【#程式教學】「想學會寫程式,必先練此功!」
新手必備✨C語言懶人包✨
大家千呼萬喚的C語言懶人包來啦🤟🏻一起看下去!!!!
1️⃣C語言:入門基本功💪🏻
C語言是個超~強大的程式語言,C語言靈活高效的運算和豐富的功能性,以及可以跨平台使用的特點,成為了近30年來用途最為廣泛的語言。...
【#程式教學】「想學會寫程式,必先練此功!」
新手必備✨C語言懶人包✨
大家千呼萬喚的C語言懶人包來啦🤟🏻一起看下去!!!!
1️⃣C語言:入門基本功💪🏻
C語言是個超~強大的程式語言,C語言靈活高效的運算和豐富的功能性,以及可以跨平台使用的特點,成為了近30年來用途最為廣泛的語言。
C語言最常使用在作業系統的編譯器中,由於它擅長處理低階語言,也常常被當作設備和軟體的橋樑,如果你想成為厲害的作業系統開發者,就學C語言吧!
2️⃣C++ :實用程度高🙌🏻
C++ 擁有C語言沒有的「物件導向設計」,讓C++比C語言更容易學習🧰
由於物件導向帶來的方便性,且承襲C語言的優點及特性,使得C++常常用來撰寫電腦的軟體,常見的Office系列軟體就是以C++撰寫而成的。
3️⃣C# :初學者的首選👆🏻
C# 是全物件導向設計的高階語言,比起C和C++更容易上手,是不少初學者的首選❣️❣️❣️
✔️以程式開發來說,C++的應用多於C#
✔️以網頁設計來說,C#則大大勝出💓
4️⃣學習的容易性ℹ️
學習的容易性是C#>C++>C
但應用的範圍是C>C++>C#;C語言最常應用在作業系統和韌體的開發及維護,C++是常應用於電腦軟體的開發及維護,而C#則是應用於網頁撰寫及架設居多😚
5️⃣善用 Compiler/IDE 軟體ℹ️
如果照著別人的範例打一次,一開始可能會有漏打的可能。
注意程式錯誤的地方,這些IDE軟體會透露,現在的IDE做得都很人性化,推薦新手可以使用 Visual Studio, Dev-C++, Code::Blocks 這幾個 IDE 來開發,都有不錯的除錯功能 (沒提到的IDE不代表沒有),進而學習如何看軟體給的錯誤(警告)訊息,去抓出程式碼中有問題的地方。
這點很重要,沒有一個工程師是只會 Coding 而不會 Trace Code, Debug 的😌
6️⃣善用google 搜尋引擎🔍
人類最偉大的發明之一 : google 搜尋引擎!
如果遇到不懂的觀念,請先 google 找資料,其他人可能都已經先遇過你的問題❗️如果遇到錯誤,最簡單的方法就是把錯誤的訊息直接貼上 Google,或是到 Stack Overflow 查詢。
至於範例程式碼,如果 google 用得夠強,也不排斥英文的話,事實上也幾乎都找得到你要的東西。而一些函數不會用,那可以上 " C++ reference" 、" C library referenct"、"MSDN" 查這些函數的說明,運氣好一點甚至可以到 GitHub 找到完整的專案可以參考👨🏻💻
7️⃣學會使用 Linux🙆🏻♂️
目前C語言相容於各種平台,但如果你今天要運行大型專案程式,一定需要一台伺服器,而伺服器的作業系統通常都是 Linux,而且這才是C語言最基本的環境,所以學習 Linux 指令絕對是必備技能之一!
如果要練習 Linux,最簡單的方法就是裝一台 VM 虛擬機,上面的 OS 安裝 Ubuntu 或是 CentOS,這兩個 OS 是比較廣泛應用的,接著就常常使用,自然而然就熟悉了。
8️⃣線上學習平台👨🏻💻
網路上的資源太瑣碎,我推薦你找幾堂完整的線上課程來學習,可以大幅減少摸索的時間⌚️
至於有哪些平台,可以上 Google 搜尋 🔍【程式語言推薦】2019年如何學程式?5個線上學習資源推薦 這是阿璋之前整理的文章。
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1.Julia和C語⾔的架構非常接近。
2.可借助C/C++編譯器優化技術,產⽣⾼效的程式碼。
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🌳 文章標題:為什麼資料科學家應該開始學習 Swift
前一陣子 Google 發布了 TensorFlow for Swift (✍ http://bit.ly/2wxuG5e ),這篇文章的作者對這件事發表了他的看法,他表示 - 不要認為 TensorFlow for Swift 僅僅是對 TensorFlow 進行了簡單的包裝以方便 iOS 裝置使用,該專案試圖改變整個機器學習和資料科學生態系統所使用的預設工具。
他的理由論點是 - 人工智慧透過神經網絡和深度學習的復興以及人工智慧的應用場景轉向數十億智慧手機和物聯網設備。這兩種技術都需要高性能的運算,Python 看起來不太合適。
文中提到更容易做機器學習的程式語言應該包括的特性有:
1. 可讀性高,高效率的語法
2. 腳本能力
3. 類似 Notebook 的介面
4. 活躍社群所建構的第三方程式庫
5. 能自動編譯針對從 TPU 到移動晶片特定硬體平台的程式碼
6. 能在移動裝置上運行
7, 接近 C 語言的性能
這些特性 Python 比較略遜一疇的是 - Swift 的開源編譯器和靜態類型使得針對特定 AI 晶片組進行建構成為可能
✍ 感想:iOS CoreML 的 model 還是要透過外部的深度學習程式庫來訓練模型,這篇文章我覺得這位資料科學家沒有提到雲端分散式的運算的角色,嵌入式裝置需要從頭包辦所有人工智慧的整個流程? 物聯網裝置畢竟還是有成本考量,所以 Swift 相較 Python 的優勢應該只是使用者裝置端,況且 Tensorflow 也有針對嵌入式裝置推出的版本 ( Tensorflow Lite 支援 Java/C++ )
✍ 對於 Tensorflow 相關線上課程有興趣可以參考 http://bit.ly/2wsyPr4
✍ 對於 Swift 相關線上課程有興趣可以參考 http://bit.ly/2wyTee3
https://heartbeat.fritz.ai/why-data-scientists-should-start…
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