总是被问到，如何学习C和C++才不茫然，才不是乱学，想了一下，这里给出一个总的回复。 一家之言，欢迎拍砖哈。 1、可以考虑先学习C. 大多数时候，我们学习语言的目的，不是为了成为一个语言专家，而是希望成为一个解决问题的专家。做一个有用的程序员，做一个赚钱的程序员。我们的价值，将体现在客户价值上，而不是语言写得好不好看。 C++是C的一个面向对象的解释，C++为C扩充了大规模工程应用，复杂的系统结构的组织和掌控方法，但是，我认为，C++骨子里还是C的。 毕竟，解决具体问题，每个函数内部，都是用C的方式写程序，还是面向过程的。 因此，想要学习好C++，我的建议，先学习C，先学解决问题的能力，再讨论解决大问题的能力。就是先学习怎么走路，再学习怎么跑步。 2、学习C的过程中，一定要理解结构化编程思维。 为什么呢，我前面有文章说过，软件语言的发展过程，就是一个数据私有化的过程，大型工程应用，强调高内聚，低耦合，模块化设计，保持代码最大的灵活性和安全性。 这是现代工程化开发的核心和灵魂。 因此，利用C这门语言入门，借此理解结构化开发思维，可以说是个很方便的路子。因为C的函数，本来就是为重用做准备的。同时，全局变量和cpp内部私有变量的差别，其使用原则，这些都能学到很多结构化开发思维。 3、开始学习C++ C++不难学的，很多人觉得C++难学，其实是因为它在C之外，又提供了很多的概念，尤其是对象，很难以理解。 不过我经过这么多年，把这个问题反而看淡了，我认为面向对象相对面向过程，仅仅是结构化程序设计的一个具体体现，是编译器提供手段，强迫程序员必须遵循数据私有化的一个实例，C++和C的关系，最核心的莫过于此。 现在我们回到C再看看，如果我们把一个全局变量，写到一个cpp里面，并且在对应的h文件中不声明，它是不是就只有这个模块可以使用？它是不是就是私有变量，以这个理解，类能明白了吗？ 4、学习C++的深入技巧 C++在类的基础上，经过这么多年的发展，其实提供了很多深入的概念，看起来很复杂，其实我看也很简单。比如模板，我的理解就是“类的类”，大家说是不是？ 既然模板理解了，STL，ATL这些，静态模板库，动态模板库，还难理解吗？就是一大堆类的类，可以借此实现很多应用中需要的类，不需要程序员再自己写而已。 ok，STL都理解了，泛型开发还难吗？所谓泛型开发，其实就是我做一个模板，来定义一套算法规则，但是呢，我希望这个算法规则，能进一步抽象，对核心数据类型不要限死，我把各种数据套进去，都可以用，这样，仅算法这部分，我不需要重写了。你想想是不是这个道理？ 学到这里，C++和C，其实已经差不多了。再学语言，就是求全责备，过于钻牛角尖了。 5、学习应用开发 前面说了，学习语言，目的不是让别人认为自己是专家，是为了写程序赚钱。因此，语言学完，要学习应用开发。 什么叫应用开发呢，我会一门语言，但是，客户不懂，客户说的很直接，在Windows下给我写个程序，我要什么什么功能。为啥Windows呢？因为我习惯。 OK，很多时候，应用开发要尊重客户习惯，一般说来，语言这个东东，还是要结合具体平台的开发，才能开发出有意义的应用程序卖钱。那么，一般说来，客户端是Windows系统，服务器是Linux，这些都是行业习惯，嵌入式不好说，各种平台都有，Palm，S60，Linux，WinCE，等等。要根据自己的目标客户来定。 当我们选定目标平台后，有一个问题，选什么语言，很多时候，学生和商用程序员差别就在这里，学生一般没得选，自己会啥就用啥呗，企业里的程序员不会，要先评估需求，看哪个语言更合适，不会的语言，要去学。 ok，假定我们选了C和C++，那么，我们需要选择开发平台，Windows下不用说了，VC，这是最好用的，Linux下呢，gcc，其他的也差不多。 假如我们开发VC，并且使用C++，这个时候，才需要考虑学习MFC了，因为这是微软的标准类库，至少Windows平台下，它最权威，你看见没有，我们从学习开始，走了多少步，才走到MFC？是不是MFC不是学习C++上来就必须学的？ 6、学习MFC 学习MFC，很多人一上来就开始看其体系架构，看得一头雾水，那个模块关系依赖图，我到现在都看不懂。 呵呵，其实不是啦，和学语言一样，我们学MFC的目的，也不是希望成为MFC的专家，而是要利用MFC开发Windows应用程序，为我们赚钱。看见没？MFC是手段，不是目的，目的是开发Windows程序。 其实Windows下，有一套很标准的C接口，叫Win32API，这个才是Windows的标准编程核心，因此，学习MFC，真实的目的是理解Windows程序开发，建议可以先学习Win32API，看来我们又回到C了哈，呵呵。刚开始学C有用吧？ 7、Win32API
