如何学好C语言

本文探讨了编程瓶颈期的解决之道,建议程序员深入学习C语言和系统编程,通过阅读经典书籍,提升技术深度和广度。强调编程不仅仅是语言层面,更需要理解底层系统机制,从而实现技术的扎实掌握。

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这是一篇很好的文章,能给人一种醍醐灌顶的感觉,同时作者也是很有名的优快云博主,引用在此,共勉!!!

有人在酷壳的留言版上询问下面的问题

keep_walker :
今天晚上我看到这篇文章。
http://programmers.stackexchange.com/questions/62502/small-c-projects

我也遇到了和提问的老外一样的问题。。能给像遇到这样烦恼的程序员一点建议嘛?谢谢!

我相信,这可能是很多朋友的问题,我以前也有这样的感觉,编程编到一定的时候,发现能力到了瓶颈,既不深,也不扎实,半吊子。比如:你长期地使用Java和.NET ,这些有虚拟机的语言对于开发便利是便利,但是对于程序员来说可能并不太好,原因有两个:

  1. 虚拟机屏蔽了操作系统的系统调用,以及很多底层机制。
  2. 大量的封装好的类库也屏蔽了很多实现细节。

一段时间后,你会发现你知其然,不知所以然。。我以前在优快云上写过一篇《Java NIO类库Selector机制解析(》,在那篇文章中我说提到过(有讥讽的语气)Java的程序员不懂底层实现,所以很难把技术学得更扎实。此时,一部分程序员会不自然地想学学底层的技术,很自然的,C语言就被提了上来。

下面是我给这位朋友的一些建议:

  • 鼓励并为你叫好。我鼓励你想要去学C语言的想法和精神,很多人都觉得C语言好学,其实并不然。(你可以看看《C语言的迷题》)现在的这个社会更多地去关注那些时髦的技术,而忽略了这个流行了40+年的C语言。一门技术如果能够流行40多年,这才是你需要去关注和学习的技术,而不是那些刚出来的技术(过度炒作的技术Windows编程史)。这才是踏踏实实的精神。
  • 不要找借口。这一条路走下来并不容易,不要给自己找借口。我最不喜欢听到的就是“很忙,没有时间”这样的借口。我以前在银行做项目,早9点到晚10点,周一到周六,我一样可以每天抽1个小时来看书和专研,一年下来也能精读5、6本书。我现在的工作项目和招聘任务很紧张,刚生的小孩只有自己和老婆两人带,还需要准备讲课,但是我还是能够找到时间看文章写文章维护酷壳。所以,我可以告诉你,“时间就像乳沟,只要你肯挤,就一定会有”。

如果你能在2-3年内精读完这些书,并全部融会贯通,那么你就明白什么是一览众山小的感觉了!我足足花了5年时间才算是真正全部读完这些书的。最后,祝你好运!努力!

——-更新:2011/03/29 20:00——-

我想,这篇文章主要想告诉大家这么几件事:

  • 编程编到一定时候,你就需要了解底层系统的机制,否则,知其然不知所以然。
  • 我没有否定非C的程序员的逻辑,真正的逻辑是——如果你想要了解底层机制,请学习C语言和操作系统。
  • 40多年的Unix/C影响深远。包括影响了Windows。如果你想一通百通,一定要了解Unix。那是计算机文化真正的根。
  • 不要肤浅地去思考问题。比如,不要以为一个DBA就不会考虑数据库引擎的内存页面的问题。也不要以为Web程序员就不需要了解后台的服务器和脚本的运行性能以及TCP/IP的问题。

高手往往都是有很强的系统的基础知识的,表面的东西永远是肤浅的。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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