对于云服务器，主要承载几个方面的工作，功能层面：为企业提供iaas层的硬件资源，包括数据的分布式存储和分布式计算；资源层面：提供资源集成的动态管理，为paas提供相关的资源共享服务第三层，与物理服务器相比，它对企业用户没有影响，需要提前购买自己的固态应用服务器硬件，而租用云服务器的方式是按年付费。云服务器虽然有效降低了it运维成本，但同时企业核心数据也暴露出数据安全隐患。
然而，随着云形态的演变，“云岛和云轴”也随之而来。对于企业用户来说，由于云的存在，原有的信息竖井并没有得到根本的解决。因此，一个能够实现云到云集成、云到端、端到端无缝连接和融合的中间集成平台，是云后企业的迫切需求，以避免云后出现云岛、云轴的局面。
综上所述：云服务器确实可以灵活适应和扩展，有效解决it服务器运维管理的难题，但企业走向云时，需要理性面对和选择，不要盲目跟风。同时，还应考虑云集成和数据对接的模式和规范管理，避免仅仅转变物理应用部署模式，而不是从根本上解决企业实际数据管控需求。
目前，人工智能的主流仍然是使用python语言和c/c。事实上，你在网上搜索时可以发现人工智能使用的是python语言。事实上。ai的底层逻辑是用c/c编写的，python只负责编写一些实现逻辑。例如，什么是第一步，什么是第二部分，等等。
ai的核心算法是用c/c编写的，因为它们计算量大，需要非常精细的优化、gpu和特殊的硬件接口。而这些，只有c/c能做到。
我们之所以使用python，是因为它易于使用并具有粘合语言特性。c/c需要一个从其他语言到c/c的跨语言接口，因此基于python的特点，python是首选。
所以目前，人工智能编程的主要语言是c/c，其次是python。
其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用c/c写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。
人工智能的核心算法都是用c/c写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要gpu，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有c/c可以做到。
而之所以用到python，是因为python的易上手和胶水语言的特性。c/c需要一个其他语言到c/c的挂跨语言接口，那么基于python的特性，python是首选。
所以目前人工智能编程主要的语言是c/c，其次是python。
希望以上的回答能对你有用，谢谢~