总是被同学们问到，如何学习C和C++才不茫然，才不是乱学，想了一下，这里给出一个总的回复。 一家之言，欢迎拍砖哈。 1、可以考虑先学习C. 📷 大多数时候，我们学习语言的目的，不是为了成为一个语言专家，而是希望成为一个解决问题的专家。做一个有用的程序员，做一个赚钱的程序员。我们的价值，将体现在客户价值上，而不是语言写得好不好看。 C++是C的一个面向对象的解释，C++为C扩充了大规模工程应用，复杂的系统结构的组织和掌控方法，但是，我认为，C++骨子里还是C的。 因此，想要学习好C++，我的建议，先学习C，先
最近比较奇怪，收到不少在微信问我怎么学习语言，看什么书才好的，还有问我是不是要换专业、转行做IT应该怎么学习的？
在大多数的思维里总觉得学习网络安全得先收集资料、学习编程、学习计算机基础，这样不是不可以，但是这样学效率太低了！
易语言可以说是中文编程语言的老大，拥有独立的编译器。易语言并不是把现存的编程工具进行表面汉化而成的，和其他国外语言相比，" 易语言" 最大的不同是彻底中文化，且拥有自下而上的全部自主知识产权。
Unix 最初的希望之一是，让计算机的日常用户能够微调其计算机，以适应其独特的工作风格。几十年来，人们对计算机定制的期望已经降低，许多用户认为他们的应用程序和网站的集合就是他们的 “定制环境”。原因之一是许多操作系统的组件未不开源，普通用户无法使用其源代码。
而这种父母与孩童之间的交谈方式与成年人之间的交谈方式，在很多方面都不一样。除了上面这种拖长发音、重复单词的方式，父母还会根据我们已经学会的词语，继续教我们别的内容。
其实，我本人很喜欢.NET技术。工作经历中，大部分时间也在使用.NET开发。 这几年，由于工作的原因，开始进入Java+Linux世界。 今年，开始学习Python和Scala。 使用.NET时，有种什么都准备好了的感觉。而使用Java，什么都需要自己找。 C#的语言特性比Java，可以说是先进多了。而且，我觉得微软的SDK的质量更好。 Java似乎发展的比较慢。（不知道是不是内部政治斗争的原因。看来，大教堂也有比集市跑得快的时候。） 微软CEO纳德拉上任后，拥抱Linux的策略，并开源许多微软
日前，在第二届北京智源大会语音与自然语言处理专题论坛上，国际自然语言处理著名学者、斯坦福人工智能实验室负责人Christopher Manning做了名为《Linguistic structure discovery with deep contextual word representations》的主题演讲。
如果你第一次使用macOS的搜索功能，你一定会痛骂这傻逼东西太难用了。举个例子：
接下来会陆续介绍各自编程语言和各个领域的学习建议，本文先讲C语言。 📷 📷 1、C语言适合当第一门编程语言学习 、C语言语法相对简单，但又比较完整和严谨，包含该有的各种元素。学完C语言语法，要学习其它编程语言就很容易了。 、C语言接近底层，可以了解内存和计算机的基本原理。 、许多基础课程比如算法与数据结构教材都是以C语言为例子的，特别是中国版的书籍。 如果你是大一刚开始学习编程，建议选择C语言做入门。 2、C语言学习的步骤 学习语法和基础算法 ---> 了解C语言应用领域 ---> 确定是否从事C语言相关
入行也好几年了，针对这几年，写些感悟。 成为iOS开发人员的最佳方法是论坛，Stack Overflow，Reddit和其他社交媒体平台的常见问题。 问题通常会询问是否从头开始创建应用程序，或先学习语言，然后创建应用程序。我们假设这个语言是Swift。 您可以先学习Swift语言。您也许使用playgrounds，将练习使用典型的算法，创建数据结构，并了解语言语法，。 或者，您可以考虑应用程序，并开始创建应用程序，同时在运行中学习语言。一个重要的问题是您是否可以通过这种方式实际完成一个应用程序。这个问题的答
该阶段首先通过介绍不同领域的三种操作系统，操作系统的发展简史以及Linux系统的文件目录结构让大家对Linux系统有一个简单的认识，同时知道为什么要学习Linux命令。然后我们会正式学习Linux命令
上次分享了一篇文章：《如何自学编程？》从初学者的角度给大家介绍了一些基本的概念和一些术语。
记得刚出来工作那会，学的是C/C++，但是因为看到有经验文章介绍说：编程语言不重要。所以投递简历的也是随便投，不管什么岗位都投。表出现学习能力很强的样子，好像学了C/C++以后，只要给我点时间，就可以搞定其它的。结果有个做Java项目的公司让我去实习，去的几天就狠狠的打脸的一下，啥都不会。所以，本文谈一下到底选择编程语言重不重要？
作者：陈颖忻，腾讯高级产品经理，微信号公众号：偶尔动脑，偶尔动脑，延缓衰老。原文标题：《【实用手册】我觉得可以这样学语言(上）》 最近在公司内部的行家平台登记了下，接受了10+人的英语学习方法咨询，评价还不错。三年多前回国后其实一直没丢英语，开始半年每周末都会认真备课带了三个人，后面因为从事国际业务工作在工作上也会用到。刚好我周末也在学粤语，目前还在学粤语拼音的阶段，作为一门语言的教学者、一门语言的学习者，觉得on both sides 的感觉还蛮奇妙的，所以想写写如何写语言的话题。后面我又在想，是不是可以
