理，只需要调用一下接口就可以达到我们想要的目的，如果练习的项目再选择视觉方面的，比如机器学习入门练习的项目鸢尾花分类，我们还可以看到中间的结果输出，很容易获得成就感，而软件开发短时间内，如果靠自己比较难获得明显的一个开发成果，从成就感的培养上来说就差一些。再换一个角度，如果是想从事这两个方向上的工作，那还是软件开发会容易一些，从事软件开发所需要的基本条件就是毅力，坚持下去基本都能学会，过程可能会枯燥一些。如果要从事人工智能，基本条件要求的就多一些，比如高等数学，统计，线性代数方面都需要，如果不懂这些，就像上面说的，我们也仅仅是能够写出来一些人工智能的程序，而不懂其原理，而这些原理恰恰是面试的时候必考的，哪些算法适合什么场景，哪些参数该如何调优。所以，简单还是难，还是看你的目的是什么。希望解决了你的疑问。
人工智能要比软件开发要求高很多。人工智能中的软件编程只是基本要求。还需要有一定的概率学数学相关专业比较深的知识。所以说目前能真正做好人工智能的人才薪资都比较高。
人工智能要难一些，人工智能包含了软件开发，人工智能就是编程而来的
ai难学还是ps难学
ai难学。
ai的内容比ps要少，当然相对的工作面也比ps要窄，但是学起来的话，说实在的反而是ps更容易上手学习，也强烈建议先从ps学起。
ps是平面设计软件的基础，它包括了路径，图层，蒙版，通道等等平面设计软件经常遇到的功能。先学ps能提高你学习其他平面软件的效率。
ps的教程最广泛，最容易在网上找到详细的教学内容，ps相关的贴吧，论坛，qq群也数量众多，利于自学。
ai软件跟ps的区别
一、原理上的不同：
PS是处理位图的，AI是矢量图的
1、由于PS是基于像素的编辑，AI是基于对对象的编辑。所以AI编辑排版操作效率更高。
2、同样是画一根线，PS是生成若干的像素点，而AI则是用点与点坐标确定位置。所以制作的图片内存占用小（对电脑要求不高）且可以无限放大而不失真。
3、AI对于效果编辑没有PS强大，如加阴影等需要大量的运算。同时AI缺少颜色，色调编辑的工具。
二、功能上的不同：
AI主要用来绘制图形，而PS主要用来处理照片、图像。
三、用途不同：
AI主要用于企业VI（LOGO）的制作、矢量插画绘制等等，因为矢量图在这个方面比较有优势。AI还比较擅长的是文字排版，很多手册、宣传页、海报等制作是通过AI来完成。尽管AI在一定意义上可以编辑一下像素图，但编辑能力远不如PS。
PS在修图和绘画方面比较擅长，因为照片、图片等等就是像素图。PS主要用于图片的修改、编辑，和素材的编辑制作，当然也会做一些排版工作。尽管PS也有一些矢量编辑功能，但使用起来没有AI方便。
ai软件跟ps区别 哪个难学
AI是矢量绘图软件，PS操作的主要是位图处理；AI是一个用于图像的"制作"软件，而PS是用于图像的"处理"软件。
ai和ps的区别
1、原理不同
PS是目前唯一一款图片处理软件，AI是矢量绘图软件，PS操作的主要是位图处理，那位图的特点就是说放大无限呗的话是会有像素格，也就是所说的马赛克，那AI不一样，他不能进行图片处理修饰，仅仅是用来绘图使用的，所作图的效果是矢量的，也就是放大无数倍也不会模糊，效果不变，用AI的话主要做插画会好些。
2、功能不同
AI是一个用于图像的"制作"软件，而PS是用于图像的"处理"软件。AI是用于制作一些分辨率比较高的图像，比如那些需要印刷的如画册啊,海报的可以用这个。PS的话就是用于图像的修改。
3、用途不同
AI主要用于企业VI（LOGO）的制作、矢量插画绘制等等，因为矢量图在这个方面比较有优势。AI还比较擅长的是文字排版，很多手册、宣传页、海报等制作是通过AI来完成。尽管AI在一定意义上可以编辑一下像素图，但编辑能力远不如PS。
PS在修图和绘画方面比较擅长，因为照片、图片等等就是像素图。PS主要用于图片的修改、编辑，和素材的编辑制作，当然也会做一些排版工作。尽管PS也有一些矢量编辑功能，但使用起来没有AI方便。
ai难学还是ps难学
ai的内容比ps要少，当然相对的工作面也比ps要窄。
但是学起来的话，说实在的反而是ps更容易上手学习，也强烈建议先从ps学起。
原因如下：
1，ps是平面设计软件的基础，它包括了路径，图层，蒙版，通道等等平面设计软件经常遇到的功能。先学ps能提高你学习其他平面软件的效率。
2，ps的教程最广泛，最容易在网上找到详细的教学内容，ps相关的贴吧，论坛，qq群也数量众多，利于自学。
3，ps学习的人远远多于学习ai的人，不管你找老师还是找一起学习的小伙伴，ps都更加容易。
4，ps实用性更强，可以轻松达到很多效果，学习ps很容易有实践机会，学起来也相当有成就感。
所以ps学习内容虽然多于ai，但是学起来很有乐趣，反而更容易让你学会。等你学会ps以后，ai就不算什么难事了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于DevOps和AI哪个难的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于DevOps和AI哪个难的相关内容别忘了在本站进行查找喔。