1.4计算机基础:计算机语言

本文介绍了计算机语言的发展历程,从机器语言、汇编语言到高级语言,特别是面向过程和面向对象的编程。提到了常见的高级语言如C、C++、Java、Python、PHP以及它们的应用场景。还解释了源程序、解释器和编译器的概念,以及面向过程与面向对象编程的区别。

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@计算机语言发展

  • 机器语言,由0和1构成,是唯一能够直接被机器识别的语言,其底层是电路的断开与闭合,易读性差,开发效率低;
  • 汇编语言,指令化的机器语言,用于底层开发,可读性和开发效率较机器语言有所提升,但依然晦涩难懂;
  • 高级语言,接近人类语言逻辑的开发语言,可读性和开发效率大幅提升,其发展历程又经历了面向过程和面向对象两个发展阶段,现如今的大部分高级语言都是面向对象的;

@常见的高级语言

  • Basic:更语义化的指令,适合初学者开发简单桌面程序;
  • VB:微软开发,可以快速开发Windows程序;
  • C:贝尔实验室开发,兼具汇编的强大与高级语言的易用,直接与底层硬件打交道,执行效率在所有高级语言中最高,广泛用于底层开发,及对效率要求较高的底层算法实现;
  • C++:面向对象版的C语言;
  • Java:简单低效版C++,跨平台,Web霸主,适合大团队协作;
  • PHP,开发中小型Web应用较Java更高效;
  • HTML5+JavaScript,Web前端开发语言,由于运行在浏览器内核上,具有跨平台的特性,也广泛用于展示层的移动应用程序开发;
  • Python:简洁通用的脚本型语言,语法简洁优美,易于上手,得到越来越多的追捧,C和Java都对其提供大量的类库支持,因此有“胶水语言“的美称,应用领域广泛,如Web、爬虫、数据挖掘、机器学习等;

@源程序、解释器、编译器:

  • 源程序:高级语言书写的程序;
  • 编译器:读取一个源代码文件,翻译为一个可执行的机器码文
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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