儿童通过观察他们的环境，倾听他们周围的人，以及他们所看到和听到的点之间的联系来学习语言。这也有助于儿童建立语言中的单词顺序，例如主语和动词在句子中的位置。麻省理工学院的研究人员开发了一种“语义解析器”，通过观察学习模仿儿童的语言习得过程，这可以极大地扩展计算能力。
联盟有个小伙伴，为了督促自己学习进步，决定把自己以前学的python重新梳理下，并且以文章的方式展示出来，联盟专门做一起学python系列专栏，鼓励这位小伙伴学习，也欢迎大家监督，也欢迎后续的小伙伴参与进来，一起学习一，互相鼓励，传播正能量。 学习语言的第一个程序一般都是那个神一样的hello world，python也不例外，由于python的语法比价灵活，并且，python是脚本语言，所以python输出一个helloworld有好几种写法，大体上分成两类，一类是在pythonshell下执行输出语句，
---- 新智元编译 来源：ai.googleblog.com 翻译：小潘 【新智元导读】自然语言理解研究的快速发展，特别是在学习语义文本表示方面的发展可以促进一些新颖的产品，如自动写作和“Talk to Books”搜索等。本文介绍了谷歌在语义文本表示方面的最新进展，以及开源的两个新模型。 基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，它还可以帮助提高数据量有限的各种自然语言任务的性能，比如基于仅有的几百个标签样例来构建强大的文本。 下面，我们将讨论两篇关于Google语义表示最新进展的论文，以及在
11月30日，OpenAI研究实验室推出了聊天机器人ChatGPT，一跃成为人工智能领域的“当红炸子鸡”。 有账号的人在问它各种天马行空的问题，没账号的人都在求账号注册攻略，连埃隆·马斯克都在推特公开评价它“scary good”。截至当地时间12月5日，ChatGPT已经拥有超过100万用户。 对于网络安全从业者来说，ChatGPT到底能干什么？也许是代码审计、漏洞检测、编写软件或对shellcode进行逆向。 什么是GPT？ 根据OpenAI介绍，ChatGPT 由GPT-3.5 系列模型提供支持
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
AI大模型部署到本地很耗资源，需要很大的内存和硬盘，很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂，非专业人士很难上手。
简介： 所有的编程语言都有一些共用的习语。了解和使用一些习语很有用，程序员们花费宝贵的时间来创建、学习和实现这些习语。问题是，稍后经过证明，一些习语并不完全如其所声称的那样，或者仅仅是与描述的功能不符。在 Java 编程语言中，双重检查锁定就是这样的一个绝不应该使用的习语。在本文中，Peter Haggar 介绍了双重检查锁定习语的渊源，开发它的原因和它失效的原因。
---- 新智元报道 【新智元导读】日前，黄非博士入职阿里巴巴达摩院。他以前的身份是：Facebook（脸书）应用机器学习部AI翻译团队主管。在达摩院机器智能技术实验室，他将和同事推动AI翻译在新零售、跨境电商、视频等领域的实时翻译应用。 日前，黄非博士入职阿里巴巴达摩院。他以前的身份是：Facebook（脸书）应用机器学习部AI翻译团队主管。在达摩院机器智能技术实验室，他将和同事推动AI翻译在新零售、跨境电商、视频等领域的实时翻译应用。 “选择从Facebook来到阿里，主要是因为这里有着丰富的应
选择一本书学习语法，这里直接推荐《明解c语言入门篇》，按照书中介绍的语法，去学习，验证，掌握语法
想转行成为一名程序员，如何高效率地学习编程？互联网行业的迅速发展，让越来越多的人开始走进计算机行业，并从事相关的工作。
Lecun Lecun谈人工智能 “像婴儿一样学习” 据美国科技新闻网站“连线”报道，在日前的“2016年连线商业大会”上，Facebook人工智能研究的领头人Yann LeCun谈到了Facebo
最近，基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，特别是学习语义文本表征，为全新产品提供必要的技术，如Smart Compose和Talk to Books。它还可以帮助提高基于有限的训练数据量的自然语言任务性能，例如，从少至100个标记示例中构建强大的文本分类器。
C++这门语言从诞生到今天已经经历了将近30个年头。不可否认，它的学习难度都比其它语言较高。而它的学习难度，主要来自于它的复杂性。 现在C++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python
