一、专科园林技术难不难学？
园林专业也不是真的很难学。
好不好学，要看自己的努力程度和爱好。如果你喜欢植物、喜欢画图，而且又有自己的想法，那么，学园林很适合。
学园林，第一个必备的技能是有绘图的功底，这样绘图对你来说是事半功倍，如果没有绘图功底，又学了园林，当然大学也会开素描和水彩课，这种课程提升你的绘图水平有限，需要自己另外报班学习。
第二个就是要学植物，知道植物什么时候开花，开什么颜色的花，木本还是草本，冠幅多少，阴生植物还是阳生植物，观赏特性是什么，如何配置，这些都得掌握，这些主要是在课堂要努力学习，识记的知识，还有就是在实习时认识植物。
第三个就是有想法，有创新。设计意图，园林景观名称，植物配置说明，剖面图，俯视图等等，要把自己的想法都画出来。
第四个就是我想说工作以后的前景，只要肯吃苦，肯定能找到工作，就业率高，但是工资低，还经常加班改图。如果是觉得真心喜欢园林，那么虽然忙，加班，但是学到的东西多，有付出就有回报。
二、信息技术难不难学？
比较难学。
信息技术（IT即InformationTechnology）就是感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术。也许您不满意这个定义，但这的确是一个又简洁、又具体、又系统、又实用的定义。
信息技术产业，又称信息产业，它是运用信息手段和技术，收集、整理、储存、传递信息情报，提供信息服务，并提供相应的信息手段、信息技术等服务的产业。
三、3d画图难学不？
对于会画图的人来说不会很难，但是画图零基础的人比较难完成。在短视频平台可以通过一些画图很厉害的人来学习有关3D画图的知识。看普通学者学习画图。或者是去辅导班学习比较好，那里有专业的人叫你如何画图。一步步来，事情都会做好的，只要你找对学习方式跟方法都会事半功倍。
四、马来语难，不，难学？
我也想请问。。
为什么你要学马来语啊？
跟楼上一样，我也是马来西亚人，同样的没那么常说马来语。。
如果是想来马来西亚留学，大概学基础就好了。。
因为在这里，英文就能沟通了，中文也可以，不过没那么广。。
如果真的要说起来的话，其实我个人是觉得不太难学。。
只是口音的部分会难。。
毕竟我自己说马来语的口音也跟马来人差很远。。
如果是要写，或者是要看懂的话，应该不会很难吧。。
觉得跟学其他语言没差别。。
五、智能控制技术专业难不难学？
智能控制技术很前沿的学科,就是当前最热门的人工智能类专业,虽然前景很好,但是难度比较大。
六、玉器雕刻的技术难不难学？
学会容易，学好较难，学精更难！玉器雕刻是门工艺，从设计，画图，到雕刻，哪道工序不是技艺？
如是只是学会，师傅把图画好，你只是照着刻，也许几个月就可学会，但是要根据玉石的纹理，颜色来设计一个事物，哪也许要学一辈子了，这就是为什么黄金有价，玉无价的道理！
七、数控技术应用难不难学的？
1、数控技术难学。
2、在学校里，学习难度最大的是数控专业，作业任务量最多的也是数控专业，期末考试最多的还是数控专业。数控行里一直流传一句话“要想学数控，要先学熬夜。”
3、虽然学会难度很大，但近几年来，数控技术的飞跃发展，数控机床的广泛应用，数控领域的庞大需求，无不一一显示着数控在现在这个社会的吃香程度，所以，你说，用处大吗？当然大，不然大家花时间和精力在数控领域上又有什么意义呢！而且本来就是工厂技术加工靠数控，机器简单易操作靠数控，工人安全高效率也是靠数控。所以，数控，可以说是工厂中的“必需品”。
数控技术在机械制造业的广泛应用，已成为国民经济发展的强大动力。
八、人工智能技术应用难不难学？
人工智能技术应用的学习难易程度取决于不同的方面。
首先，人工智能技术涉及多个学科领域，包括数学、计算机科学、机器学习、自然语言处理等，因此需要具备一定的数学和编程基础。对于初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力来学习这些基础知识。
其次，人工智能技术的更新迭代非常快，需要不断学习新的技术和算法来保持竞争力。因此，需要具备持续学习和自我更新的能力。
最后，实践经验也是非常重要的。通过参与实际的项目，可以更好地理解人工智能技术的应用场景和解决实际问题的方法，从而更好地掌握相关技能。
总之，学习人工智能技术需要具备一定的数学和编程基础、持续学习和自我更新的能力以及实践经验。对于初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力来学习，但是只要具备这些条件，学习人工智能技术并不是一件难事。
九、图像识别技术难不
图像识别技术一直是人工智能领域的一个重要分支，随着科技的不断进步，图像识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。然而，尽管图像识别技术取得了长足的进步，但仍然存在诸多挑战和难题。
图像识别技术的发展历程
图像识别技术的发展可以追溯到几十年前，但直到近年来随着计算机视觉和深度学习等技术的快速发展，图像识别技术才迎来了爆发式的增长。如今，图像识别技术已经可以实现识别物体、人脸、文字等多种复杂对象，为各行各业带来了巨大的便利。
图像识别技术的应用领域
图像识别技术已经广泛应用于医疗影像分析、智能安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域，为各行各业的发展提供了强大的支持。然而，随着图像识别技术的不断完善和普及，也暴露出了诸多问题和挑战。
图像识别技术面临的难题
图像识别技术虽然取得了长足的进步，但仍然难以克服诸多困难。其中，算法精度、数据标注、计算资源等方面都是图像识别技术难以避免的问题。算法精度是图像识别技术的核心问题，如何提高识别准确度、降低误识率是当前亟需解决的难题。
数据标注是图像识别技术中不可或缺的一环，但数据标注的质量和可靠性往往影响着算法的训练效果。如何快速、准确地进行数据标注是当前图像识别技术所面临的挑战之一。
计算资源是支撑图像识别技术运行的基础，然而随着图像数据的不断增加和算法的不断复杂化，计算资源的需求也在不断增加。如何高效利用计算资源，提高图像识别技术的运行效率是当前的一个紧迫问题。
图像识别技术的未来发展
虽然图像识别技术面临诸多挑战和难题，但随着技术的不断创新和进步，图像识别技术的发展前景依然光明。未来，随着深度学习、神经网络等技术的不断完善，图像识别技术的精度和效率将得到极大提升，为人工智能应用创造更广阔的空间。
总的来说，图像识别技术虽然难度不小，但随着科技的不断进步和技术的不断创新，图像识别技术的未来发展前景仍然广阔，我们期待着图像识别技术在更多领域的应用与突破。
十、计算机科学与技术难不难学？
这个问题的答案因人而异，不同的人对计算机科学与技术的难易程度会有不同的感受。但一般来说，计算机科学与技术涉及到很多数学、逻辑和编程相关的知识，需要花费大量时间和精力来学习和掌握。如果你对这些领域充满兴趣并且愿意投入努力，则可以逐渐掌握相关知识。
此外，计算机科学与技术领域也在不断发展和变化，需要保持对新技术和新知识的学习和更新。如果你喜欢不断挑战自己并且愿意保持学习状态，则可以在这个领域中获得成功。
总之，计算机科学与技术是一个广义而深奥的领域，需要耐心、毅力、兴趣和持续学习才能够掌握它。
