TIOBE 2006年6月最流行开发语言排名 VB 窜升

TIOBE编程语言排行榜每月更新一次,基于全球工程师使用情况及第三方数据统计得出。2006年6月排名显示,Java稳居第一,C语言紧随其后,C++位列第三。该榜单为选择开发语言提供参考。

TIOBE 语言排名一个月更新一次。它的统计方法是基于全球有经验的工程师,科目和第三方厂商. 同时也参考来自google,msn,yahoo等搜索引擎计算得出的结果。当然,这个排名并不说明哪个语言绝对最好,但是它可以给你一个参考,当你构建一个新的软件系统时,应该采用什么样的语言。

原文链接: http://www.tiobe.com/index.htm?tiobe_index

Position
June 2006
Position
June 2005
Delta
in Position
Programming LanguageRatings
June 2006
Delta
June 2005
Status
12 Java21.128%+2.56%A
21 C18.253%-1.11%A
34 C++10.670%+0.95%A
46 (Visual) Basic10.185%+3.41%A
55PHP9.593%+1.62%A
63 Perl6.002%-4.37%A
78 Python3.464%+0.66%A
89 C#3.238%+0.45%A
97 Delphi2.393%-0.50%A
1010 JavaScript1.456%+0.07%A
1114 SAS1.373%+0.28%A
122412 * Visual FoxPro1.036%+0.66%A
1311 PL/SQL0.959%-0.37%A
1412 COBOL0.650%-0.73%B
1515Lisp/Scheme0.644%-0.22%A--
1618 Ada0.536%-0.14%B
1719 Pascal0.486%+0.00%B
18268 * D0.485%+0.13%B
1923 Ruby0.479%+0.10%B
203111 * ColdFusion0.453%+0.18%B

 


前十名语言发展趋势:

 


其它语言:


PositionProgramming LanguageRatings
21VB.NET0.442%
22ABAP0.435%
23Fortran0.431%
24dBASE0.414%
25Awk0.363%
26IDL0.344%
27MATLAB0.328%
28Prolog0.305%
29T-SQL0.288%
30Bash0.288%
31ActionScript0.246%
32Logo0.233%
33LabView0.184%
34RPG0.172%
35S-Lang0.168%
36CL0.163%
37REXX0.158%
38Forth0.141%
39Icon0.134%
40Smalltalk0.133%
41Tcl/Tk0.132%
42VBScript0.109%
43csh0.097%
44Postscript0.096%
45Lingo0.091%
46OCaml0.090%
47ML0.087%
48Objective-C0.087%
49Bourne Shell0.085%
50Maple0.077%


下 50 种语言

 

 

  • ABC, Alpha, APL, AppleScript, Beta, Boo, cg, Ch, Clean, Clipper, cT, Curl, dc, Dylan, Eiffel, Erlang, Euphoria, Felix, Haskell, Inform, Io, J#, Limbo, LotusScript, Lua, MAD, Magic, Mathematica, Modula-2, Moto, MUMPS, Natural, Oberon, Occam, OPL, Oz, Pike, PILOT, PL/1, Powerbuilder, Progress, Q, REALBasic, Scala, SIGNAL, Simula, VHDL, XSLT, and Yorick.




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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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