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    UNIX 环境高级编程(第3版 )

    《UNIX环境高级编程(第3版)》是被誉为UNIX编程“圣经”的Advanced Programming in the UNIX Environment一书的第3版。在本书第2版出版后的8年中,UNIX行业发生了巨大的变化,特别是影响UNIX编程接口的有关标准变化很大。本书在保持前一版风格的基础上,根据最新的标准对内容进行了修订和增补,反映了最新的技术发展。书中除了介绍UNIX文件和目录、标准I/O库、系统数据文件和信息、进程环境、进程控制、进程关系、信号、线程、线程控制、守护进程、各种I/O、进程间通信、网络IPC、伪终端等方面的内容,还在此基础上介绍了众多应用实例,包括如何创建数据库函数库以及如何与网络打印机通信等。此外,还在附录中给出了函数原型和部分习题的答案。

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    用了几年的C语言后你总结了哪些C语言的精髓,是否可以说下心得体会?

    作为从事嵌入式软件开发十几年的程序员,来尝试着回答这个问题,嵌入式开发最基本的编程语言当属于C语言了,这门编程语言最大的特点是灵活高效,现在大学开设相关的编程课程已经非常多样化了,在十几年前的大学几乎大家接触到第一门编程语言都是C语言,所以C语言在国内还是有着非常深厚的土壤,在当时C语言几乎被当成万能语言来使用,但是在一些场景上的确不是C语言擅长的,特别是一些应用需求变化比较大的场景,再后来随着编程行业的演变,越来越多的高级编程语言开始走上历史舞台了,翻看编程语言的历史很多编程语言其实已经诞生了很多年了,只不过在诞生的时候并没有引起很多人的重视,就是还没有等到风口出现。

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    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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    学习编程有没有必要从C语言和C++学起?应该怎么学?

    软件行业经过几十年的发展,编程语言的种类已经越来越多了,而且很多新的编程语言已经在这个领域从开始的默默无闻到如今风风火火,整个编程语言朝着集成化方向发展,这样会导致很多的初学者选择上不像以前那么单一了,而且随着整个软件行业应用方面开发刚需增加,高级编程语言市场进一步得到扩张,现在很多大学开设课程已经不是默认C语言作为第一编程入门语言了。大约十几年前的大学教材还是清一色的C语言作为第一编程语言,C语言作为基础语言的口号就是这么来的,当然C语言之所以称之为基础编程语言,主要是现在很多编程底层实现大部分是基于C语言,而且操作系统以及底层驱动基础语言也是C语言。

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    人人都能学会的python编程教程1:第一行代码

    众所周知,现在IT行业很火,行业薪酬也很高,国家在2017年也发布了人工智能教育的推广计划,人人会编程的时代将要到来。不会编程、不懂编程可能有些跟不上时代的节奏,普通人不懂技术也许会觉得这个很难,门槛太高。其实不然,IT行业分很多种类,不同的语言、工种难度也不一样。而python这门语言其实是非常适合没有编程基础的人入门的。在美国,python已经作为小学生学习编程的首选语言,可见其入门难度之低。那么简单容易学是不是就意味着这门语言没什么用处呢?其实恰恰相反,不管是传统的网站开发还是大数据、人工智能算法开发,python都占有非常高的使用率。python是一门简单而且强大的编程语言。掌握了它你可以做IT行业的90%以上的事情,其他行业的人掌握它也可以提高解决问题的效率。

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    2019最新编程语言排行,C家族没落了吗,Python有机会挑大梁吗?

    关于编程语言的排名的问题一直在争吵不休,随着全球科技的发展,任何一种编程语言都没有资格说永远不会过时,可能很多人觉得底层编程语言像C语言汇编永远都不会过时,这点说的也是有些武断了,当今计算机架构主要基于美籍匈牙利科学家冯诺依曼理论而建造的,包括机器能够识别的二级制文件也是基于着这种结构完成的,现在很多有实力的巨头已经投入到量子计算机的研发种,前几天谷歌提出的量子霸权论文,一石激起千层浪,很多企业都不认可这个观点,但是量子计算机或者类似量子计算机的新架构也必将出现,中国的华为公司也在致力于这方面的基础研究,没有永恒不过时的事物,包括现在的正在流行的编程语言。

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