C++ 是一种高级语言，它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。C++ 进一步扩充和完善了 C 语言，是一种面向对象的程序设计语言。C++ 可运行于多种平台上，如 Windows、MAC 操作系统以及 UNIX 的各种版本。
不是所有的程序员都是学会了软件工程才去编程的，即使是计算机专业的也不一定学过软件工程，毕竟只是计算机的里面的分类就很多，更不要说是非计算机专业，不可能只有软件工程专业才能去搞编程。 是软件工程专业的直
由于编程前需要了解电路，故电路的定性分析不可少，可以定量计算那再好不过，电路基础知识分享。
本文灵感来源吾爱破解论坛Airland的《一款微信高级聊天软件》，原软件采用的是易语言编写，通过它可以轻松将汉字转换成不可读的特殊编码，这样把想要说的话经过转换后发给你的小可爱或债主们，告诉他们你都已经这么委婉了，是不是该主动点了？
Node是首个将异步大规模带到应用层面的平台，它从内存运行机制到API设计，都大量使用异步，它的优势在于高性能，但缺点在于异步编程的流程控制其实是有悖于自然语言的线性思维习惯的。
Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。
在开始本教程前，我需要向大家讲解一下代码的工作原理，这一小节看似简单其实是基础中的基础。
疑惑一 为什么学习编程前，先要掌握计算机组成原理？ 很多的学习编程的小伙伴，特别是上来就学习java的小伙伴，很多对底层语言的实现存在一种莫名的畏惧感，老是觉得学的不踏实，小编推荐学习任何基础编程语言之前先系统的学习下计算机组成原理，因为只有对计算的组成原理有一个大致的认识之后，切入编程语言的学习才能更加的系统，知识体系建立的也会更加完善，在做项目的后期软件的性能以及内存的占用将直接体现软件的稳定性，做系统性能的一般要求对系统有个大概的认知，知识体系越是丰富的小伙伴，解决这类问题越是得心应手，还是应了一句话
程序员相对来讲是一门入门比较难的职业，很多人是卡在入门的路上或者刚入门了遇到困难知难而退了，作为一个写了十几年的程序的老程序员，对于这一点有深刻的体会，没有入门之前也是各种担心，总想找到最优的学习方法，其实所谓的方法都是虚的，适合自己的才是最好的，好的方法也是自己全力以赴的学习找到感觉，自己摸索出来的，只有这种方法才是最适合自己的，只要问哪种编程语言是最好的，或者学习编程最好的方法之类的疑问，证明还没有上道，这是入门之前的种种困惑。
从开始入行做编程前前后后经历了差不多有5种左右的主流的编程语言，留下最深印象的还是第一门编程语言，后面编程语言基本上按照套路走了，远没有第一次学习编程的拿着兴趣劲，第一次安装完linux系统在上面写完第一行hello world，当天兴奋的都没睡好觉，好像拥有了全世界，后来慢慢在linux上面写一些简单的C语言程序，学到函数的时候觉得能看懂C语言所有代码了，于是借着兴奋劲头去图书馆弄了一本linux内核源码解析，带着兴趣劲真还咬牙搞了100多页，后来实在看出下去了，才知道人外有人天外有天，学会了基本的语法距离真的高手还差的远。
其实大雄觉得没有哪个编程语言是最好的，每个编程语言都有自己的优势，每个经典的编程语言都有各自适用的地方。自己用的语言就是世界上最好的编程语言！
NVIDIA今天正式宣布了最新版并行计算开发工具CUDA 6，相比此前的CUDA 5.5有着革命性的巨大进步。 NVIDIA表示，CUDA 6可以让并行编程前所未有的轻松，能够显著节省开发人员的时间和精力，而通过GPU加速可带来最多8倍于CPU模式的性能提升。 CUDA 6的关键新特性包括： 1、统一寻址(Unified Memory)： 可直接访问CPU内存、GPU显存，无需在彼此之间手动拷贝数据，可在大量编程语言中更简单地添加GPU加速支持。 其实CUDA 4就开始支持统一虚拟寻址，x86 CPU、GP
[题引]：都9012年了，你还在按着计算器做制冷设计？这里我们介绍使用javascript编程在小型制冷设计中的应用，远离重复烦躁的手工计算。此处选取了吴业正《小型制冷设计》中的案例，以便比较。
当你搬到一个新城市，不知道最近的便利店在哪。你不会因此自责——毕竟这很正常。你只要打开手机地图就能找到它。等你去过几次以后，很可能就不用借助地图了。
广大关心编程前沿的程序员已经对AOP的感念耳熟能详了。无论是基于.NET的实现还是基于Java的实现都有很多开源的项目可供参考。 对AOP不了解的读者可以到我得AOP专栏，熟悉一下AOP的基本概念。 回顾AOP的历史可以看出，AOP并不是最近几年才冒出的“新”概念，据说历史可以追溯到施乐公司的一个实验室的项目。 从汇编语言，面向过程的编程，在到现在被广泛接受的OOP的编程思想，人们逐步抽象出对现实世界的描述。这每一步的进步，都使得我们对大规模的软件编程更容易控制和实现。 那么为什么到了现在AOP才受到业界广泛关注呢？ 一方面OOP的编程思想相对成熟，也逐步显露出了其不能有效解决的领域，这部分需要新的思想来填充。另一方面就是程序语言的进步。 大家知道AOP的特点之一是Interception，就是拦截。比如在方法执行前，执行中，执行后动态插入一些额外的方法，典型的就是日志，权限和事务控制。 在基于虚拟机java 和 CLR 的.net 出现以前实现方法拦截，几乎不可能。 单单从Interception上说，珊瑚虫 和 木子版本的 QQ 就是一个 具有AOP特性的实现。大家有兴趣可以了解一下 珊瑚虫 或者 木子 版本的QQ的实现方式，可以说是呕心沥血，经历了无数次的重新启动和汇编测试，才实现了对QQ相关方法的拦截。 