全球范围内语言排名!(转载)

博客展示了多种编程语言的评级及一年的变化情况,涵盖C、Java、C++等常见语言,还列出了排名22名以后的编程语言如VB.NET、Felix等,包含各语言的评级百分比及变化幅度。
Programming Language Ratings Delta 1 Year Status
C       18.17% -0.14%       A
Java       17.05% -4.85%        A
C++       15.02% -1.16%       A
vb       9.76% 2.30%       A
Perl          8.82% 0.47%       A
PHP       7.42% 1.63%       A
Delphi/Pascal/Kylix  4.47% 3.07%       A
Python       4.44% 2.95%       A
SQL       3.17% -0.55%       A
C#       1.64% -0.30%       A
JavaScript       1.27% -0.39%       A
SAS       1.07% -0.04%       A
COBOL       0.71% -0.33%       A--
IDL       0.64% 0.10%       B
Lisp       0.43% -0.23%        B
ABAP       0.42% 0.07%       B
Postscript      0.38% -0.05%       B
Fortran       0.37% -0.37%       B
Ada       0.36% -0.32%       B
MATLAB       0.34% 0.02%       B

22名以后的:
Position Programming Language Ratings
21 VB.NET       0.34%
22 Felix       0.30%
23 Prolog       0.28%
24 RPG       0.28%
25 Scheme       0.25%
26 Awk       0.22%
27 Ruby       0.18%
28 ColdFusion       0.15%
29 Logo       0.15%
30 Forth       0.14%
31 S-Lang       0.13%
32 Tcl/Tk       0.12%
33 Bash       0.12%
34 Icon       0.11%
35 LabView       0.11%
36 REXX       0.10%
37 Clipper       0.09%
38 Objective-C  0.09%
39 Erlang       0.09%
40 Smalltalk       0.09%
41 ML       0.08%
42 VHDL       0.08%
43 Groovy       0.08%
44 Lingo       0.07%
45 VBScript       0.07%
46 Natural       0.07%
47 ActionScript 0.07%
48 Csh       0.07%
49 Scala       0.07%
50 Mantis  
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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