【转】敲击最多的键和编程语言语法

本文探讨了在使用不同编程语言时,键盘使用分布与编程语言表达性、编码速度的关系。通过分析流行项目的统计数据,揭示了键盘使用分布与语言设计之间的联系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

我研究过很多编程语言;我经常的好奇于在面对这些不同的语法时,编程过程会有哪些不同,一种不同的语法会让你更富有表达性或编码速度的更快吗?我并不知道,我知道的只是在使用不同的语言时你都敲击了哪些键盘上的键。这也许是那些不知道该学习使用哪种编程语言的人会感兴趣的事。据我的认识,键盘使用分布越广的语言通常是设计的很糟糕的语言。

 

你也许会争辩说,程序中变量名的取法会影响统计的结果。可是,大部分编程语言都有自己的命名习惯,我们可以假设这些变量的命名都很正常。不过,在下面的热点图中,有些键被忽略掉了,比如Shift和Caps键。在perl里会大量使用美元符号($) 、空格符也没有计算在内。

用于统计的程序是来自于Github上一些很流行的项目。

Javascript

\

Shell

\

Java

\

C

\

C++

\

Ruby

\

Python

\

PHP

\

Perl

\

ObjC

\

Lisp

\

Lisp代码是来自这里的由Paul Graham所写的程序。

  1. 产生这个效果图的 heatmap.js 脚本

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支高频结构先验建模分支结合Transformer模块注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值