Prompt Title: C++ origin story.

"C++" is an extension of the C programming language, which was developed by Bjarne Stroustrup at Bell Labs in 1983. The "++" in C++ is a reference to the increment operator in C, which is used to increase the value of a variable by one. Stroustrup named his language "C with Classes" initially because he added support for object-oriented programming (OOP) constructs, such as classes, to C.

Later, as the language evolved and became more popular, the name was changed to "C++" to reflect the fact that the language was a superset of C and had additional features beyond those found in the original language. The "++" in the name also came to symbolize the language's ability to incrementally build on top of C, allowing developers to write more powerful and efficient code. So, C++ is called C++ because it is an extension of the C programming language with additional features and capabilities.

人工智能是一个快速发展的领域，如果你想入行实战，以下是一些建议：

1. 学习基础知识：学习编程语言（如Python），数据结构和算法等基础知识，这是理解和实现人工智能算法的基础。

2. 学习机器学习：机器学习是人工智能的核心，掌握机器学习的理论和应用非常重要。可以通过在线课程、书籍、博客等学习资源进行学习。

3. 掌握深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，它是实现人工智能的关键技术之一。掌握深度学习可以帮助你构建强大的人工智能应用程序。可以学习TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架。

4. 参加项目：参加实际的项目可以帮助你将学习到的知识应用于实际问题中，并提高实践能力。可以通过开源社区、竞赛、实习等途径参加项目。

5. 不断学习：人工智能领域的技术不断更新，你需要不断学习新技术和新算法，保持自己的竞争力。

总之，想要入行实战，需要有坚实的基础知识、掌握核心技术、参加实际项目、不断学习和探索。

从校园到职场，人工智能入行实战可以分为以下几个步骤：

1. 建立基础：首先需要掌握计算机基础知识和编程语言，如数据结构、算法、Python编程等。可以在学校选修计算机相关课程，也可以通过自学和在线课程等方式建立基础。

2. 学习人工智能：在基础知识的基础上，开始学习人工智能的相关理论和技术。可以通过在线课程、自学、参加机器学习竞赛等方式学习人工智能。

3. 参加实践项目：通过参加实践项目，将学习到的理论和技术应用于实际问题中。可以参加学校或社区组织的项目，或参加开源项目、实习等实践机会。

4. 建立人脉：在校期间可以通过参加技术社区、参加竞赛等方式建立人脉。在职场中，可以通过参加技术会议、加入技术社区、参加行业活动等方式拓展人脉。

5. 持续学习：人工智能领域变化迅速，需要持续学习和跟进新技术和新算法。可以通过阅读最新的论文、参加技术研讨会等方式不断提升自己的技术水平。

总之，从校园到职场，人工智能入行实战需要建立坚实的基础，学习人工智能的理论和技术，参加实践项目，建立人脉，并持续学习和探索最新技术。

I'm sorry, but as an AI language model, I don't have access to any specific information unless you provide me with more details such as the title, author, or topic of the book you are referring to. Please provide me with more information, and I'll do my best to assist you.

对不起，作为AI语言模型，我不知道所有的书籍。但是，基于我的知识，我可以告诉您一些关于人工智能入门的书籍，例如:

1. 《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）
2. 《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）
3. 《深度学习》（作者：Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville）
4. 《统计学习方法》（作者：李航）
5. 《人工智能：一种现代方法》（作者：Stuart Russell和Peter Norvig）

这些书籍都是入门级别的，适合初学者和有一定基础的人士。它们包含了很多关于人工智能基础知识和实践的内容。希望这些推荐可以对您有所帮助。

人工智能算法岗、工程岗、数据岗和产品岗等岗位在职责和技能要求上有所不同。以下是它们的主要区别：

1. 人工智能算法岗：算法岗位主要负责开发和优化机器学习和深度学习算法，需要熟练掌握数学、统计学、数据结构等基础知识，以及熟练使用Python、MATLAB等编程语言和机器学习相关的框架和工具。

2. 人工智能工程岗：工程岗位主要负责将人工智能算法应用于实际的产品和系统中，需要熟练掌握软件工程的基础知识，以及熟练使用Java、C++、Python等编程语言和相关的框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

3. 人工智能数据岗：数据岗位主要负责从海量数据中提取有价值的信息和知识，需要熟练掌握数据分析和数据挖掘的基础知识，以及熟练使用SQL、Python、R等编程语言和相关的数据分析和可视化工具，如Tableau、PowerBI等。

4. 人工智能产品岗：产品岗位主要负责人工智能产品的设计和运营，需要熟悉市场和用户需求，具备一定的产品设计和管理能力，以及对人工智能技术和行业趋势有深入的了解。

总之，人工智能算法岗、工程岗、数据岗和产品岗等岗位在技术和职责上有所不同，需要不同的技能和知识背景。根据个人兴趣和技能，可以选择适合自己的岗位发展。

好的，下面我会更详细地介绍人工智能算法岗、工程岗、数据岗和产品岗的区别。

1. 人工智能算法岗

人工智能算法岗位主要负责开发和优化机器学习和深度学习算法，需要具备以下技能和知识：

• 数学、统计学和概率论等基础知识，包括线性代数、微积分、概率论、随机过程等；
• 熟悉机器学习算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等；
• 熟悉深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等；
• 熟悉Python、MATLAB等编程语言和相关的机器学习框架和工具，如scikit-learn、Keras、TensorFlow等。

人工智能算法岗位需要深入了解机器学习和深度学习算法的原理和应用，并能够根据具体问题选择合适的算法，并进行优化和改进。

2. 人工智能工程岗

人工智能工程岗位主要负责将人工智能算法应用于实际的产品和系统中，需要具备以下技能和知识：

• 软件工程的基础知识，包括需求分析、设计、开发、测试和维护等；
• 熟练掌握Java、C++、Python等编程语言和相关的开发工具和框架，如Spring、Django、Flask等；
• 熟练使用机器学习相关的框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

人工智能工程岗位需要深入了解机器学习和深度学习算法的原理和应用，能够将算法应用于实际的产品和系统中，并解决实际问题。

3. 人工智能数据岗

人工智能数据岗位主要负责从海量数据中提取有价值的信息和知识，需要具备以下技能和知识：

• 数据分析和数据挖掘的基础知识，包括数据清洗、特征提取、数据可视化等；
• 熟练掌握SQL、Python、R等编程语言和相关的数据分析和可视化工具，如Tableau、PowerBI等；
• 熟悉大数据技术和分布式计算技术，如Hadoop、Spark等。

人工智能数据岗位需要能够从海量数据中提取有价值的信息和知识，并进行数据

挖掘和数据分析，能够设计和实现数据处理流程，并对数据进行可视化和报告。

4. 人工智能产品岗

人工智能产品岗位主要负责设计和开发人工智能产品，需要具备以下技能和知识：

• 用户研究和产品设计的基础知识，包括用户需求调研、用户体验设计等；
• 熟悉人工智能算法和技术的应用场景和优缺点，能够根据用户需求和产品定位选择合适的算法和技术；
• 熟悉产品开发流程和敏捷开发方法论，能够快速迭代和推出产品。

人工智能产品岗位需要能够理解用户需求和产品定位，并根据需求和定位选择合适的人工智能算法和技术，将其应用于产品设计和开发中。同时，需要深入了解产品开发流程和敏捷开发方法论，能够快速迭代和推出产品。

总体来说，人工智能算法岗、工程岗、数据岗和产品岗都需要深入了解人工智能算法和技术的原理和应用，并具备相关的技能和知识。不同岗位的侧重点略有不同，但都是人工智能领域不可或缺的角色。