python 要执行，是要通过 解析成 汇编 ，才会执行的。只是他更加符合大众口味，容易懂。所以学习起来成本会比较低； 但是运行效率，肯定是越底层的语言 越快，越高效。 有个问题是必须要说的：执行快慢的，这个应该是在X86刚发展的时候，硬件配置比较低，现在是21世纪，硬件都是多线程多core了。。差别在逐渐减少。所以不能说python慢，具体还要看的需求。 2.面向对象编程 ？ 这句话我听了10多年，之前还真没有认真想过。。。。。 相信如果你还没入门，也是这个味道，就去学习class了，这是很傻的一个种方式，所以还真要消化一下。 对象：你有没有对象？没错，这就是对象，世间万物皆对象。看见的一个杯子，一个笔，都是对象。 有了对象的概念，你就想一个问题，对象放哪里？对：就是放存储（你可以理解为仓库）。 面向对象编程：你可以理解成 在仓库（内存地址中），对物件（对象）进行 存取的处理。 ---这就是 面向对象的编程过程，这就是你用python的对象语言做处理某个功能，处理某个事件的过程。。。在内存，对对象（变量，元素，实例等等）进行存取处理
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
C++这门语言从诞生到今天已经经历了将近30个年头。不可否认，它的学习难度都比其它语言较高。而它的学习难度，主要来自于它的复杂性。现在C++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python等语言在很多方面已经可以代替C++。但是也有很多地方是其他语言完全无法替代的，主要集中在需要运行效率比较高的行业，比如游戏、高效的服务器。 现在学习java、C#等语言的人数远远高于C++，主要是C++的入门门槛太高，可能学习了一段时间后还做不了什么东西，导致信心大受打击，进而放弃。 我想把我自己的经验
最近有不少初学编程的朋友问：他们比较倾向于Java和C++作为他们首选学习语言，但是学Java好呢？还是学C++更有前途？到底哪一门语言更有“钱途”呢？这个问题问的好，很多初学者都会有类似的疑问，今天我就来给大家简单的解答一下。
最近 ChatGPT 火的一塌糊涂，Chat就是聊天嘛，那GPT是什么意思呢？这篇文章就给大家介绍下：
谷歌新推出了一款名为bard的自然语言生成系统，它可以根据用户的输入和指定的特征来生成各种类型的文本，如故事、诗歌、摘要等。bard是基于谷歌的BERT模型和Transformer架构开发的，它可以利用大量的文本数据来学习语言的规律和模式，并根据上下文来生成合理和流畅的文本。使用了谷歌的大型语言模型LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）来生成高质量的回答。LaMDA是基于Transformer神经网络架构，使用了高达1370亿个参数进行训练，它的训练数据是对话内容，而非普通的句子和文章 。
机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲 本周一（6 月 19 日）机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm 等，你的呢（附问卷）》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard，并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限，但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中，我们将
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
如果你有兴趣创建电脑程序，手机app，网站，游戏或者其他的软件，那么你应该很想学习怎么去创建它。程序是通过编程语言创建的，编程语言可以让程序运行与某个机器上，可能是电脑，手机或者其他的硬件。 现在世界
rust 的学习曲线比较陡峭，在开始学习之前建议看看王垠的这篇文章 《如何掌握所有的编程语言》，地址如下:
C++语言从诞生到今天已经经历了将近30个年头。不可否认，它的学习难度都比其它 语言较高。而它的学习难度，主要来自于它的复杂性。现在C++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python等语言在很多方面已经可以代替 C++。但是也有很多地方是其他语言完全无法替代的，主要集中在需要运行效率比较高的行业，比如游戏、高效的服务器。
