python学习笔记——语言分类

本文详细介绍了计算机语言的主要分类,包括低级语言、高级语言、脚本语言和专业语言等,并进一步探讨了高级语言中的解释型、编译型及混合型语言的区别。同时,还讨论了静态语言与动态语言的特点。

计算机语言的分类

  • 低级语言
    经过汇编,生成目标文件,然后执行:机器语言、汇编语言和符号语言 ;

  • 高级语言
    通过编译或者解释后执行:代表有Java,c,c++,python等;

  • 脚本语言
    为了缩短传统的编写-编译-链接-运行 过程而创建的计算机编程语言。脚本语言一般都 有相应的脚本引擎来解释执行。 他们一般需要解释器才能运行,一般用在写小任务上,最出名的就是Linux下的shell。

  • 专业语言
    数据库查询语言:sql(结构化查询语言)等;

高级语言分类

  • 解释型
    需通过编译器(compiler)将源代码编译成机器码,之后才能执行的语言。一般需经过编译(compile)、链接(linker)这两个步骤。编译是把源代码编译成机器码,链接是把各个模块的机器码和依赖库串连起来生成可执行文件。
    优点:编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次,运行时不需要编译,所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
    缺点:编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码,不同的操作系统之间移植就会有问题,需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。
    代表语言:C、C++

  • 编译型
    解释性语言的程序不需要编译,相比编译型语言省了道工序,解释性语言在运行程序的时候才逐行翻译。
    优点:有良好的平台兼容性,在任何环境中都可以运行,前提是安装了解释器(虚拟机)。灵活,修改代码的时候直接修改就可以,可以快速部署,不用停机维护。
    缺点:每次运行的时候都要解释一遍,性能上不如编译型语言。
    代表语言:JavaScript、Python;

  • 混合型
    既然编译型和解释型各有缺点就会有人想到把两种类型整合起来,取其精华去其糟粕。
    代表语言:C#。

  • 动态语言
    动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言,说的是数据类型,动态语言说的是运行是改变结构,说的是代码结构。
    动态类型语言的数据类型不是在编译阶段决定的,而是把类型绑定延后到了运行阶段。
    代表语言:PHP、Python。

  • 静态语言
    静态语言的数据类型是在编译其间确定的或者说运行之前确定的,编写代码的时候要明确确定变量的数据类型。
    代表语言:Java、C、C++。


参考博客:
http://blog.youkuaiyun.com/u012050154/article/details/51206731

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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