一月一更的 TIOBE 榜單新鮮出爐,快來看看開發者最常用的程式設計工具都有哪些變化吧!

時隔 7 年,Objective-C 首次跌出 TOP20

隨著跨平臺工具的崛起,以及全球數字化程序的加快,還有多少做著單一移動開發的程式設計師?

一直以來,很多開發者不停地發問,但這個問題迄今為止沒有明確的答案。不過,從幾年前起業界傳出的“移動網際網路已飽和”、“移動開發沒人要了”等唱衰的聲音中,相信很多開發者已有一絲瞭然,如今據 TIOBE 最新的 4 月榜單顯示,我們也發現那些曾頂起移動開發半邊天的工具正在逐漸隱退。

在上個月榜單中,我們曾報道過,作為 iOS 開發者最常用的程式語言,Swift 自去年 10 月起就熱度一直呈下降趨勢,這個月 Swift 排在了第 15 位,在去年的同期,Swift 還能排名第 11 位。

與此同時,在 Swift 語言出現 …

時間進入到了3月,雖然受疫情影響,很多公司還是選擇遠端辦公,你是不是依然在家宅著呢?對於已經復工的人來說,上班路上人員眾多,一定要做好自我保護,沒有什麼比健康更重要的!

進入三月,新的程式語言排行榜新鮮出爐,TIOBE 最新發布了 3 月程式語言排行榜。

程式語言排名前20

Java佔據榜首,Go 語言擠進前十

從榜單中我們可以看到,前三名分別為Java、C、Python。相較於上個月,Java從 1.48% 上升至 2.9%,以 17.78% 的份額穩居第一。

按照 Oracle 對 Java 的釋出週期來算,在本月中 Java 14 將會有最新的訊息給到開發者,譬如記錄 (records)、switch 表示式、模式匹配等。但據《2020 Java 生態系統》報告顯示,最受開發者喜愛的依然是 Java 8 及 Java 11。

C語言不愧是年度程式語言,以3.03%的年增長率繼續大幅領先。整體上來看,排名前10的語言基本都穩定如常。本月衝出了Go 語言這匹黑馬,一路擠進前十。去年同期,Go排在第18位,前兩個月的榜單中,Go上升到第14位,然後持續爬升,終於在3月進入前十。

另外,繼上個月 Objective-C 排名下降之後,蘋果主推的另一大程式語言 Swift 在本月也跌出了 Top 10,位於第 13 名,佔比 1.24%。與此同時,VB 倒是出乎意料地進入了 Top 20。

Delphi即將跌出TIOBE指數前20名

Delphi作為 Windows 平臺下著名的快速應用程式開發工具以及一款 IDE,很多開發者都深知他的強大,因此評價道“真正的程式設計師用 C++,聰明的程式設計師用 Delphi”。

這大概是 Delphi最終沒落的跡象。自2001年6月TIOBE指數存在以來,Delphi一直位居前20名,在2000年代初,它是最流行的語言和IDE之一。2002年發行的 Delphi 7大概是它的巔峰,此後 Delphi開始陷入麻煩,包括Linux移植失敗,版本出現錯誤等等。與此同時,一些具有類似功能的 IDE席捲市場,Delphi開始衰退。

TIOBE認為,導致 Delphi沒落的另一個主要原因是它的發行頻率太低。原先每年都有一個主要版本,而2018年之後,Delphi卻沒有了什麼新的動靜。

對此,也有不少網友評價道,Borland 這樣的第三方 IDE 提供商,本身沒有掌握語言,只是給語言提供 IDE 工具,雖然做的非常不錯,但是最後只是給人做嫁衣裳。

TOP 10程式語言TIOBE指數走勢(2002–2020)

来源:CSDN

本篇是機器學習面試200題第八篇,由於篇幅太長,本篇介紹141–160題~

以前寫過的面試題集錦,指路這邊

系列篇1指路

系列篇2指路

系列篇3指路

系列篇4指路

系列篇5指路

系列篇6指路

系列篇7指路

141.在下面哪種情況下,一階梯度下降不一定正確工作(可能會卡住)?(B)