作者：Yinfei Yang 机器之心编译 参与：Pedro、蒋思源 近年来，基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展（尤其是学习语义文本表示），这些深度方法给人们带来了全新的应用，且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能。本文讨论了两篇关于谷歌语义表示最新进展的论文，以及两种可在 TensorFlow Hub 上下载的新模型。 语义文本相似度 在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学
麻省理工的科研人员研制出了一套基于“弱监督学习”（weakly supervised）的语言系统，可利用有限的数据进行语言学习。
【新智元导读】Bar-Ilan University 计算机科学系的高级讲师 Yoav Goldberg 在他的专著《 NLP 的神经网络方法》中，不仅比较全面细致地介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用情况，并且在详尽梳理之后，明确指出：神经网络方法的引入已经成为 NLP 的变革力量，彻底改变了包括机器翻译在内的多项自然语言处理任务的面貌，但神经网络不是自然语言理解和生成的终极解决方案。虽然比前一代基于统计学的 NLP 技术提高了很多，然而核心问题仍然存在：语言是零散且模糊的，我们对其工作原理的理解并不
单例创建模式是一个通用的编程习语。和多线程一起使用时，必需使用某种类型的同步。在努力创建更有效的代码时，Java 程序员们创建了双重检查锁定习语，将其和单例创建模式一起使用，从而限制同步代码量。然而，由于一些不太常见的 Java 内存模型细节的原因，并不能保证这个双重检查锁定习语有效。
新意图发现(NID)又叫做新意图挖掘，其旨在从用户对话中发现新的意图类别，以扩展对话系统支持的意图类。这是发展和增强实用对话系统的关键任务。虽然说它对对话系统建设非常重要，但这个问题并没有在学术研究中进行充分探讨。为此今天给大家分享得这篇文章，针对新意图发现中语义话语表征、话语聚类这两大问题。给出了新得解决方案。实验结果表明：本文方法在无监督和半监督场景下都大大优于最先进的方法。
单片机在流行之处曾经风靡一时，大街小巷的mp3，mp4，游戏机都是单片机芯，目前大街上还是有很多单片机的产品，嵌入式的流行对单片机的冲击的确也是不争的事实。随着计算机科技的进步cpu和内存的技术越来越成熟，随之带来的就是硬件配置的水涨船高。特别是近来安卓的普及，搞得大小设备不上安卓就如同跟不上时代潮流似的，就连一个小小的手表就要以运行安卓系统为荣了，安卓系统就不是简单的单片机能承受得了。这么说来单片机是不是真的过时了，到底还有必要去学嘛，如果要学的话该怎么学？ 单片机个人理解就是对硬件操作的简单抽象，主
本文分享了无监督学习和情景化学习的一些最新进展，其中包括一篇 ICLR Oral 论文的解读。 AI 科技评论按：近几年，由于深度神经网络的快速发展，自然语言处理借此取得了重大突破，但同时也达到了它的发展瓶颈期。因此，研究如何让 AI 像人类一样去学习自然语言成为了现在研究者们最关心的问题。 在近期 GAIR 大讲堂上，来自卡内基 · 梅隆大学三年级博士生杨植麟同学分享了无监督学习和情景化学习的一些最新进展，其中包括一篇 ICLR Oral 论文的解读，点击阅读原文可查看完整视频回放。 杨植麟，卡内基梅隆
写这篇文章，源于最近一段时间大家都在热议的诸多话题。开源到底是为了什么，意义何在？中国要如何发展开源？要如何做出自己的操作系统？话题太多，我之前也一直没有想好如何落笔。
对于开发者来说，掌握什么编程语言能更容易找到机器学习或者数据科学的工作？ 这是个许多人关心的问题，非常实际，也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “Python 是大趋势”这一论调，似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实？ 首先要指出的是，大多数对编程语言的讨论都比较主观。比如说，有的开发者（尤其是初学者）会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺手，就狂赞这门语言，而对其他语言的优点选择性失明。而这篇雷锋网编译自 IBM 开发者论坛的文章，则尽量避免了主观判断
python程序web项目开发，是非常重要的一部分，Python为基础的web项目开发的框架有很多，django无疑是最强大web框架之一，也是我们必须掌握的框架之一
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