因为无论是java的字节代码，还是.net的伪编译，他们生成的都不是最终的机器代码，而是平台无关的代码，这些代码在具体执行的时候还需要翻译成机器代码才可以执行。中间语言的出现使我们对执行前的代码有了更多的控制。 正因为如此AOP的理论有了实现的可能，这个时候出现可谓水到渠成。 一般来讲AOP的实现有3种途径： 1 在编译成中间代码前就让代码具有AOP的特性，比如AspectWikez； 2 使用语言特性，从设计方法出发，实现AOP，比如基于Java 的动态代理实现AOP。（见我得南宁系列文章）； 3 在中间代码运行时，动态修改中间代码，使其具有AOP特性。 上面3种方法的有缺点我认为有几下几点： 采用的一种方法，一般需要编译器的扩充支持，如同C编译器的出现代替汇编一样，需要长时间的验证其稳定性和效率。另外对于最终开发人员来说也需要学习这些编译器，或者新的语法指令完成这些功能，当然功能也最强大。 第2种方法，我认为是一种轻量级别的实现，比如Nanning 和 DynAOP 等，一般这样的实现需要在设计上下功夫。比如需要基于接口编程。对于已有的项目来说，改动量非常大。 第3种方法，介于1，2种方法之间。采用第3种方法实现AOP，不需要每个类都有一个接口，也没有什么编译器的更改。他的缺点是需要高超的编程技巧。正因为如此，才有很多项目用第3种方法包装后，给最终开发人员使用比如：Spring。 实际上Spring 的AOP实现种第1，2种方法都采用了。 我认为目前的项目种，大规模的采用AOP还不适合，一方面AOP还在发展之中，另一方面支持AOP的框架还没有被广泛的接受。 正因为如此我们不妨直接操作中间代码，在项目的一些关键地方实现一些AOP的特性。 那在Java的世界中可以用cglib,Javassist 等 在.net的世界中可以用ncglib。 下文我们来给出一些代码例子。 （待续）
关于编程，是选择去培训还是自学，这是一个千人千面的问题，小编之前看过一篇文章，感兴趣可以去围观：《想编程，是勤奋自学还是去培训班学习？》，而今天文章主题是 做了选择之后该如何一步步走下去？
一转眼一学期就要结束了，小伙伴最近应该都在准备期末考试了，俗话说只要专业选得好，年年期末是高考。 对于计算机专业的同学来说应该深有体会，一不小心就得挂科重修。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。
有一天小码匠跟我说，学编程有助于锻炼她的逻辑思维，每次写算法，她都会先思考逻辑，想明白了才动手写，
编程需要时间和精力，但数字时代下的程序员面临着巨大挑战。如何提高效率，释放创造力，成为行业关注的话题。智能代码助手从此出现，帮助我们分析代码，实时监测代码错误，解决性能问题，友好扫描上下代码片段，无需繁琐的手动输入,大幅提升编程效率。
学习编程绝不是容易的事情。在livecoding.tv发表的一篇博文中，与初学者分享了在学习编程前需要知道的10件事情。如果你也是初学者，值得看看以下的内容，以便你在学习编程的过程中把握好方向。
这两天和几个研究生小伙伴聊天，大家聊到这样一个话题：那些编程水平很高的程序员都是怎么训练出来的？今天也和大家一起来讨论下。
可能有朋友会好奇，前两天刚发布了数据结构，现在突然又发布网络编程，那此刻的我到底在学些神马？哈哈，我这学期的目标就是学数据结构和网络编程，至于学的先后，我想你应该猜到了，没错，两不误，我就是要同步进行，世上无难事，只要肯攀登，趁我学习热情依旧高涨，学习就是我最大的乐趣。 在学习网络编程之前，我觉得有必要对计算机的硬件、软件、操作系统做一些简单的了解，你也不用去百度，我都给你安排好了，先看一篇《编程常识知多少》，等你看完后再紧接着看我下面要说的内容，包教包会，咱就稳稳的，不给失败找借口，只给成功找方法，咱们一起奔大厂。
几个月前编写了一份python语言入门的博文，近期重新审阅了一遍发现编写的质量太过随意，可能对于一部分人并不是非常友好，故此重新编写Python语言的零基础教程。
写一个简单的函数，此函数用于输出99乘法表 框选代码区域并在Comate输入框中输入/函数注释回车查看具体的函数注释
文章讲述了 1Password 团队使用 Rust 开发 1Password 的心路历程及幕后花絮。
本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（详情
距离上一次编写C语言的教程是5年前了（2015年），由于自己是从初一时开始学习编程，深知学习编程的痛苦。当时正在念大学的我想着分享自己自学编程的经验，搭建了一个社区（社区之后自己维护太懒，维护了一年不到关闭了）第一次编写了C语言教程，分享自己的学习经验。社区关闭后，于2017年上传至了CSDN留存至今。
Demo地址：点击：https://github.com/FishInWater-1999/Android-app
在介绍元类编程前，我们先回顾下前面的内容，在之前的文章我们有了解过python的面对对象编程的基本实现机制就是魔法函数，而在python3中，新型类统一了类和类型的概念。所有的类都是type的实例包括type自身也是自己的实例，除object之外其他类都继承object。
最开始踏入编程的世界, 我接触的语言是Java, 那个时候Java的世界流行的还不是Spring Boot, 而是SSH (Spring + Struts + Hibernate). 做为一个Java开发人员, 相当长时间我都认定Java就是最好的.
