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r 语言j***a,r语言j***a环境出错

ptiyny
ptiyny V管理员 /15 阅读
0710

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于r 语言java的问题，于是小编就整理了3个相关介绍r 语言Java的解答，让我们一起看看吧。

  1. ros 编程语言？
  2. 我听很多人说JAVA已经过时了，下一个要淘汰的语言就是JAVA，真的是这样吗？
  3. 感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

ros 编程语言？

ROS---(Robot Operating System)是一个机器人软件平台，它能为异质计算机集群提供类似操作系统的功能。ROS的前身是斯坦福人工智能实验室为了支持斯坦福智能机器人STAIR而建立的交换庭(switchyard)项目。到2008年，主要由威楼加拉吉继续该项目的研发。

ROS提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。ROS是基于一种图状架构，从而不同节点的进程能接受，发布，聚合各种信息(例如传感，控制，状态，规划等等)。目前ROS主要支持Ubuntu。

r 语言java,r语言java环境出错
（图片来源网络，侵删）

ROS可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。

ROS（ Robot Operating System，机器人操作系统）诞生于2007年，并很快在机器人研究领域掀起了ROS开发与应用的热潮，目前已经成为机器人领域的普遍标准。

ROS需要基于Ubuntu使用，涉及的编程语言主要是C++和python，另外还需要对所研究的机器人理论有一定了解。

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（图片来源网络，侵删）

我听很多人说JAVA已经过时了，下一个要淘汰的语言就是J***A，真的是这样吗？

先说结论：J***a正在过时，并且可能会被淘汰。

每次有人唱衰J***a的时候，都会有一群J***a程序员愤怒地出来反驳，我也曾是其中的一员。但是现在我更喜欢尊重事实，拿数据说话。

TIOBE编程语言社区指数

r 语言java,r语言java环境出错
（图片来源网络，侵删）

从TIOBE网站每月提供的编程社区指数，我们可以清晰地看到，J***a的占比从2001年6月的26.49%逐渐减少到今年（2021）6月的11.54%，20年间下降了15%。这个排行榜是根据互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量，并根据各大搜索引擎的搜索热度以及Wikipedia、Amazon、YouTube统计出的排名数据，可以说能够客观反应出各编程语言的热门程度。因此，我们可以得出结论：J***a正在逐渐走向衰落。

下面我将试着分析J***a市场份额逐渐减少的原因，以及J***a语言的优缺点，希望能对你有所帮助。

J***a占比减少的原因：

  1. 各种新语言的崛起。J***a鼎盛的时候，市场的竞争对手很少。而这些年，随着计算机硬件的发展以及互联网的普及，各种编程语言也随之井喷式地出现。每种相对热门语言出现和发展都会吸走一部分热度，并带起新的一波唱衰J***a的节奏。这些语言的代表早期有C#，最近有Go。
  2. JVM体系中一些“Better J***a”的出现。由于J***a语言本身的一些弊病（下文会详细说），JVM上出现了一些语言，如Scala、Groovy、Kotlin，它们打着“Better J***a”的旗号，***用和J***a互通的形式发展。一些对J***a体验不满的团队，可能会选择转向这些语言。
  3. 互联网热点的切换。前些年服务器端编程可能是互联网领域的主流，近年来由于机器学习、大数据等概念的兴起，对这些概念支持更好的语言得以兴起，如Python、R、Scala等。
  4. J***a语言自身的缺陷。

J***a语言的缺陷：

  1. 语言特性不够丰富。J***a具有跨平台和向下兼容这两大卖点，但它们同时也是J***a语言沉重的包袱。带着这些包袱，J***a只能缓慢保守地增加语言特性。一些其他成熟语言具备的特性，J***a只能选择不支持或通过替代的方式支持。如J***a中没有函数的数据类型，使用“类型擦除”的方式实现泛型等。
  2. 语法过于啰嗦。J***a的样板代码可能是所有编程语言里最多的。Python程序员100行代码可以搞定的事情，J***a程序员可能要写上500行代码。
  3. 应用场景不是刚需。J***a虽然在服务器编程方面找到了统治地位，但是这种统治地位并不牢固。具有服务器编程能力的语言太多了，如php、python、Go、dart等，甚至js这种浏览器端的语言也来凑个热闹，搞了node.js专门用于服务端编程。
  4. 对多线程的支持不友好。J***a对多线程的支持设计得[_a***_]不友好，即使经验丰富的程序员，也容易编写出产生致命缺陷的代码。

J***a语言的优势：

  1. 上手简单。J***a的语法少，并且非常符合直觉，非常适合作为新人的入门语言。
  2. 生态完整，社区活跃。有海量的第三方框架和依赖包，基本上各个领域都能找到成熟的解决方案。
  3. 跨平台。对各个平台的支持比较完善，基本可以实现“一次编写，到处运行”。
  4. 存量项目多。J***a运行在数以亿计的硬件设备上，这些系统的维护工作足以养活一大批J***a开发的程序员。

J***a程序员何去何从？

  1. 首先不要过分焦虑，J***a被淘汰不会是一两天的事情。
  2. 其次不要把鸡蛋放在一个篮子里，多掌握一些技术，技多不压身。
  3. 最后提高对自己的要求，多修炼内功，从原理上理解编程，这样就可以不受语言的限制，随时能够适应新的领域的工作。

