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的优缺点

这是我写的旋风式的简介 —— 我本来为亚马逊开发者杂志本月的期刊写的,但是发现我写的东西没法见人。 但是对于你天天要做的工作,你应该基于以下条款选择你的:库,文档,工具支持,操作系统集成,资源,和一堆其他的东西。这些条款跟计算机如何工作关系很小,但是跟人类如何工作关系甚大。 切换到 Java 就把你变成了两个序员 —— 一个处理那些你不需要关心的东西,另一个可以集中精力在问题本身上。这是一个很震人的改变,一个你应该很快就能习惯能喜欢上的改变。 你就是得小心点儿,因为和其他任何一样,你能很容易找出一堆人,他们很懂一门及其环境,但对品味,计算或者其他任何重要的东西却一无所知。 当你有怀疑时,还是雇那会好几门的 Java 序员,那厌憎 J2EE/EJB 之类松松跨跨的所谓框架的,那使用 Emacs 的。这都是一些实战经验。

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的注释符

常见: c 行注释:none 块注释: 扩展名:.c/.h c++ 行注释://这里是注释 块注释: 扩展名:.cpp/.h c# 行注释://这里是注释 块注释: xml注释:///这里是

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    的优缺点

    1万物之源C 难度:★★★ 人气:★★★★★ C是一通用型命令式计算机,其支持结构化、词汇变量范围与递归,同时亦是套能够预防类未预期操作的静态类型系统,最初构建目标在于写系统软件 3.了解C,也就了解了关于的一切,几乎所有现代都脱胎于C,因此了解C能够帮助大家快速掌握其它。 缺点: 1.运行时C不具备运行时检查机制。 2Java 难度:★★★ 人气:★★★★★ Java的热度一直居高不下,长期霸占排行榜前三名。Java是一门面向对象的,开发者可以利用其在计算机上创建应用序。 7C# 难度:★★★ 人气:★★★★ 这是一款强大而灵活的。 与其他一样,它也可用于创建多应用序。事实上,C#的功能只受限于我们的想象力。 从上面的对比我们不难发现,每都有它的优势和劣势,我们在选择呢,主要考虑几个要点。

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    对尾递归的支持

    实际上,很早之前大部分C译器就支持了这点,因为从技术上来看,并不是很复杂的事情。而C++也同理。 AWK   选择一脚本来测试这个问题,使用GNU awk来实现add awk ' function add(a,b) { if(a==0) return b return Ruby   Ruby的作者松本行弘也是Lisp的粉丝,当然,我想大多数的作者都会是Lisp的粉丝,因为它会给人很多启发。   实现奇偶判断如下: #! 尾声   测了这些以及相应的工具,其实还是在于函数式里,尾递归实现的迭代是我们经常使用的手段,译器/解释器的支持就会显得很重要了。 再深一步,我们会去想想,译器/解释器此处该如何做,是否可以对现有的设计进行修改呢?或者,对该/工具的未来怀着什么样的期待呢?再或者,如果我们自己也设计一,会如何设计这呢?……

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    屌爆了,一句话描述

    Python: What if everything was a dict? Java: What if everything was an object? J...

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    的深度学习库整理

    1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。    6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库,使用Python开发,实现了前馈神经网络(FNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、自码器(AE)、深度玻尔兹曼机(DBM) Torch是一款广泛适用于机器学习算法的科学计算框架。它使用容易,用快速的脚本LuaJit开发,底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua。 Julia 1. Lush(Lisp Universal Shell)是一面向对象的,面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工师们。它拥有机器学习的函数库,其中包含丰富的深度学习库。 DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定(DSL)。 .NET 1. Accord.NET 是完全用C#写的.NET机器学习框架,包括音频和图像处理的类库。

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    的深度学习库整理

    Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 6、deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库,使用Python开发,实现了前馈神经网络(FNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、自码器(AE)、深度玻尔兹曼机(DBM)和卷积神经网络 不需要其它软件,不需要译器,不需要安装包,不需要GPU,甚至不费吹灰之力。 Lua 1、Torch是一款广泛适用于机器学习算法的科学计算框架。 它使用容易,用快速的脚本LuaJit开发,底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua。 Julia 1、Mocha是Julia的深度学习框架,受C++框架Caffe的启发。 Lisp 1、Lush(Lisp Universal Shell)是一面向对象的,面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工师们。

