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最新編程語言排行榜出爐：Java歷史首次被趕出前三

來自TIOBE的最新12月份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示， Python繼續(xù)霸榜編程語言第一，與C語言、C++語言并列今開發(fā)者使用的最流行的三大編程語言。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，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言，不過這些年來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Sun和Java之后，人們就預(yù)測它將會(huì)減少一半的市場。
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如何使用Python編程語言和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，那么將為未來帶來無限的可能。虛擬電子實(shí)驗(yàn)室，是通過一系列基于軟件的應(yīng)用來實(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和簡單的開源編程語言Python開發(fā)所需的虛擬實(shí)驗(yàn)室儀器。通過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、信號發(fā)生器、數(shù)字萬用
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什么編程語言性能最好？C語言無懸念第一、Python墊底

　　什么編程語言最好？這是個(gè)能讓各路程序員吵翻天的話題，每種語言都有自己的擁躉，全球現(xiàn)在找出三五十種編程語言都不是問題，熱門的至少也有20種，先不說這些語言好用與否，它們的性能也是個(gè)重要指標(biāo)?！　∧姆N編程語言性能最好？這事還真有人做了排名，The Benchmarks Game選擇了目前熱門的25種語言做了測試，具體有十大項(xiàng)目，如下所示：　　fannkuch-redux　　n-body　　spectral-norm　　mandelbrot　　pidigits　　regex-redux　　fasta　　k-
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Python首次超越Java成第二最受歡迎的編程語言

11 月 5 日消息TIOBE 近日公布了今年 11 月最受歡迎編程語言排行榜，35 歲的 Python 首次超過了 Java，成為第二受歡迎的編程語言?！　　　　　≡?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。　　這是 Tiobe 指數(shù)近 20 年的歷史上，第一次出現(xiàn) Java 和 C 語言不是兩大頂級語言的情況。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得出其評級。
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我從GitHub上看到了編程語言八年變遷史 | Reddit 30.7k

最受歡迎的編程語言是什么？　　還是得用GitHub來統(tǒng)計(jì)才合適?！　∽罱?，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言，看到了整個(gè)語言的變遷史，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。　　有網(wǎng)友驚訝，R語言竟從沒有出過「其他」的行列?！　∵€有人為Python打call～　　大體來看，即使陸續(xù)有新語言入局，但是三足鼎立的局面并沒有太大的變化。　　老大哥JavaScript，Pytho
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Windows系統(tǒng)安裝Python-3.6.4版本教程

1.第一步先去python的官方網(wǎng)站下載python的安裝包? 地址：https://www.python.org/downloads/?? 根據(jù)自己的系統(tǒng)選擇對應(yīng)的安裝包，我選擇的win系統(tǒng)的64位的2.下載完成之后，點(diǎn)擊進(jìn)行安裝? ?直接雙擊進(jìn)行運(yùn)行即可，會(huì)彈出如下界面，點(diǎn)擊運(yùn)行就行? ?? ?然后出現(xiàn)如下界面：? ?? 在這里我選擇的是自定義安裝（Customize install
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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
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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，使用它，我們可以完成對數(shù)字圖像的一系列處理工作，從而進(jìn)一步設(shè)計(jì)圖像識別類的運(yùn)用，比如停車場的車牌號碼識別，馬路上的道路交通標(biāo)識識別，物品識別，人臉識別等機(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
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機(jī)器人熱門編程語言及優(yōu)缺點(diǎn)分析

機(jī)器人編程語言最早于20世紀(jì)70年代初期問世，到目前為止已有多種編程語言出現(xiàn)，在眾多機(jī)器人編程語言中究竟哪種編程語言最好呢?我們將為大家介紹機(jī)器人研發(fā)中比較主流的5種機(jī)器人編程語言，并對他們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。
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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)行腳本來訓(xùn)練模型，以及計(jì)算算法的準(zhǔn)確率等?！　∫虼?，更方便更易用的腳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)目的場合下?！　∫虼?，我建議你遵循以下四條規(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
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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，以幫助你們在自己的工作避免犯同樣或類似錯(cuò)誤?！　∈紫任乙f明一下的是，這些都是來源于第一手的經(jīng)驗(yàn)。我以講授Python的知識為生。在過去的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，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。　　“那么是什么呢?”你會(huì)問，“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。無論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語言模型(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 萬個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
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