自从我使用站立式电脑桌工作以来已经有2年时间。不论一天要编程多少个小时，我都是站立在电脑前。也就是说，有些日子我会一天站立超过10个小时，虽然不是连续的——中间会有小憩，吃饭，冥想等。 我在决定站着编程前并没有侧过血质或其它身体指标，如今也没有测过，但下面是我自己对身体上变化的感觉。我不能把这些所有变化都归功于站着工作的功劳，每天在工作之余我都会锻炼身体。然而，站着的时间远超其它活动的时间，所以，它对我身体的改造应该比其它运动更明显。 站立工作后一些我担心会有但实际上并未出现的事情。 我的膝盖、脚、背、
大多数人在入门之后，都会遇到一个比较大的“瓶颈期”：这个阶段，你已经了解了编程语言的基本语法，可以看懂入门书上的所有例子，但是合上教程却又无法写出一个完整的代码，对于接下来的学习又缺少方向。以至于对编程这件事情感到迷茫，甚至自我怀疑。
对于一般人来讲，“量子计算机”的概念可能已经让人生畏了，更不用说用量子计算机编程了，但微软认为自己能够为更多的人了解量子计算提供更大的帮助。近日，微软与谷歌母公司旗下X公司的Brilliant.org合作，联合推出了一门关于量子计算在线公开课——《量子计算机编程》。
在嵌入式软件开发中，状态机编程是一个十分重要的编程思想，它也是嵌入式开发中一个常用的编程框架。掌握了状态机编程思想，可以更加逻辑清晰的实现复杂的业务逻辑功能。
从了解 Rx 至今，我决定抛开 官话、AI ，以自述的形式向大家，也向着多年后再次回温文章的自己做一个阐释或者说是学习记录，亦或是理解沉淀。
如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是：“进行数据分析有哪些Python库可用？” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心，你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库，就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库，并提供你一些最好的教程来学习它们。 1.Numpy 对于科学计算，它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能： 1. N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。 2. 你可
11月15日北京开始冬季供暖那天，谷歌科研博客发布了开源软件SLING，又一个号称能让计算机更容易看懂人话的技术。 SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser 几天之内就遭到若干中文网站自然语言处理（NLP）内行们的转译转载，一副要火的架势。 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING 谷歌开源语义解析器，像语言专家一样理解语言 Google发布了自然语言框架语义解析器SLING！ 谷歌推出自然语言框架语义解析器SLING，但没说有没有用 - 人工智能 -
本文是Python从入门到大师共100教程前言篇，系列文章教程已经在CSDN完结，公众号每日一更。
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓 取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（ 详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabb
结合我录制的视频操作学习，效果最佳。其中最后一个项目的完整代码放到文章最后，希望帮助到你
今天我们来分享一位小伙伴的自学之路。当然，如果你没有任何编程基础，也将会和他一样走很多弯路，如果有条件希望你能够找到老师带领。
引言 尽管 C 语言问世已近 30 年，但它的魅力仍未减退。C 语言继续吸引着众多的开发者，他们为了编写、移植或维护应用程序而必须学习新技能。 本文是为了满足对C语言初学者或想提高自身C语言修为的开发人员的需要而写的。希望对您的学习和工作有所帮助。您也许不赞同其中的某些方法，但我们希望您会喜欢其中的一些。 本文不介绍作为一个程序员应掌握得语言细节，而是与初学者分享自己的UNIX 下C语言编程学习经验；也不说明一个合格的编程人员应该掌握的计算机知识，比如：操作系统、数据结构与算法、数据库等等。
作者：manu jeevan prakash 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个
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