相关推荐

计算机语言排行c和c,TIOBE：2020年5月编程语言排行榜：C 与 Java 龙争虎斗

原标题：TIOBE：2020年5月编程语言排行榜：C 与 Java 龙争虎斗近日，TIOBE 官网公布了 2020 年 5 月的编程语言排行榜。本期最大的亮点是 C 语言超越 Java，时隔五年后重返排行榜第一。C 语言上一次排名榜首，还是...

C语言编程世界排名2020,2019.12开发语言排行_TIOBE 2019年12月全球编程语言排行榜...

TIOBE 2019年12月全球编程语言排行榜 JPG，544x1273，231KB，249_5852019年12月编程语言排行榜 Python和C 有望夺得年度编程语言 JPG，968x691，231KB，349_250kso经验记录 2019年12月最新编程语言排行榜PYPL与TIOBE...

2013年2月编程语言排行榜：PHP维稳不动摇

2013年2月Tiobe编程语言排行榜发布！本月Java与C位置互换，前三甲分别为Java、C、Objective-C。 Java失去编程宝座已有10个月，如今再次夺得桂冠，这将得益于Android 手机领域的大力发展，较上半年上升2.03%的份额...

TIOBE 5 月榜单：时隔五年，C 语言重返第一

作者 | xplanet 来源 | https://www.oschina.net/news/115388/tiobe-index-202005 TIOBE 已公布 2020 年 5 月的编程语言排行榜。 本期最大的亮点是 C 语言超越 Java，重返第一的位置。C 语言上一次排名第一，...

tiobe_Java重返TIOBE索引

多年来，Java一直受TIOBE Index逐渐下降的影响，民意调查背后的团队评论了该语言... 然而，通用编程语言并不太安全，整个C编程语言家族紧随其后，进入了前5名。 资料来源：TIOBE Index 其他语言的表现如何 尽管...

如何查找tiobe排名_Java在TIOBE社区索引上排名第一

2010年4月， C超越了Java ， TIOBE将其归因于“竞争对手Java的衰落”，并指出C在过去几年中一直徘徊在相同的流行水平上。 TIOBE的报告还声称，不仅Java不再是社区索引中的佼佼者，而且它还因为JVM的新编程语言而...

【拓展】编程语言中的“前浪”和“后浪”

转自：开源中国近日，TIOBE 公布了 2020 年 5 月的编程语言排行榜，C 语言时隔 5 年重返榜首，Java 和 Python 分列二、三位。前段时间，B 站推出的青年节演讲视频...

想入门深度学习？你需要先搞懂这三个问题

导读：深度学习到底是什么？ 今天聊三个深度学习入门问题，是在公号后台大家经常提到的。... 干货 | G1垃圾回收算法概述 收藏 | TIOBE 5月榜单：时隔五年，C语言重返第一 戳阅读全文，发现更多AI好书

【直播回放&PPT】复旦大学邱锡鹏教授：如何学习深度学习

目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。6月21日20：00-21：00，邱锡鹏教授做客华章直播间，他结合自己的教学实践经验，对神经...

为什么腾讯监控的大数据平台选择了这款数据库？

导读：本文带你了解一个开源的、高性能的时序型数据库——InfluxDB。作者：韩健来源：大数据DT（ID：hzdashuju）00为什么QQ要选择InfluxDB？从2016年起，笔者...

【第7期】深入HBase内核，剖析HBase数据库的基础理论与开发运维

Apache HBase是基于Apache Hadoop构建的一个高可用、高性能、多版本的分布式NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现，通过在廉价... 干货 | G1垃圾回收算法概述 收藏 | TIOBE 5月榜单：时隔五年，C语言重返第一

基于FPGA的四相八拍步进电机控制系统设计：集成交付、正反转、加速减速及调速功能

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的四相八拍步进电机控制系统的开发过程。主要内容包括：1. 使用VHDL和Verilog编写LED显示屏驱动代码，用于显示角度、学号和姓名等信息；2. 实现步进电机的正反转控制，通过状态机管理相序变化；3. 开发加速减速控制模块，确保电机启动和停止时的平稳性；4. 设计调速功能，通过调节脉冲频率实现速度控制。此外，文中还讨论了调试过程中遇到的问题及其解决方案。 适合人群：对FPGA开发和步进电机控制感兴趣的电子工程师、嵌入式系统开发者以及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于需要高精度运动控制的应用场合，如工业自动化、机器人技术和精密仪器等领域。目标是帮助读者掌握FPGA控制步进电机的基本原理和技术细节。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和调试经验分享，有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时，作者还提到了一些实用技巧，如通过PWM调节实现多级变速，以及如何避免步进电机的共振问题。

