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为什么这么多人对谭浩强的C语言教材吐槽

现在大学教材,几乎说到C语言都会提到谭浩强的C语言程序设计,一提到此书真知道的或者道听途说的都会对老谭嗤之以鼻。小编也是从老谭的教材开始入门的,相比现在的很多学弟学妹也是用着他的教材,小编就根据亲身的经历说下被吐槽的三个原因: 1.教材更新速度太慢,导致和当前的C99版本标准不一致。 很多人吐槽说,谭浩强的文章里面的代码放在机器上运行,根本不能运行通过,这种很多是老标准和新的标准冲突所致。主要是原因还是整体版本更新速度偏慢,计算机时代数据,概念更新速度比以往任何时候都快,还抱着老学究的姿态,注定会有脱节

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11年C/C+开发经验的大神给小白学习C语言的一些建议,自学不再迷茫!

我相信,这可能是很多朋友的问题,我以前也有这样的感觉,编程编到一定的时候,发现能力到了瓶颈,既不深,也不扎实,半吊子。比如:你长期地使用Java和.NET ,这些有虚拟机的语言对于开发便利是便利,但是对于程序员来说可能并不太好,原因有两个: 虚拟机屏蔽了操作系统的系统调用,以及很多底层机制。 大量的封装好的类库也屏蔽了很多实现细节。 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群:三四零六五一六八七,不管你是小白还是大牛,小编我都挺欢迎,不定期分享干货,包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和

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呕心沥血完成结构体+枚举+联合体小结

c语言里的结构体其实和面向对象的编程语言里的对象很类似,它可以描述我们现实世界里的绝大部分事物。举个例子,如果要描述一辆汽车,可以把汽车这个对象封装起来,定义一个Car结构体,而汽车包含了很多信息,有型号、价格、油量、性能、甚至汽车的构造等等,将这些属性封装到汽车Car结构体中,不仅让人一目了然,更重要的是便于管理,想要修改或增删某些属性时会变得很简单。结构体可以嵌套,我们又可以定义一个更大的结构体“交通工具”,交通工具又可以包含汽车、飞机、火车、自行车等等。以此类推,这样有了结构体世界很多事物都可以在代码世界里进行描述了,是不是很妙?

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C语言学不会,编程能力无法提升?你的问题我来解决!

C语言学不会,编程能力无法提升?这篇文章助你走上编程大牛之路。现在很多小伙伴都在学习C语言,C语言作为一门入门语言可以让你更加容易的了解计算机原理且C语言想单片机嵌入式方向发展的话也可以为你将来的就业提供一定的基础。 但是在学习C语言的时候会有很多人感觉学起来很吃力,比较简单的程序都要想半天。学了很久发现自己还是什么都不会。 那么为什么会造成这种原因呢?这些问题该如何去解决呢?学习过程中编程能力提升不上有该怎么去解决呢? 📷 学编程最重要的是实践,就是写代码、看别人写的代码、再写代码,你看再多的书,不写代码

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机器视觉应用方向及学习思路总结

1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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