Linus眼中“很烂”的C++击败了C语言

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TIOBE 公布了 2024 年 6 月的编程语言排行榜——C++ 史上首次超越 C,跃至榜二,仅次于 Python。

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C++ 是一种广泛应用于嵌入式系统、游戏开发和金融交易软件等领域的语言,在本月成功超越了 C, 成为了 TIOBE 指数中新的第二名。

这是 C++ 在此榜单中的历史最高位,也是 C 语言的历史最低位。

TIOBE CEO Paul Jansen 点评称,C++ 最初被誉为更好的面向对象的 C 语言版本,但在诞生 39 年后才打败了 C 语言。

自 2011 年以来,C++ 开始了新的生命,每三年更新一次。虽然大多数编译器和大多数工程师都无法跟上这一步伐,但能看到这种语言不断发展,也算是一种成功。

本月 TIOBE 指数的其他亮点还有 Go(首次排名第 7 位)以及 Rust(排名第 17 位,创历史新高)。

BTW,谷歌曾经发表讨论在 Linux 内核中使用 Rust 开发的长文,当时有人认为应该使用 C++ 而不是 Rust。对此,Linus 忍不住大笑,原因是他认为 C++ 并没有解决任何 C 的问题 (C++ solves _none_ of the C issues ),反而让事情更糟糕——

这是一门很烂的语言 (It really is a crap language)。

Linus 认为 C++ 解决了所有不该解决的错误问题,那些说用 C++ 重写 Linux 内核的人都太无知了。

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via Linus Torvalds:C++ 是很烂的语言


TIOBE 6 月 TOP 20 编程语言

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相较上月,榜单中的一些变动具体包括:

  • Go 的排名从 8 升至 7

  • SQL 的排名从 9 升至 8

  • Visual Basic 的排名从 7 跌至 9

  • Swift 的排名从 15 升至 12

  • Assembly language 的排名从 12 跌至 13

  • PHP 的排名从 16 升至 15

  • Scratch 的排名从 17 升至 16

  • Rust 的排名从 18 上升至 17

  • Ruby 的排名从 13 跌至 18

TOP 10 编程语言 TIOBE 指数走势(2002-2024)

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 第 21-50 名编程语言排行

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第 51-100 名如下,由于它们之间的数值差异较小,仅以文本形式列出(按字母排序):

ABC, ActionScript, Apex, APL, AutoLISP, bc, CFML, Chapel, CHILL, CLIPS, Clojure, COMAL, Crystal, cT, Elixir, Erlang, Forth, Groovy, Hack, Icon, Inform, Io, J, JScript, Ladder Logic, Lingo, LPC, M4, MEL, Modula-2, Mojo, NATURAL, NetLogo, OpenCL, OpenEdge ABL, PowerScript, Programming Without Coding Technology, Q, RPG, Smalltalk, Smarty, SNOBOL, SPARK, SQR, VHDL, WebDNA, Wolfram, X++, X10, yacc

TIOBE 编程社区指数(The TIOBE Programming Community index)是一个衡量编程语言受欢迎程度的指标,该指数每月更新一次。评判的依据来自世界范围内的工程师、课程和第三方供应商,包括流行的搜索引擎,如 Google、必应、雅虎、维基百科、亚马逊、YouTube 和百度都被用于指数计算。

值得注意的是,TIOBE 指数并不代表编程语言的好坏或编写代码的多少。

该指数可以用来检查你的编程技能是否还能跟上时代的步伐,或者在开始建立一个新的软件系统时,基于指数对采用何种编程语言做出决策。

TIOBE 指数的定义方式,以及详细榜单信息均可查看官网。

https://www.tiobe.com/tiobe-index/programminglanguages_definition/

R语言中的混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的评估多分类模型性能的工具 除了准确率,混淆矩阵还提供了其他有用的指标,如灵敏度(Sensitivity)、特异度(Specificity)、精确度(Precision)和召回率(Recall)。混淆矩阵通过比较模型预测结果与实际标签的一致性,帮助我们了解模型的分类准确性和错误类型。此外,混淆矩阵还提供了各种错误类型的统计信息,如假阳性(False Positive)和假阴性(False Negative)等。通过混淆矩阵,我们可以了解模型的整体性能和错误类型,从而对模型进行评估和改进。最后,为了更好地理解混淆矩阵的结果,可以使用。 阅读详情

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C/C++Linux、音视频、DPDK 1103
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