Android开发：基于SQLite的日历备忘录记事本项目详解与实现

内容概要：本文详细介绍了基于Android Studio开发的日历备忘录记事本项目，涵盖日历查看、添加备忘录、闹钟提醒和删除备忘录等功能。项目使用SQLite数据库进行数据存储，通过CalendarView、EditText、Button等控件实现用户交互，并利用AlarmManager和PendingIntent实现闹钟提醒功能。此外，项目还包括数据库的设计与管理，如创建DatabaseHelper类来管理数据库操作，确保数据的安全性和完整性。文章还探讨了一些常见的开发技巧和注意事项，如时间戳的使用、手势监听的实现等。 适用人群：适用于初学者和有一定经验的Android开发者，尤其是希望深入了解Android开发基础知识和技术细节的人群。 使用场景及目标：该项目旨在帮助开发者掌握Android开发的基本技能，包括UI设计、数据库操作、闹钟提醒机制等。通过实际项目练习，开发者能够更好地理解和应用这些技术，提升自己的开发能力。 其他说明：文中提到一些进阶任务，如用Room替换SQLite、增加分类标签、实现云端同步等，鼓励开发者进一步扩展和优化项目。同时，项目源码公开，便于学习和参考。

Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

内容概要：本文档详细介绍了一个基于SVM（支持向量机）和Adaboost集成学习的时间序列预测项目。该项目旨在通过结合这两种强大算法，提升时间序列预测的准确性和稳定性。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及其解决方案，重点介绍了模型架构、数据预处理、特征选择、SVM训练、Adaboost集成、预测与误差修正等环节。此外，文档还探讨了模型在金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等多个领域的应用潜力，并提出了未来改进的方向，如引入深度学习、多任务学习、联邦学习等先进技术。 适合人群：具备一定机器学习基础的研究人员和工程师，特别是那些从事时间序列预测工作的专业人士。 使用场景及目标：①用于金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等领域的复杂时间序列数据预测；②通过结合SVM和Adaboost，提升预测模型的准确性和稳定性；③处理噪声数据，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力和实时预测能力。 其他说明：文档不仅提供了详细的理论解释，还附有完整的Matlab代码示例和GUI设计指导，帮助读者理解和实践。此外，文档还讨论了模型的部署与应用，包括系统架构设计、实时数据流处理、可视化界面、GPU加速推理等方面的技术细节。

#游戏之追逐奶酪123

#游戏之追逐奶酪123

威纶通触摸屏配方管理系统解析：宏程序、数据结构与UI设计

内容概要：本文详细介绍了威纶通触摸屏配方管理系统的实现方法及其应用场景。首先，文章讲解了配方管理的基本概念和技术背景，强调了配方管理在工业自动化中的重要性。接着，通过具体的宏程序代码示例，展示了如何实现配方的保存、加载以及安全校验等功能。文中还提到配方数据结构的设计，如使用寄存器地址偏移来确保数据不冲突，并通过CSV文件格式方便地管理和维护配方数据。此外，文章深入探讨了UI设计方面的内容，包括动态图层技术和按钮交互效果的应用，使得用户界面更加友好和直观。最后，作者分享了一些实际项目中的经验和技巧，如文件操作的异常处理和宏指令调试方法。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对触摸屏配方管理系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要频繁切换设备参数的生产环境，如食品加工、注塑成型等行业。通过使用威纶通触摸屏配方管理系统，可以提高工作效率，减少人为错误，同时简化设备调试和维护流程。 其他说明：附带的工具包提供了完整的宏指令注释版、图库资源和调试工具，帮助用户更好地理解和应用该系统。

张彩明-图形学简明教程 配书资源

张彩明-图形学简明教程 PPT课件

计算机术语.pdf

计算机术语.pdf

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度模型与算法分析

内容概要：本文详细介绍了利用改进粒子群算法（IPSO）进行微电网多目标优化调度的方法和技术。首先指出了传统粒子群算法（PSO）存在的局限性，如初始化随机性和易陷入局部最优等问题。接着提出了多种改进措施，包括混沌映射初始化、动态权重调整、自适应变异以及引入帕累托前沿机制等。文中通过具体的代码实例展示了这些改进的具体实现，并通过实验验证了改进后的算法在处理微电网优化调度问题时的有效性，尤其是在应对风光发电不确定性方面表现突出。此外，文章还讨论了实际应用场景中的约束处理方法，如功率平衡约束的修复策略，确保理论与实践相结合。 适合人群：对智能优化算法及其在电力系统特别是微电网中的应用感兴趣的科研人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：适用于需要对微电网进行多目标优化调度的研究和工程项目，旨在提高微电网运行效率，降低成本并减少环境污染。通过学习本文提供的改进算法和技术手段，能够更好地理解和掌握如何针对特定业务场景定制化地改进经典优化算法。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论分析和算法改进思路，还包括了大量的代码片段和实验结果，有助于读者深入理解并快速应用于实际项目中。