哪门语言被淘汰都不稀奇，淘汰j***a那就省省吧，看看j***a的生态，懂的自然全都懂。黑j***a的喷j***a的唱衰j***a的，十几年来数不胜数，别的语言可没这个实力。j***a是过时了，但j***a生态一直在与时俱进呀，且越来越不可取代了。j***a就算被取代，别的语言也没啥好高兴的，因为大概率是被其他jvm语言取代了

J***a 是一种非常流行的编程语言，它在企业和开发者社区中都有很高的普及率，并且被广泛应用于各种领域。从这个意义上说，它确实没有被“淘汰”。

然而，随着新的编程语言和技术的不断出现，J***a 也面临着挑战。新的语言和技术，如 Python、Scala、Kotlin、Rust、Golang 等语言，正在吸引着越来越多的开发人员。同时，随着数据科学和机器学习领域的发展，Python 等语言也逐渐成为了主流。

不过,J***a作为历史悠久的编程语言，仍然具有很强的生命力，在很多领域仍然有着广泛的应用。例如，企业应用程序、移动应用程序、游戏开发、云计算、大数据等领域中都有J***a的存在，还有就是J***a最为稳固的生态，这也就保证了J***a在未来也将继续保持其重要地位。

另外, J***a的企业版本 J***aEE 以及 Spring 框架在微服务领域有着不错的表现，在新兴的微服务架构中,J***a也保持着重要的地位。

总的来说，想要取代J***a也并非一朝一夕之事，J***a 不会因为新的语言和技术的出现而迅速淘汰，它仍然是一种非常重要的编程语言，未来也将继续保持其重要地位。

感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

人们感觉R语言学习难度不同主要取决于他们的编程背景和经验。相对于其他编程语言，例如Python，R语言可能会有一些不同的语法和编程范式，这可能需要一些时间来适应和理解。另外，对于初学者来说，R语言中涉及的统计概念和数据处理技巧可能也会有一定的学习曲线。

但是，对于有编程经验的人来说，学习R语言可能会更容易，因为R语言可以快速处理大量的数据并进行复杂的统计分析。此外，R语言社区拥有丰富的***和工具，可以帮助初学者快速入门和解决遇到的问题。

总的来说，学习编程需要投入时间和精力，并且需要不断实践和练习。如果您是初学者，建议您找到一些系统的学习***，例如书籍、课程或者在线教程，并且多加实践和尝试。如果您已经有编程经验，可以利用R语言的优势，从事数据分析和统计领域的工作。

哇 我承认我孤陋寡闻了... 居然没听说过.....R语言，顾名思义，它首先是一门计算机的编程语言，就跟传统的C语言，J***a语言类似，但是，它又不仅仅是一门计算机语言。这是因为，R语言天生为统计而生，所以，它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台。 csdn得到的答案.....看样子是专注做统计的....r语言没具体了解

python在人工智能 和爬虫方面优秀....其实python的应用还是太浅了....还是j***a ，c....强大

伊凡回答，观点与一颗优雅草科技无关


因为R语言语法简单（类似于matlab），函数功能强大，所以很容易上手。

真正让R无法媲美python的主要有两个原因：

1. R的有太多的包（这点和python一样，但是R更多）。但是R做的不好的地方是，很多packages有自己各自的逻辑，并且各不一样，导致R的学习者不仅仅要学R本身，还有学习各个packages背后的一套逻辑，并且需要花时间精力去记住每个package里面命名各异的函数。这种情况造成了学习者在短时间内无法把从一个package里获得的经验和代码流出迁移到另一个package里，经常会不断地学习新的function，这是为什么R的学习曲线陡峭。而在工业界，比较忌讳这一点。

2. R和matlab一样，每个package里面的函数集合了太多的功能（比python的还要***的多）。虽然这些函数实现起来很傻瓜，但是无法满足工业界处理大数据的需求（***的功能太多，一方面造成不必要的***消耗，另一方面给底层代码优化带来了难度，所以R和matlab的底层优化做的并不好）。因此R，在python没有兴起之前，在美国大学学术界占有统治地位。学术界所需要的data量不大，那些professor很容易用R实现自己的统计分析和可视化报告。但是在工业界，R的数据处理能力比起python就相形见绌了。

综上所述，R和matlab偏学术研究，而python配合Go，J***a，C，C++更适合能够落地的业界项目。

R语言因为一开始不涉及复杂的编程概念，主要强调统计计算，因此在初学时会让人觉得比较简单。然而，当面对复杂的数据统计处理应用时，需要借助各种编程逻辑结构和函数调用时，会发现其语法并不简便。相比之下，对Python语言的学习，一开始主要强调语法，显得更像是在学一门真正的编程语言。而Python的大数据处理则是第三方非核心的代码库，通常当你学到这部分的时候，你的语法已经很专业了。而python的这些库的函数接口又很简单，因而会有一种越学越简单的感觉。

到此，以上就是小编对于r 语言j***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于r 语言j***a的3点解答对大家有用。