答案:(B)

這是鞍點(Saddle Point)的梯度下降的經典例子。另,本題來源於:題目來源
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-learning/

142.下圖顯示了訓練過的3層卷積神經網路準確度,與引數數量(特徵核的數量)的關係。

什麼樣的軟體才算良心軟體?深耕資料分析數年得出的經驗總結 — — 省(zǎo)時(xià)間(bān)的軟體才是真正的良心軟體!

畢竟對一個程式設計師來說,時間就是頭髮!

1、Total Commander -檔案管理器

批次管理檔案,批次重新命名/刪除/複製/移動/修改時間屬性等等,還可以一鍵修改,一鍵撤銷,整理分類資料夾的時候不要太方便啊!

並排雙視窗檢視,一目十行,瞬間感覺自己像爭鋒奪秒的金融新貴哈哈哈

大多數公司是否都有這樣的財務困境?

無論什麼樣的公司,財務員工一直都是螺絲釘的角色,分工非常細,很有可能出現一種情況:做內賬的不認識做外賬的,做成本分析的不認識做合併報表的。

造成這種情況的原因就是因為財務報表工作的冗雜、繁複,很難實現一人負責全部財務報表的工作

就好比我之前入職的公司有一個財務主管,每天晚上基本上都要在公司加班到半夜,Excel越做越多,但是隨著公司業務的增多,Excel難以支撐公司業務分析需求,加上工資又不高,總監勸了半天也就願意加幾百塊的工資,最後財務主管實在受不了就辭職了。

在網上隨便找了個辭職報告><

總監以為再招一個財務很簡單,結果因為工資低、工作量太大,遲遲招不到人,最後從招一個變成了招兩個、從招兩個變成了招五個。

最後財務部門的報表工作越來越臃腫,後來還專門招了一個人做報表稽核,但是因為Excel沒法實現平臺管理經常出錯,我們這些部分感覺跟財務溝通要累10倍,財務人力成本增加了4倍多,最後造成公司賬目混亂,現在估計也已經倒閉了。

来源:CSDN

本篇是機器學習面試200題第七篇,由於篇幅太長,本篇介紹121–140題~

神經網路相關唷~內容感興趣的話請持續關注唷XD

系列篇1指路

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121.如何解決梯度消失和梯度膨脹?

(1)梯度消失:

根據鏈式法則,如果每一層神經元對上一層的輸出的偏導乘上權重結果都小於1的話,那麼即使這個結果是0.99,在經過足夠多層傳播之後,誤差對輸入層的偏導會趨於0,可以採用ReLU啟用函式有效的解決梯度消失的情況。
(2)梯度膨脹

根據鏈式法則,如果每一層神經元對上一層的輸出的偏導乘上權重結果都大於1的話,在經過足夠多層傳播之後,誤差對輸入層的偏導會趨於無窮大,可以透過啟用函式來解決。

122.推導下反向傳播Backpropagati …

為什麼我們仍在使用 SQL?

SQL 和關係資料庫管理系統(RDBMS)都是在 上世紀70 年代早期開發的。Edgar F. Codd 開發了 RDBMS,而 Donald D. Chamberling 和 Raymond F. Boyce 開發了 SQL。

二者都誕生在計算機技術的早期,而且在 90% 的時間裡都非常有效,使得資料庫成為了一項 “已經被解決的問題”。就像 MailChimp 已經成為了傳送新聞簡訊的同義詞。如果你想使用資料庫,你就得使用 RDBMS 和 SQL。

