他任性地放弃了博士学位,转身却发明了史上最厉害的编程语言!

Brian Kernighan & Dennis Ritchie:The C Programming Language Brian Kernighan & Dennis Ritchie:The C Programming Language.epub 立即下载

2011年10月5日,乔帮主去世了。


在全世界都在缅怀乔帮主的时候,很少人注意到,有位大牛也在10月去世,而他在IT领域内的成就,完全可以和乔帮主媲美。

乔帮主的那些成就:iPhone, iPad, Mac ,它们的软件系统和编程语言都起源于这位大牛的创造。 

这位大牛就是Dennis Ritchie, Unix 的作者之一, C语言之父。

Dennis Ritchie 1941年出生在纽约州的一个布朗克斯维尔, 他的父亲是贝尔实验室的一位科学家。

在Dennis小时候,他们家搬到了离贝尔实验室不远的新泽西州的萨米特市(看看,家境对一个人的影响很大啊)。 

Dennis 高中毕业以后,听从父亲的建议,读了哈佛大学的物理系。

于是Dennis 在研究生的时候就转到了应用数学专业。

Dennis的博士论文是《函数的亚递归层次结构》,估计没几个人看得懂。

Dennis虽然通过了论文答辩,却没有获得博士学位。

“任性”的Dennis 就这样轻易地抛弃了博士学位!

当然, 他不在乎这个学位,一个重要原因是他已经有了一份令人羡慕的工作—— 贝尔实验室研究员。

在贝尔实验室,Dennis遇到了一生的挚友:Ken Thomson

Ken 所说的大坑就是贝尔实验室和MIT,GE一起开发的Multics 。

Multics野心过甚,目标无法实现, 贝尔实验室于1969年退出了研发计划。

虽然项目失败, 贝尔实验室参与研发的人,尤其是Ken 和 Dennis却收获巨大:收获了设计操作系统的良好“品味”

回到贝尔实验室,Ken 在Dennis等人的协助下, 在一个老旧的PDP-7机器上开发了一个操作系统Unix。

详情参见《老婆离家三周,我开发了一个操作系统》

Unix问世了,但没有编程语言是不行的,当时的高级编程语言不多,Fortran绝对是一个重要角色。

于是Ken 打算给Unix做一个Fortran编译器。

Ken接受了建议,不断打磨BCPL,生成了一个满足PDP-7条件限制的新语言。

B语言是没有类型的,它的操作对象是计算机中明显大于单个字节的块状信息:字

当年的各类计算机八仙过海,各显神通,不仅各个指令集标新立异,而且几乎所有方面都彼此不一,甚至连基本的字宽度和内存寻址方式都不一样

Dennis 开始对B语言进行改造

很快, Ken 和Dennis 用C语言重写了Unix 。

重写过的Unix表现出了惊人的可移植性,一个新的时代来临了!

软件和硬件解绑, Unix和C语言伴随着小型机,工作站,PC等设备迅速向全世界传播。

Dennis是个超一流的技术作家,文风简练清雅, 他和Brian 合著了一本经典的C语言书籍。

这本书中出现了一个著名的程序,在过去的几十年间,它已经演化成为了程序员一个久负盛名的传统:hello world

C语言的语法极大地影响了后来者。

在这些后来者当中,和C关联最大的是C++和Objective-C

它们C语言一起,组成了C语言家族, 统治了系统级编程。

毫不夸张地说,我们现在的软件世界,都是构建在Dennis发明的C语言之上。

1983年, Dennis 由于对Unix和C语言的卓越贡献,和Ken 一起获得了图灵奖。

让人惋惜的是,Dennis 晚年得了癌症和心脏病,一直受到病魔的折磨。

2011年10月12日,就在乔布斯去世后的一周,Dennis的前同事Robert Pike 在Google+上报告了Dennis去世的消息。

乔布斯去世的消息铺天盖地,受到世人的顶礼膜拜, Dennis的去世只是在技术圈引起了一点波澜。

Dennis和乔布斯一样,都改变了世界, 只是乔布斯的产品面对普罗大众, 而Dennis的作品默默地站在幕后,支撑这个世界的运转。

让我们记住计算机的先驱Dennis Ritchie的贡献吧!

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。 立即下载

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