什么计算机语言好学前沿,揭秘九大前沿编程语言B_服务器_服务器知识学堂-中关村在线...

本文主要是介绍什么计算机语言好学前沿,揭秘九大前沿编程语言B_服务器_服务器知识学堂-中关村在线...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CoffeeScript:JS转译语言

CoffeeScript并非一种语言,受到Ruby、Python与Haskell等语言的启发,增强了JavaScript的简洁性与可读性的转译器。同时新增更复杂的功能,例如列表内涵、模式匹配等。使用CoffeeScript可以体会编程泛型的表达方式,减少逗号、括弧这些只是增强表达能力的一些副作用。

Scala语言:运行JVM上函数程序

Scala运行在JVM上,兼容现有的Java程序,集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala也是一种函数式语言,其函数也能当成值来使用。Scala提供了轻量级的语法用以定义匿名函数,支持高阶函数,允许嵌套多层函数,并支持柯里化。Scala的case class及其内置的模式匹配相当于函数式编程语言中常用的代数类型。

Scala还包含了若干函数式语言的关键概念,包括高阶函数(Higher-Order Function)、局部套用(Currying)、嵌套函数(Nested Function)、序列解读(Sequence Comprehensions)等。Scala是静态类型的,这就允许它提供泛型类、内部类、甚至多态方法(Polymorphic Method)。另外值得一提的是,Scala被特意设计成能够与Java和.NET互操作。

Dart语言:非JS的JavaScript

Dart从设计之初就为配合现代web整体运作而考虑,开发团队也在持续改进Dart向JavaScript转换的快速编译器。JavaScript适用于为网页新增基本的交互性,但如果面对成千上万行代码弱点显而易见。谷歌设计Dart这门新语言的缘由,Dart与 JavaScipt双管齐下,用于优化Web编程开发。

Dart与JavaScript相似,用到了类似于C语言的语法和关键词。最明显的区别在于JavaScript是一种基于原型的编程语言,而Dart和C++、Java类似,需要使用类和接口来声明对象。开发人员可以选用Dart来声明静态类型的变量,与JavaScript相比,HTML5开发者们尝试一下Dart语言在WEB编写代码的速度上更胜一筹。

Haskell语言:简单纯粹的函数编程

对于有20年的发展,Haskell语言是一种标准化的,通用纯函数式编程语言,有非限定性语义和强静态类型。作为函数式编程语言,主要控制结构是函数,具有“证明即程序、命题为类型”的特征。社区在宣传时一直是将其定位为一门通用程序设计语言的。Haskell是一种程序语言。特别是多态类型,懒惰的,纯的函数式语言,与大多数其它编程语言不同。 该语言被命名为Haskell Brooks Curry。它是以数学逻辑为基础的函数式语言,基于lambda演算。

cf2ae90dde3f321405f0ee2f7f2fffe6.png

Julia语言

Julia语言:更快速度的Python

科学计算传统上需要最高的性能,但是领域内的专家们在日常工作中更多的会选择慢一些的动态语言。现代语言设计和编译器技术使目标成为可能:最大化的消除性能抉择和为原型设计(prototyping)提供一个富有成效的单一环境并且足够有效率的来运用性能加强的应用。面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,像Python般通用Julia编程语言扮演这个角色:灵活的动态语言,科学和数值计算方面的优异表现,以及比得上传统静态类型语言的优异性能。

Julia的特性包括可选的输入,多重分派(Multiple dispatch)和优异性能,实现了使用类型推断和JIT(just-in-time)编译,使用LLVM执行。它采用多范式的,命令式的特征组合,函数化的并且面向对象的编程方式。同时Julia保持了MATLAB在高水平数值计算方面的轻松表现,但突破在一般编程上的局限,不仅建立在数学编程语言上的血统,而且借鉴了流行的动态语言如Lisp, Perl, Python, Lua和Ruby的优点。

这篇关于什么计算机语言好学前沿,揭秘九大前沿编程语言B_服务器_服务器知识学堂-中关村在线...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/657008

相关文章

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

服务器集群同步时间手记

1.时间服务器配置(必须root用户) (1)检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64 (2)修改ntp配置文件 [r

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

电力系统中的A类在线监测装置—APView400

随着电力系统的日益复杂和人们对电能质量要求的提高,电能质量在线监测装置在电力系统中得到广泛应用。目前,市场上的在线监测装置主要分为A类和B类两种类型,A类和B类在线监测装置主要区别在于应用场景、技术参数、通讯协议和扩展性。选择时应根据实际需求和应用场景综合考虑,并定期维护和校准。电能质量在线监测装置是用于实时监测电力系统中的电能质量参数的设备。 APView400电能质量A类在线监测装置以其多核

sqlite3 相关知识

WAL 模式 VS 回滚模式 特性WAL 模式回滚模式(Rollback Journal)定义使用写前日志来记录变更。使用回滚日志来记录事务的所有修改。特点更高的并发性和性能;支持多读者和单写者。支持安全的事务回滚,但并发性较低。性能写入性能更好,尤其是读多写少的场景。写操作会造成较大的性能开销,尤其是在事务开始时。写入流程数据首先写入 WAL 文件,然后才从 WAL 刷新到主数据库。数据在开始

揭秘世界上那些同时横跨两大洲的国家

我们在《世界人口过亿的一级行政区分布》盘点全球是那些人口过亿的一级行政区。 现在我们介绍五个横跨两州的国家,并整理七大洲和这些国家的KML矢量数据分析分享给大家,如果你需要这些数据,请在文末查看领取方式。 世界上横跨两大洲的国家 地球被分为七个大洲分别是亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、非洲、大洋洲和南极洲。 七大洲示意图 其中,南极洲是无人居住的大陆,而其他六个大洲则孕育了众多国家和

三国地理揭秘:为何北伐之路如此艰难,为何诸葛亮无法攻克陇右小城?

俗话说:天时不如地利,不是随便说说,诸葛亮六出祁山,连关中陇右的几座小城都攻不下来,行军山高路险,无法携带和建造攻城器械,是最难的,所以在汉中,无论从哪一方进攻,防守方都是一夫当关,万夫莫开;再加上千里运粮,根本不需要打,司马懿只需要坚守城池拼消耗就能不战而屈人之兵。 另一边,洛阳的虎牢关,一旦突破,洛阳就无险可守,这样的进军路线,才是顺势而为的用兵之道。 读历史的时候我们常常看到某一方势

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验