适合编写C语言代码的编程软件有哪些?大学生赶紧行动起来!

C++的开发软件(含下载链接) 这是一个轻量级的、跨平台的代码编辑器,支持多种编程语言,包括C++。尽管它是一个源代码编辑器而非完整的IDE,但通过安装扩展,可以获得类似IDE的体验。:这是由Microsoft开发的功能强大的IDE,特别适合C++开发。它具有轻量级特性,提供了代码编辑器、编译器和调试功能,适合初学者和需要轻量级解决方案的用户。:这是JetBrains开发的跨平台C++ IDE,具有强大的代码分析和智能代码完成功能。:这是一个专门为Qt框架开发的IDE,也支持C++开发。 阅读详情
AI摘要

本文推荐了几款适合初学者的C语言编程软件,包括手机端的C语言编译器和C++编译器(C4droid),以及电脑端的Dev-C++、Code::Blocks、VisualStudio和Vim。这些软件覆盖了从轻量级到专业级的各种需求,有助于提升C语言编程技能。

C语言基本上是大学计算机及其相关专业在大一上学期就会开的一门课程,但是很多学生就是在大一上学期期末的时候很着急,因为自己完全没有学好C语言,感觉一学期白学了,其实究其主要原因,还是因为你在上课认真听了,也做了课堂作业,但是却没有在课后好好的自己去主动敲代码,笔者不能让你有多主动去自己实践,但是笔者可以给你介绍几款更好的写代码的软件(手机电脑都可以)。

                                 

C语言作为一门起源比较早的编程语言,可以编程的手机软件和电脑软件非常多,下面我简单介绍几个,感兴趣的朋友可以自己尝试一下:

手机软件

1.C语言编译器:这是手机上的一个C语言编程软件,可以直接在手机上编译运行C语言程序,下面我简单介绍一下这个软件:

首先,下载安装C语言编译器,这个直接在手机应用商店中搜索就行,如下,大概也就12M左右,直接下载安装就行:

                                               

安装完成后,打开这个软件,就可以直接编写C语言程序了,效果如下,这里自带有编译器,可以直接编译运行程序:

                                               

2.C++编译器:也即C4droid,手机上的一个C/C++编程软件,基本功能和C语言编译器差不多,也可以直接编译运行C语言程序,下面我简单介绍一下这个软件:

首先,下载安装C++编译器,这个也直接在手机商店中搜索就行,如下,不大,也就3M左右,直接下载安装就行:

                                                

安装完成后,打开软件,就可以直接编写C语言程序了,效果如下,这里自带有简单的TCC编译器,所以可以直接编译程序,在扩展中你也可以下载GCC和G++编译器:

                                                

电脑软件

1.Dev-C++:这是Windows平台下一个免费、轻量级的C/C++集成开发环境,基本功能和早期的VC++6.0非常相似,自带有GCC、GDB等编译调试工具,因为没有任何自动补全、语法检查和提示的功能,所以对于初学者来说非常锻炼基本功,在许多学校中都作为教学软件使用:

                                    

2.Code::Blocks:这也是一个轻量级的C/C++开发环境,免费、开源、跨平台,相比较Dev-C++比较单一的功能来说,支持自动补全、语法提示和语法检查,除此之外,还自带有许多现成的工程模板,可以快速开发GUI、Qt、OpenGL等应用,插件扩展也比较丰富,对于初学者来说,也是一个非常不错的选择:

                            

3.Visual Studio:这应该是Windows平台下使用最多的C/C++开发环境了,专业重量级的,由微软自主设计研发,号称宇宙第一IDE,插件扩展众多,支持单元测试、代码重构等高级功能,开发调试效率都非常高,因此在大型项目开发中经常会用到这个软件,虽然对于初学者来说,早期不容易学习和掌握,但熟悉后,的确是一个编程开发利器:

                                           

4.Vim:这个是Linux环境下使用比较多的代码编辑器,严格意义上说不是一个C语言开发软件,但安装GCC、GDB等工具后,也是一个非常不错的C语言编程软件,插件扩展众多,占用内存少,轻便灵活:

                                        

当然,还有许多其他C语言编程软件,像C-free,CLion,Xcode等也都非常不错,选择适合自己的一种就行,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。

自带编译器环境:VC6.0++、VS2008以上系列、C-Free(自带编译器有点老,可以自行换)

不带编译器:code::blocks(自行下载编译器:TDM-GCC、MinGW,这两个二选一)

小型IDE:C-Free、code::blocks

超轻便版:notepad++和TDM-GCC,notepad++是文本编辑器自带各种语言的语法高亮,TDM-GCC是编译器。notepad++写代码,命令行调用gcc编译器编译代码(编译器选MinGW也可以,我用的是TDM,安装简单方便)。

我自己的电脑是:C-free、notepad++、TDM64-GCC(带64的是x86_64系统,不带64的是x86系统),安装包加一起也不到100Mb。

VS系列有社区免费版本,注册登入下就可以了。

VC太老,不建议用。

希望文章对你有帮助,学习C/C++编程知识,欢迎关注博主一起来成长进步!!!!!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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