大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于c语言来源于的问题,于是小编就整理了2个相关介绍c语言来源于的解答,让我们一起看看吧。
*ps在c语言中是什么意思?
在c语言中
*p表示指针变量p所指向的变量的值.即p中存储的内存地址 所存储的变量的值.
另外 容易混淆的地方是;
定义一个指针变量p时,如 int *p; 表示定义了一个指向整
python,飞桨PaddlePaddle,源于产业实践的深度学习平台,本地快速安装,开发便捷。超大规模训练,兼容多种开源框架训练的模型,助力产业应用开发落地。
为什么人工智能岗位有些招聘C/c++,有些招聘Python?到底哪门编程语言更重要?
C++是所有语言的基础,现在很多编程语言都是由此衍生过来的,因为精通C++太难了,其语言的繁琐性,很多人都在半路上就放弃了,所以才出现了之后的很多简洁版的编程语言。
所以就当前的学习趋势来看,很多人都会选择Python,不仅仅是因为Python具有强大的数据库,对人工智能技术有着更多的优势,还因为相对于C++语言来说,是简单容易入门,容易上手的!很多零基础的同学也是可以学会的!
首先,什么是人工智能要搞清楚。机器学习 深度学习不能代替人工智能。第二,用于人工智能的语言很多,lisp,prolog,***alltalk是传统人工智能语言,forth, C/C++,fortran,Cobol,JAVA,Python,...都可以并实际用于人工智能。第三 关于机器学习,C/C++是Python算法库的根。算法实现需要C/C++。应用可以用Python.因此,真正搞机器学习,还是需要C/C++。搞人工智能需要的知识更多。lisp,prolog也往往需要C/C++来实现。我自1983年进入人工智能领域。几十年没有多少同行。去年冒出那么多专家。懵了。第四,我本人不赞成Python是最适合人工智能的语言。请问lisp,prolog,***alltalk放哪?可解释推理。Python怎么实现?
平常训练使用python,真正上线的时候用cpp。因为如果用python环境是个问题,一台机器一台机器的搭建paddle or tensorflow太麻烦了,况且效率也不高。将预测的代码写成cpp的,只把依赖的库拷贝出来放到每台机器上就行了。
py用来训练、测试、验证模型,c++用来部署模型。拿mxnet来说,开发的时候,用py-mxnet来训练测试模型,当模型达到性能和速度需求后,用mxnet的c动态库来deploy部署,可以编译不同硬件平台的动态库。
C++在继承了C语言的优点的同时加入了面向对象的内容。所以C++语言不但可以构建效率较高的底层具体的算法实现,又有良好的扩展性和代码重用性。所以一般在追求高效运行的底层算法中,我们一般使用C或C++来进行构建。
python语言作为一种解释性语言,运行效率比较低。但是python上已经具有了大量构建好的人工智能算法库。所以python语言更适于构建上层框架。这样不但构建效率高,容易调试。因此在上层算法中通常使用python语言构建应用层框架。
通过两种语言的配合方式充分利用了两种开发语言的长处和有点,也利于保持原有语言类型上所进行的原有开发。
因此,在人工智能岗位的招聘中,大一些的公司都会分开来进行招聘。需要底层算法实现的招熟悉C或C++的人,需要高层算法实现的招熟悉python的人。
到此,以上就是小编对于c语言来源于的问题就介绍到这了,希望介绍关于c语言来源于的2点解答对大家有用。