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最新編程語(yǔ)言排行榜出爐：Java歷史首次被趕出前三
- 來(lái)自TIOBE的最新12月份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示， Python繼續(xù)霸榜編程語(yǔ)言第一 ，與C語(yǔ)言、C++語(yǔ)言并列今開發(fā)者使用的最流行的三大編程語(yǔ)言。這是C++首次超越Java進(jìn)入前三，也是 自2001年TIOBE指數(shù)開始以來(lái)，Java首次掉出榜單前三名。20年前，Java曾是全球最流行的編程語(yǔ)言，不過(guò)這些年來(lái)在整體處于下降渠道。其實(shí)， 很早之前就在流傳“Java已死”，2010年Oracle收購(gòu)Sun和Java之后，人們就預(yù)測(cè)它將會(huì)減少一半的市場(chǎng)。
- 關(guān)鍵字： Python C語(yǔ)言 C++ Java 編程語(yǔ)言
如何使用Python編程語(yǔ)言和ADALM2000創(chuàng)建虛擬示波器
- 一個(gè)功能齊全的物理實(shí)驗(yàn)室造價(jià)不菲，其中的各式實(shí)驗(yàn)儀器常常價(jià)格昂貴，而且管理復(fù)雜。試想如果能夠構(gòu)建一個(gè)可放入口袋、隨時(shí)便攜的虛擬電子實(shí)驗(yàn)室，那么將為未來(lái)帶來(lái)無(wú)限的可能。虛擬電子實(shí)驗(yàn)室，是通過(guò)一系列基于軟件的應(yīng)用來(lái)實(shí)現(xiàn)的仿真電子儀器所組成的模擬實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，用戶可以在該環(huán)境中開展大量電子實(shí)驗(yàn)。 本文旨在演示用戶如何使用ADI ADALM2000和簡(jiǎn)單的開源編程語(yǔ)言Python開發(fā)所需的虛擬實(shí)驗(yàn)室儀器。通過(guò)Python與ADALM2000相結(jié)合，可以開發(fā)多種虛擬實(shí)驗(yàn)室儀器，如示波器、信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字萬(wàn)用
- 關(guān)鍵字： Python ADI 虛擬示波器
什么編程語(yǔ)言性能最好？C語(yǔ)言無(wú)懸念第一、Python墊底
- 什么編程語(yǔ)言最好？這是個(gè)能讓各路程序員吵翻天的話題，每種語(yǔ)言都有自己的擁躉，全球現(xiàn)在找出三五十種編程語(yǔ)言都不是問(wèn)題，熱門的至少也有20種，先不說(shuō)這些語(yǔ)言好用與否，它們的性能也是個(gè)重要指標(biāo)?！ ∧姆N編程語(yǔ)言性能最好？這事還真有人做了排名，The Benchmarks Game選擇了目前熱門的25種語(yǔ)言做了測(cè)試，具體有十大項(xiàng)目，如下所示： fannkuch-redux n-body spectral-norm mandelbrot pidigits regex-redux fasta k-
- 關(guān)鍵字： 編程語(yǔ)言 C語(yǔ)言 Python
Python首次超越Java成第二最受歡迎的編程語(yǔ)言
- 11 月 5 日消息TIOBE 近日公布了今年 11 月最受歡迎編程語(yǔ)言排行榜，35 歲的 Python 首次超過(guò)了 Java，成為第二受歡迎的編程語(yǔ)言?！ ≡?Tiobe 的最新指數(shù)中，Python 是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的首選，現(xiàn)在僅次于 C，位居第二，將 Java 打落到第三位?！ ∵@是 Tiobe 指數(shù)近 20 年的歷史上，第一次出現(xiàn) Java 和 C 語(yǔ)言不是兩大頂級(jí)語(yǔ)言的情況。第三也是 Java 在 Tiobe 指數(shù)中的最低位置，Tiobe 指數(shù)使用多個(gè)搜索引擎上的查詢來(lái)得出其評(píng)級(jí)。
- 關(guān)鍵字： Python Java
我從GitHub上看到了編程語(yǔ)言八年變遷史 | Reddit 30.7k
- 最受歡迎的編程語(yǔ)言是什么？ 還是得用GitHub來(lái)統(tǒng)計(jì)才合適。 最近，一位博主PieChartPirate統(tǒng)計(jì)了從2012年6月-2020年6月GitHub上最受歡迎的編程語(yǔ)言，看到了整個(gè)語(yǔ)言的變遷史，一直穩(wěn)居第一寶座的是JavaScript?！ ∵@一結(jié)果分享在Reddit上，三天就獲得了30.7k熱度?！ ∮芯W(wǎng)友驚訝，R語(yǔ)言竟從沒有出過(guò)「其他」的行列?！ ∵€有人為Python打call～ 大體來(lái)看，即使陸續(xù)有新語(yǔ)言入局，但是三足鼎立的局面并沒有太大的變化?！ ±洗蟾鏙avaScript，Pytho
- 關(guān)鍵字： GitHub 編程語(yǔ)言 JavaScript Python Java
快速提升Python數(shù)據(jù)分析能力的七個(gè)神奇方法
