Là một lập trình viên, bạn nên tập trung ít hơn về các ngôn ngữ lập trình Perse - thay vào đó, hãy nỗ lực rất nhiều để thực sự làm chủ các nguyên tắc cơ bản và bạn sẽ nhận thấy rằng nhiều ngôn ngữ lập trình có chung các khái niệm nhưng chỉ với các kiểu cú pháp khác nhau. - Nếu bạn tuân theo chiến lược này, bạn sẽ nhận thấy tại một số điểm, bạn sẽ không còn mất nhiều thời gian để học bất kỳ ngôn ngữ lập trình mới nào trong các tình huống bạn cần, bởi vì một ngôn ngữ cụ thể là công cụ tốt nhất cho công việc cụ thể bạn đang thử làm. -
Chẳng hạn, tôi chỉ mất 3 ngày để tìm hiểu JavaScript và bắt đầu sử dụng nó - một ví dụ khác sẽ là khi tôi cần PHP, tôi thực sự đã mất 4 giờ để tìm hiểu những điều cơ bản và ngày hôm sau tôi đã có thể mã hóa trong PHP và kết thúc Nhiệm vụ mà tôi đặc biệt cần nó cho!
Điều này nghe có vẻ phi thường nếu bạn chưa quen với lập trình - nhưng thực tế là điều này rất phổ biến trong số các kỹ sư phần mềm SR - đây là lý do tại sao việc làm chủ các nguyên tắc cơ bản rất quan trọng vì nó sẽ giúp cuộc sống của bạn trở nên dễ dàng sau đó!
Ngôn ngữ lập trình chỉ là các công cụ - vì vậy, bạn nên luôn để dự án mà bạn đang làm việc để chỉ ra ngôn ngữ bạn nên sử dụng chứ không phải theo cách khác - không có ngôn ngữ lập trình nào tốt hơn các ngôn ngữ khác - tất cả đều là hoàn cảnh.
Cho đến nay nó có cho tôi.10 months ago
Đi hoặc rỉ sét là chạy nhanh hơn nhưng Python hoạt động tốt. Ngôn ngữ tốt hơn tồn tại cho máy chủ không có nhưng Python hoạt động tốt. R là tốt nhất cho khoa học dữ liệu nhưng Python hoạt động tốt. Bash gần hơn với hệ điều hành nhưng một kịch bản Python hoạt động tốt.
Nó có thể làm WASM nhưng JavaScript tốt hơn để phát triển web trước. Và nó không tốt cho phát triển di động.
Đối với hầu hết những thứ bạn không cần lý tưởng chỉ cần làm việc ok và một nhóm biết cách viết nó. Nhưng đừng ở trong một thế giới mà công cụ duy nhất của bạn là Python hoặc bạn sẽ không thấy nơi cần giải pháp tốt hơn.
Có lẽ, có lẽ và thực sự chỉ là Maybes tốt hơn cho các số liệu thống kê thuần túy - đây là một phần của khoa học dữ liệu - nhưng không tốt hơn trong kỷ luật tổng thể. Làm thế nào bạn đi đến kết luận đó?
Một ví dụ khác: C/C ++/Rust là lý tưởng cho bộ vi xử lý nhưng micropython tồn tại.
Vâng, nhưng Rust hầu như không có một cộng đồng và rất ít thư viện của họ được thử và thử nghiệm. Đi là tốt hơn một chút, nhưng nó cũng được điều hành bởi goolag
cấp độ 1
Tôi luôn muốn sử dụng Python vì tôi yêu nó. Nhưng trừ khi tôi thực hiện kịch bản thuần túy [ví dụ: Scraping Web, thao tác dữ liệu, viết tệp Terraform, v.v.], nhiệm vụ tôi làm sẽ được hưởng lợi từ một ngôn ngữ và khuôn khổ khác.
Tôi nói rằng một liner mà người quản lý kỹ thuật của bạn đã cho bạn hoàn hảo.
cấp độ 2
Cho đến nay nó có cho tôi.
cấp độ 2
Đi hoặc rỉ sét là chạy nhanh hơn nhưng Python hoạt động tốt. Ngôn ngữ tốt hơn tồn tại cho máy chủ không có nhưng Python hoạt động tốt. R là tốt nhất cho khoa học dữ liệu nhưng Python hoạt động tốt. Bash gần hơn với hệ điều hành nhưng một kịch bản Python hoạt động tốt.
cấp độ 2
Nó có thể làm WASM nhưng JavaScript tốt hơn để phát triển web trước. Và nó không tốt cho phát triển di động.
cấp độ 2
Đối với hầu hết những thứ bạn không cần lý tưởng chỉ cần làm việc ok và một nhóm biết cách viết nó. Nhưng đừng ở trong một thế giới mà công cụ duy nhất của bạn là Python hoặc bạn sẽ không thấy nơi cần giải pháp tốt hơn.
cấp độ 1
Tôi nghĩ Python là [hiện tại] là ngôn ngữ tốt nhất để học máy.
cấp độ 1
Bóng cao nhất của Python là các thư viện của anh ấy: Numpy, Pandas, Scikit, Keras, ... bạn đặt tên cho nó.
Và một số tính năng ngôn ngữ như toàn bộ danh sách là một luồng không khí trong lành khi đến từ Java, C# hoặc TypeScript.
cấp độ 2
Absolutely.
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 1
Hey cả Java và TypeScript đều có các phiên bản chức năng của nó như Danh sách Bản đồ []. Filter []. Giảm []. Tôi không nghĩ rằng nó dài hơn so với toàn bộ danh sách.
Đó chính xác là lý do tại sao nó tốt nhất thứ hai. Có những ngôn ngữ tốt hơn cho khá nhiều vấn đề. Nhưng, Python chơi tốt trong khá nhiều không gian vấn đề.
cấp độ 1
Tôi luôn muốn sử dụng Python vì tôi yêu nó. Nhưng trừ khi tôi thực hiện kịch bản thuần túy [ví dụ: Scraping Web, thao tác dữ liệu, viết tệp Terraform, v.v.], nhiệm vụ tôi làm sẽ được hưởng lợi từ một ngôn ngữ và khuôn khổ khác.
Tôi nói rằng một liner mà người quản lý kỹ thuật của bạn đã cho bạn hoàn hảo.
Cho đến nay nó có cho tôi.
Đi hoặc rỉ sét là chạy nhanh hơn nhưng Python hoạt động tốt. Ngôn ngữ tốt hơn tồn tại cho máy chủ không có nhưng Python hoạt động tốt. R là tốt nhất cho khoa học dữ liệu nhưng Python hoạt động tốt. Bash gần hơn với hệ điều hành nhưng một kịch bản Python hoạt động tốt.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.
cấp độ 1
Hey cả Java và TypeScript đều có các phiên bản chức năng của nó như Danh sách Bản đồ []. Filter []. Giảm []. Tôi không nghĩ rằng nó dài hơn so với toàn bộ danh sách.
cấp độ 2
Là một sinh viên khoa học tiến sĩ, tôi cũng sẽ thêm Numba vào danh sách đó. Nếu bạn có một nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mảng numpy, Numba thường cho phép tăng tốc độ Huuuuge trong một vài dòng mã. Nó thực sự hữu ích để tối ưu hóa một chức năng khó chịu đó rất đói. Bạn có thể dễ dàng đạt được 10-100 lần tốc độ ban đầu nếu bạn biết bạn đang làm gì và thiết kế cho nó.