不過,仍然還是有人使用其他 Email 軟體,正如還是用人使用非 SQL 的資料庫。但即使是存在著其他可供使用的資料庫技術,SQL 依舊佔據霸主地位。

以下 8 條,就是我們在 SQL 誕生 48 年後依舊使用它的原因。

1. 資料處理能力

SQL 最初基於關係代數和元組關係演算 — — 由 Codd 特別為關係資料庫開發的兩種數學模式 …

標題其實是最近某個朋友後台發我的一個問題,對此我的答案是:

沒有。沒錯,就是沒有。

怎麼可能替代Excel?做資料分析經常要和資料打交道,至今為止,我沒有遇到過能超越Excel的軟體,你做個表格還能更方便嗎?不能。

但是!總會有個但是,Excel的資料處理能力,一直是被我的同事和下屬們詬病的,能想象嗎?10萬行以上的資料卡死是常事,也不是沒有解決方法,就是覺得這麼下去不是個事。

在與Excel打交道的過程中漸漸發現了很多無能為力的地方,首先是需要解決資料時效性的問題,資料是流動的,每天都會有很多新的資料產生,通過Excel去更新統計和檢視,無疑時效性特別差。

更新起來麻煩不說,還容易出錯,其次資料展現方式比較單一,難以聚焦。

這都是讓從業者痛苦的地方,我相信不止一個資料分析師有這樣的想法。

表格這塊,沒有軟體有戲,但是在資料處理和資料展示方面,這2個軟體首當其衝。

先來說第一個:

FineReport

這個軟體是報表工具,Excel的大部分作用都被拿去做報表了,所以個人認為FineReport可以很好地取代Excel。

針對IT和技術偏多,管理層和業務層提出需求,然後去檢視資料。

推薦他是因為有兩個高效率的點:

①可以完成從資料庫取數(有整合資料功能) — 設計報表模板 — 資料展示的過程,不用像Excel一樣不停地核對和記錄資料

②類似Excel做報表,一張模板配合引數查詢可以代替幾十張報表,很省事

用SQL從資料庫裡取好資料之後,直接拖拽就可以了。

資料處理方面,經常會用到以前的資料集,那這種情況下怎麼辦?直接開啟FineReport中以前的資料取數SQL,複製貼上,比再寫一遍簡單很多。

而且你看,圖表的種類和型別也有很多,這是我比較看重的一點,Excel的圖表太落後了,在做出視覺化的同時,也能做出視覺化大屏,一舉兩得!

投稿:軟妹

展示參觀是數字大屏最常見的應用場景之一,在老闆蒞臨視察或嘉賓參觀企業時,講解員站在酷炫大屏前慷慨陳詞,盡顯企業的科技感與資訊化力量。

但是,大屏載入完畢之前的尷尬時間,成了許多大屏開發人員的心頭刺 — — 要是不小心讓領導和嘉賓看到進度條,那多尷尬啊!

一些聰明的番薯提出:要是能在大屏載入的時間裡,放映一段其它內容,比如幾十秒的宣傳片或者十來秒的特效動畫,既緩解了載入尷尬,又打造了沉浸式觀看體驗,豈不是一舉兩得?

收到這樣的建議後,研發團隊冥思苦想,終於研究出了這個巧妙的解決辦法 — — 使用大屏開場效果!

有開場效果

無開場效果

来源:CSDN

本篇是機器學習面試200題第六篇,由於篇幅太長,本篇介紹101–120題~

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系列篇2指路

系列篇3指路

系列篇4指路

系列篇5指路

101.隨機森林如何處理缺失值。

方法一(na.roughfix)

簡單粗暴,對於訓練集,同一個class下的資料,如果是分類變數缺失,用眾數補上,如果是連續型變數缺失,用中位數補。

方法二(rfImpute)

這個方法計算量大,至於比方法一好壞?不好判斷。先用na.roughfix補上缺失值,然後構建森林並計算proximity matrix,再回頭看缺失值,如果是分類變數,則用沒有陣進行加權平均的方法補缺失值。然後迭代4–6次,這個補缺失值的思想和KNN有些類似1缺失的觀測例項的proximity中的權 …

數據分析那些事

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