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    的深度学习库整理

    1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。    6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库,使用Python开发,实现了前馈神经网络(FNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、自码器(AE)、深度玻尔兹曼机(DBM) Torch是一款广泛适用于机器学习算法的科学计算框架。它使用容易,用快速的脚本LuaJit开发,底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua。 Julia 1. Lush(Lisp Universal Shell)是一面向对象的,面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工师们。它拥有机器学习的函数库,其中包含丰富的深度学习库。 DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定(DSL)。 .NET 1. Accord.NET 是完全用C#写的.NET机器学习框架,包括音频和图像处理的类库。

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    亚马逊工师论的优缺点

    这是我写的旋风式的简介 ,我会讲C、C++、Lisp、Java、Perl (我们在亚马逊用到的所有)、Ruby (我就是喜欢) 和 Python,把 Python 加进来是因为 —— 好吧 但是对于你天天要做的工作,你应该基于以下条款选择你的:库,文档,工具支持,操作系统集成,资源,和一堆其他的东西。这些条款跟计算机如何工作关系很小,但是跟人类如何工作关系甚大。    切换到 Java 就把你变成了两个序员 —— 一个处理那些你不需要关心的东西,另一个可以集中精力在问题本身上。这是一个很震人的改变,一个你应该很快就能习惯能喜欢上的改变。    你就是得小心点儿,因为和其他任何一样,你能很容易找出一堆人,他们很懂一门及其环境,但对品味,计算或者其他任何重要的东西却一无所知。    当你有怀疑时,还是雇那会好几门的 Java 序员,那厌憎 J2EE/EJB 之类松松跨跨的所谓框架的,那使用 Emacs 的。这都是一些实战经验。

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    学好这13数据结构,应对(C++版)

    以 C++ 本身提供的数据结构为例。如果能掌握这 13 数据结构,相信在学习其它的时候就不费劲了。 在以前最小栈算法中我们详细介绍了这数据结构。图解最小栈(LeetCode155. Min Stack)。 ? s.push(1); s.pop(); cout << "top=" << s.top() << endl; s.size();} 映射 map、unordered_map map 是一<em>种</em>保存 us.insert(5); // 7,3,4,5 for (auto v : us) { cout << v << endl; }} 总结 我们介绍了 C++ <em>语</em><em>言</em>本身提供的数据结构 这些数据结构在其它<em>语</em><em>言</em>中几乎也会提供,而且底层实现基本一致,所有只有掌握了这些数据结构原理,在学习一门其它<em>语</em><em>言</em>变的非常轻松,调用 API 时更爽。

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    学妹说要和我去看《Hello World》我教学妹用不同输出“Hello World”

    本文是成为你的问候世界,你刚开始就一个重要旅的一方式。尽可能多的学习之旅。如果您很好奇并想了解如何在最流行的 12 中做到这一点,那么让我们开始吧。 1. C C是一高级通用,非常适合开发固件或便携式应用序。 C# C# 是一通用的多范式,包括强类型、命令式、声明式、函数式、泛型、面向对象和面向组件的学科。 JavaScript JavaScript,通常缩写为 JS,是一高级的解释性。它也是一具有动态、弱类型、基于原型和多范式的。 PHP PHP:Hypertext Preprocessor 是一为 Web 开发设计的服务器端脚本,但也用作通用

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    谷歌发布新,专治SQL“不服”

    (又有新了?“扶我起来,还能学”) 逻辑解决SQL的局限性 谷歌为什么要推出这样一门新的? 有道是,“数据是新世纪的石油”。 市面上开发了很多可供大家选择的数据库查询和相应的库。 其中,逻辑最能解决SQL的局限性。 逻辑Logica Logica就是这样一门逻辑。 何为逻辑? 逻辑典范,它设定答案须符合的规则来解决问题,而非设定步骤来解决问题,过是事实+规则=结果。 Logica继承自Yedalog(早期谷歌开发的一),是一类似数据日志(Datalog-like)的逻辑。 谷歌工师们鼓励大家积极尝试Logica。 很多人很高兴看到Google推出的这样一门新的逻辑,但表示被主流采用还有很长的路要走。 ?

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    谷歌发布新,专治SQL Boy“不服”!

