TopLanguage讨论精选二(2007.10-2007-11)

本文摘录了TopLanguage讨论组中关于DSL、C++使用建议、效率探讨、GC原理、动态更新代码、内存管理、语言优化等话题的精彩讨论,涉及C++、算法、内存管理和编程范式等多个方面。

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TopLanguage讨论精选二(2007.10-2007-11)

 

注:TopLanguage是我建立的一个google讨论组,目的是交流关于编程的任何问题(当然,包括八卦:-)),三个月来加入的同学介于2728之间,已有大于210条讨论。

 

这是第二期精彩讨论精选(选择标准仅代表我个人意见,没办法,因为google group的投票机制似乎不怎么被用到,其余讨论大家可以访问或订阅该论坛)。我还是得说,几乎大家的所有讨论都很精彩 :P

 

n        讨论讨论DSLDomain Specific Language)如何? (16回帖)
貌似这个概念被Martine Flower吹捧了好久了。具体可以google一下 :P Martine Flower把这个编程范式定义为Language Oriented Programming,这个描述其实很精确。 我个人的感觉,就跟编程界的诸多工具一样,这个工具有两面性。一方面,它的出发点非常好:最直观的就是领域语言了,如今的general purpose... more »

n        一本好的C++教材其实应该最先(或者尽早)告诉读者不应该怎样使用C++“ (31回帖)
支持理由:程序员会仅仅因为可以用某特性,而就去用它。

n        About效率。。。 (31回帖)
第一次发贴,问各位大牛一个关于效率的问题。 都说C++的效率(运行时)比Java.NetC#)要高。这种效率主要来自于什么地方(或者说其他一些语言做了写什么事情损失了效率)。比如由于库的封装,调用的函数更高层会损失效率,不停的安全检查也会,还有其他一些什么原因,谢谢指教:)...

### 学习人工智能的相关资源 #### 经典书籍推荐 对于初学者以及希望深入了解人工智能的人来说,《人工智能:一种现代的方法》是一本不可错过的经典教材[^3]。这本书由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 合著,涵盖了人工智能的核心理论和技术,适合不同层次的学习者。 除了上述提到的经典著作外,还有其他值得阅读的书籍可以作为补充材料: - **《模式识别与机器学习》**(Christopher M. Bishop 著):这是一本关于统计学方法在机器学习中的应用的权威书籍,尤其适用于那些希望通过数学角度理解机器学习原理的人群。 - **《深度学习》**(Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著):此书被广泛认为是进入深度学习领域的必读书籍之一,它不仅介绍了基本概念,还涉及到了更复杂的主题如神经网络架构设计等。 #### 在线课程平台建议 为了获取更加互动式的体验,在线教育平台上也有丰富的AI相关内容可供选择。Coursera上的Andrew Ng教授开设的Machine Learning专项课程是非常受欢迎的选择;而edX则提供了来自MIT、Stanford等顶尖大学公开发布的计算机科学系列讲座视频链接地址[^4]。 #### 社区交流与实践项目参与 加入活跃的技术讨论小组能够极大地促进个人成长速度。例如TopLanguage就是一个很好的例子,在那里你可以找到志同道合的朋友一起探讨问题并分享经验心得[^2]。此外还可以尝试参加Kaggle竞赛来锻炼自己的实战能力,并从中学习到最新的行业趋势和技术解决方案。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,))) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model data = np.random.rand(1000, 100) labels = np.random.randint(2, size=1000) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) model = create_model() history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 以上代码展示了一个简单的分类问题建模过程,利用Python编程语言配合TensorFlow框架实现了一个小型人工神经网络结构训练实例演示。 ---
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