漫画 | 为什么C语言永不过时?

编程语言发展历程与应用领域:C++与Java争霸,Go语言崛起

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前几天建了一个免费的知识星球“码农翻身的朋友们”,可以和大家近距离接触一下,我会聊聊工作、生活、读书、职业发展......等各种话题,欢迎围观,白嫖format,png

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后记:这篇漫画主要是科普一下编程语言的发展历史和适用范围。C语言/C++一直是系统级编程的不二之选,在操作系统,编译器,网络,数据库,高性能服务器端软件等领域无人可以争锋,也许在将来,Rust能对他们产生威胁吧。在Web编程领域则是百花齐放,PHP, Python, Ruby各自争鸣,Java在企业应用开发方面表现抢眼,以Spring为首的生态吸引了无数程序员。由于网络编程的瓶颈不再是CPU,而是I/O,所以Java也在一些服务器端的软件上突破了C/C++的重围。在大数据领域,Java一马当先,完成了数据的收集,存储,计算,Python等语言在此基础上发挥了自己擅长的本事:数据分析。Go语言则令人吃惊地渗入到了云计算和后端编程领域,前途不可限量。 总的来说,我觉得有这两个需要注意的点:1. 每门语言都有自己的特点和适用的范围,并没有什么高下之分。2. 应用层编程变化剧烈(JS尤其为甚),底层编程变化比较小。 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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