    (又有新了?“扶我起来,还能学”) 逻辑解决SQL的局限性 谷歌为什么要推出这样一门新的? 有道是,“数据是新世纪的石油”。 市面上开发了很多可供大家选择的数据库查询和相应的库。 其中,逻辑最能解决SQL的局限性。 逻辑Logica Logica就是这样一门逻辑。 何为逻辑? 逻辑典范,它设定答案须符合的规则来解决问题,而非设定步骤来解决问题,过是事实+规则=结果。 Logica继承自Yedalog(早期谷歌开发的一),是一类似数据日志(Datalog-like)的逻辑。 只有一个人的关注点是这个新的名字和一家公司撞名了 ? END

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    都摆起地摊

    公司要做一个新的网站,可预算有限,听说为了生计,们都摆起了地摊儿,我决定去瞧瞧,看看能不能淘点做网站需要的东西。 ,C给我打起了招呼。 “我想要建个网站”,我回答到。 “那你可算来对地方了”,C摊主起身说到,“建网站总得需要一个Web服务器吧,你看这里,apacheweb服务器,卖的可好了” ? 上万连接不在话下”,C摊主自豪的说到。 ? 随后摊主给我展示了这个nginx服务器的能力,果然不错,我加入了购物车,继续往前逛。 挑选web应用开发框架 没走几步来到 C# 的摊前。 既然做网站,可得试试我们家的.NET Framework哦,装备,应有尽有。”,C#热情的拉着我过去。 ? “这,不太好吧,这PHP也是大品牌啊” Java摊主摇了摇头,“他一个脚本怎么跟我们比啊?

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    5将死的

    ,那么旧的呢? 它们的前途一般是这样两:仍然可以使用,但逐渐不受大家欢迎;直接完全死去。和之前的十佳最受欢迎的相反,本文我们预测以下这几面临着死亡威胁: ? Alan Cooper初期使用的是别的,但是比尔盖茨让他换成BASIC,因为盖茨认为那是当时最为简单的。 Borland Delphi的创造引领者,Anders Hejlsberg也到微软工作,并且引领创建了一个新的——C#。这非常类似于Java。 该借用了BASIC法,但是它的码方法却与C#相似。

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    适合入门的几

    往往对于初学者来说,摆在眼前最困惑的就是选择一门适合自己的来进入的世界。小在这里就为大家推荐几适合初学者入门的。 C ? 当之无愧的初学者的首选。 它起源于19世纪70年代,是大学里面计算机专业学的第一门,是一门使用非常广泛,通用的,它深远地影响了其后的几乎每一。如果你学习它会使你获益,即使你之后并不去使用这。 C#是一安全的、稳定的、简单的、优雅的,由C和C++衍生出来的面向对象的。它在继承C和C++强大功能的同时去掉了一些它们的复杂特性(例如没有宏以及不允许多重继承)。 如果不追求跨平台,只满足在win系列操作系统上运行那么它是你入门的首选。 java ? Java是一可以撰写跨平台应用序的面向对象的序设计。 Python是一代表简单主义思想的。阅读一个良好的Python序就感觉像是在读英一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白本身。

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    24的Hello World

    这篇文章主要介绍了 24 的 Hello World 序,包括熟知的 Java、C 、C++、C#、Ruby、Python、PHP 等,需要的朋友可以参考下。 Hello World,几乎是序猿学习的第一个序。心血来潮,汇总并整理了下主流开发如何实现,包括大致快速了解下这门、开发、译、环境搭建、运行、简单等,其实很多是有关联的。 说明: R ,一自由软件与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 #注意,句末有点号 说明: Prolog(Programming in Logic)是一逻辑。它建立在逻辑学的理论基础之上,最初被运用于自然等研究领域。 附录: IEEE Spectrum 根据十多个数据来源,对的使用普及率进行了统计,公布了 2014 年总排行榜前二十名、Web 开发排行榜前十名以及移动应用开发排行榜前十名。

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    【学习】R优点

    它也被称为“R Project”,具有多描述,例如: 用于统计分析、数据可视化和预测建模的数据分析软件 一面向对象的,提供了对象、运算符和函数来探索、建模和可视化数据 用于统计分析的环境,支持几乎所有数据分析所需的数据处理 该库简单易用,采用了类似于R法,并打包了可立即运行的预构建并行算法。在基础之上,R分析师将能够显著提高工作效率。 如果人员未能在库中发现他们所需的预构建R函数,他们可以充分利用并行构造器,使用在开源 R序包中提供的算法,创建自己的并行版本。 此外,Teradata Aster R解决方案还使用R序包构建了强大的序,能够访问100多个Teradata Aster Discovery Portfolio分析产品和5,000多个开源R序包 人员可以轻松调用任意Teradata Aster预构建的函数,以对其所有数据执行数据准备、探索、统计和机器学习函数,而无需解读数学难题和写并行序。

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    C基本定义)

    数组指针即“指向某个数组的指针”,指针数组即“存放了一堆指针的数组”,函数指针即“指向某个函数的指针”,这些与其说是法,不如说是小学文。

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      腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等,满足各行各业的文本智能需求。

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