对已用过的语音简解

下面说的仅为个人理解或着个人认同的别人的理解。我觉得只对初中期开发人员有用。对于大神来说。这些边界就比较模糊了。可以实现相互之间的模仿使用。下面就我学过及使用的各种语言进行说明比较。这里我们不讨论 编译型和解释型语言、动态语言和静态语言。只对比一下简单类别。

1、C 语言

C 语言是一种通用的、面向过程式的计算机程序设计语言。

2、C#

典型的面向对象的语音。

3、Javascript

弱对象语音

4、SQL

结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL

5、Html、XMl

可扩展标记语言标准通用标记语言的子集,简称XML。是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言

 

面向对象与面向过程的比较,下面为摘录。

面向过程:你拿扫帚去打扫房间,主体是你,取扫帚,大扫地,一系列动作都需要你自己完成;

面向对象:把扫地机器人当成主体对象,相当于个活物,机器人主动去打扫卫生,至于如何打扫完,跟你没关系。

因此,在菜鸟分析看来,面向过程,是人在干活。面向对象,相当于人创造机器人去干活。

站在计算机程序角度来讲,面向过程和面向对象的本质理解为:

  • 面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合,即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计,面向过程把函数继续切分为子函数,即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度(自我以为面向过程就是我们平时的自顶向下的编程方式)。

  • 而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递(把程序封装集合到一起)。

总的来说:面向对象是将事物高度抽象化,面向对象必须先建立抽象模型,之后直接使用模型就行了;面向过程是一种自顶向下的编程

弱类型与强类型进行对比,下面为摘录。

http://www.elecfans.com/emb/593521.html(这篇文章写的不错)

弱类型语言允许将一块内存看做多种类型。比如直接将整型变量与字符变量相加。C and C++ 是静态语言,也是弱类型语言;Perl and PHP 是动态语言,但也是弱类型语言。
强类型语言在没有强制类型转化前,不允许两种不同类型的变量相互操作。Java、C# 和 Python 等都是强类型语言。

上面的都是其实每块都可以深挖下。理解内部我们用户的开发语言(C#)与SQL的区别。我们能用C#的方式 去实现SQL。

下面说下我的理解

C#:面向功能的需要告诉机器怎么去实现这些功能。

SQL:面向结果的只需要告诉机器我需要什么样的结果。

下面我做个比喻:现在需要到一所需要去找一个同学(张三)。

如果我们用C#去实现:咨询校长这个同学是那个班级的怎么去找->然后自己跟着校长的提示自己取找,
                                     或者咨询校长-》让校长打电话给该同学同学让同学自己过来(如果电话没有打通……)

如果我们用SQL去实现:告诉校长我们要找张三(然后就结束了。),剩下的事由校长自己去找,并带到我们身边。我们不能参与太多。参与多了可能会造成不必要的资源浪费。其实校长正常情况下是比我们更了解这个学校的机制。

 

 

 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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