- 前言使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一件專業(yè)領(lǐng)域的事情，所以要想強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析的技能，需要大家不斷練習(xí)。同時(shí)，我們也需要向有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)他們的專業(yè)技巧。這篇文章我們介紹來(lái)自數(shù)據(jù)分析大師分享的七個(gè)可以提升分析能力的方法。1.Pandas 分析包這個(gè)工具的好處是顯而易見的。下面的動(dòng)畫是調(diào)用簡(jiǎn)單方法df.profile_report()的結(jié)果，看看自己的結(jié)果報(bào)告:使用這個(gè)工具很簡(jiǎn)單，只需安裝和導(dǎo)入pandas分析包。2.使用Cufflinks和Plotly繪圖我們中的大多數(shù)人都是所謂的“有經(jīng)驗(yàn)的”數(shù)據(jù)科學(xué)家
- 關(guān)鍵字： Python 數(shù)據(jù)分析
OpenCV+Python計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)學(xué)——目錄匯總
- EEPW的各位小伙伴們大家好，很榮幸，能夠借EEPW的風(fēng)水寶地，做一期有關(guān)OpenCV的教學(xué)系列帖。OpenCV是一個(gè)基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)，使用它，我們可以完成對(duì)數(shù)字圖像的一系列處理工作，從而進(jìn)一步設(shè)計(jì)圖像識(shí)別類的運(yùn)用，比如停車場(chǎng)的車牌號(hào)碼識(shí)別，馬路上的道路交通標(biāo)識(shí)識(shí)別，物品識(shí)別，人臉識(shí)別等機(jī)器視覺領(lǐng)域。OpenCV可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效，同時(shí)由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)提供了
- 關(guān)鍵字： OpenCV Python 計(jì)算機(jī)視覺
謹(jǐn)記四條規(guī)則，便可寫出完美的Python命令行程序
- 作為 Python 開發(fā)者，我們經(jīng)常要編寫命令行程序。比如在我的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，我要從命令行運(yùn)行腳本來(lái)訓(xùn)練模型，以及計(jì)算算法的準(zhǔn)確率等?！ ∫虼耍奖愀子玫哪_本能夠很好地提高生產(chǎn)力，特別是在有多個(gè)開發(fā)者從事同一個(gè)項(xiàng)目的場(chǎng)合下?！ ∫虼耍医ㄗh你遵循以下四條規(guī)則： 盡可能提供默認(rèn)參數(shù)值所有錯(cuò)誤情況必須處理(例如，參數(shù)缺失，類型錯(cuò)誤，找不到文件)所有參數(shù)和選項(xiàng)必須有文檔不是立即完成的任務(wù)應(yīng)當(dāng)顯示進(jìn)度條 舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子 我們把這些規(guī)則應(yīng)用到一個(gè)具體的例子上。這個(gè)腳本可以使用凱撒加密法加密和解密消息
- 關(guān)鍵字： Python
Python程序員的30個(gè)常見錯(cuò)誤
- 文章中，我將總結(jié)新老Python程序員常犯的一些錯(cuò)誤，以幫助你們?cè)谧约旱墓ぷ鞅苊夥竿瑯踊蝾愃棋e(cuò)誤。 首先我要說(shuō)明一下的是，這些都是來(lái)源于第一手的經(jīng)驗(yàn)。我以講授Python的知識(shí)為生。在過(guò)去的7年里，我已經(jīng)給上千名學(xué)生講授上百堂Python的課程，同時(shí)看著這些學(xué)生們犯同樣的錯(cuò)。也就是說(shuō)，這些是我看著Python初學(xué)者活生生犯的錯(cuò)，千百次的錯(cuò)?！ ∈聦?shí)上，這些錯(cuò)誤實(shí)在是太普遍了以至于我敢保證你剛開始學(xué)的時(shí)候是一定會(huì)犯的?！ 澳敲词鞘裁茨?”你會(huì)問(wèn)，“你也會(huì)在Python里犯那么多錯(cuò)么?”是的。Pyth
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里
- 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長(zhǎng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過(guò)本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時(shí)，在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?！ 》植际接?jì)算 2018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)克服 GPU 極限。無(wú)論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語(yǔ)言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬(wàn)個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
- 關(guān)鍵字： GPU Python
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)python的理解，并與今后在此搜索python的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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