Язык программирования фото: D1 8f d0 b7 d1 8b d0 ba d0 bf d1 80 d0 be d0 b3 d1 80 d0 b0 d0 bc d0 bc d0 b8 d1 80 d0 be d0 b2 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f картинки, стоковые фото D1 8f d0 b7 d1 8b d0 ba d0 bf d1 80 d0 be d0 b3 d1 80 d0 b0 d0 bc d0 bc d0 b8 d1 80 d0 be d0 b2 d0 b0 d0 bd d0 b8 d1 8f

Сетевое издание Uralweb.ru (18+), Учредитель: Акционерное общество «Цифровое Телевидение»

Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации: серия Эл № ФС77-82000 от 18.10.2021 г.,

Главный редактор: Новокшонова Марина Аркадьевна, тел. редакции (343) 214-87-87, Электронный адрес редакции: [email protected]

Все права защищены. Любое использование содержания сайта Uralweb.ru возможно только с предварительного письменного согласия АО «ЦТВ».

По вопросам размещения рекламы обращайтесь по тел. +7(343) 214-87-87, [email protected]

По вопросам размещения информации в разделе «Афиша» [email protected]

Политика конфиденциальности

© 2006- Uralweb.ru Екатеринбург

{«Фотоальбомы»:»\/photo\/»,»Юмор»:»\/photo\/albums\/category\/2050\/»,»Iirka»:»\/photo\/albums\/user\/247508\/»,»Демотиваторы — часть 37 (3601-3700)»:»\/photo\/album\/69819\/»,»Фото Демотиваторы: истинно православный язык программирования»:»»}

Мы используем cookie-файлы

АО «ЦТВ» использует cookie-файлы для улучшения работы и пользования сайта https://www.uralweb.ru/.
Более подробную информацию о Политике АО «ЦТВ» по работе с cookie-файлами можно найти здесь, о Политике АО «ЦТВ» в отношении обработки персональных данных можно узнать здесь.

Продолжая пользоваться сайтом https://www.uralweb.ru/, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании cookie-файлов сайтом https://www.uralweb.ru/ и согласны с Политикой АО «ЦТВ» по работе с cookie-файлами.

Вы можете отключить cookie-файлы в настройках Вашего браузера.

Понятно

Лучшие языки программирования для распознавания изображений

Распознавание изображений — одна из функций, развернутых в большинстве современных устройств и программ. Эта функция имеет широкий спектр приложений, наиболее распространенным из которых являются системы безопасности. Это позволяет устройствам распознавать личность человека или объекта только по его изображению. Распознавание лиц — это продукт распознавания изображений.

Итак, что нужно для создания приложения или программного обеспечения с функцией распознавания изображений? Вам просто нужно запрограммировать его с помощью языка программирования.Конечно, есть языки, которые справятся с этой задачей. Вот лучшие языки программирования для распознавания изображений.

Лучший язык программирования для распознавания изображений

1. Matlab

Matlab — это независимый язык программирования, у которого есть собственная структура и IDE, которые входят в более надежное рабочее пространство. Язык программирования поставляется с широким набором инструментов, которые можно использовать для облегчения решения большего числа задач технического программирования. Распознавание изображений и обработка лиц — вот некоторые из задач, с которыми может справиться Matlab.

Matlab предлагает набор встроенных инструментов для вычисления матриц. Обязательно отметить, что распознавание изображений и вычисление матрицы идут рука об руку. Некоторые инструменты, доступные в Matlab, могут выполнять сложные задачи обработки изображений, такие как обрезка, поворот, маскирование и другие.

Существует также специальный код Matlab для вызова и реализации функции распознавания лиц. Этот код использует базу данных AT&T. По этой причине перед использованием этого кода вам следует загрузить базу данных AT&T.Самые продвинутые приложения для распознавания лиц написаны на Matlab.

2. Питон

В настоящее время Python считается самым популярным языком программирования. Его простота и универсальность — вот некоторые из причин, по которым многие программисты предпочитают его использовать. Несмотря на свою простоту, Python — это язык, на который вы можете положиться при выполнении сложных задач. Его можно использовать для создания функций обработки и распознавания изображений.

Популярность Python сделала его довольно изобретательным.Он упакован несколькими библиотеками, которые необходимы для нескольких функций, в том числе для распознавания изображений. Одна из самых мощных и эффективных библиотек — это библиотека машинного обучения Scikit-Learn. Помимо распознавания изображений, библиотеки можно использовать для более интеллектуальных функций, таких как распознавание лиц и обнаружение движения.

2. C / C ++ / C #

Вы никогда не ошибетесь, когда речь идет о семействе языков программирования C. Они мощные и могут делать что угодно, в том числе создавать функции обработки изображений и распознавания.Семейство языков программирования C дает вам два варианта создания функции обработки изображений. Вы можете кодировать все с нуля, при этом вы пишете коды вручную. Второй вариант — использовать существующие библиотеки, специально разработанные для этих языков программирования. Эти библиотеки включают OpenGL, EmguCV, OpenCV и многие другие. У них есть интеллектуальная функция обработки изображений для распознавания изображений.

4. Java

Подобно C и C ++, мы никогда не можем позволить себе недооценивать мощь языка программирования Java.Этот язык достаточно мощный, чтобы выполнять сложные функции. Его можно использовать для создания приложений для обработки изображений и распознавания изображений.

В качестве автономного языка программирования вы можете создавать функции обработки изображений с нуля. Преимущество этого метода в том, что вы получите полный контроль над функционалом. В качестве альтернативы существуют мощные библиотеки, которые могут быть включены в Java с целью создания функции распознавания изображений. OpenCV — лишь одна из библиотек, совместимых с Java.Вы можете выбрать тот, который вам подходит.

Инструмент OpenCV

Компьютерное зрение с открытым исходным кодом — это усовершенствованный инструмент, который используется для обработки в реальном времени. Это также кроссплатформенный инструмент, поэтому его можно интегрировать в любой язык программирования с целью выполнения функций обработки и распознавания изображений. Он может быть интегрирован с языками программирования C, C ++, Java, Python и Android.

OpenCV поставляется с беспатентными алгоритмами, которые можно использовать без каких-либо юридических ограничений.Его можно использовать в коммерческих и академических целях. У него есть специальный класс Face Recognizer, который вы можете использовать, чтобы без проблем экспериментировать с возможностями функции распознавания изображений. Класс сопровождается богатой информацией документацией, которая покажет вам, как реализовать функцию распознавания изображений. В целом OpenCV — это идеальный инструмент для распознавания изображений независимо от того, какой язык программирования вы используете.

Существует несколько других языков программирования, которые можно использовать для разработки функций распознавания изображений.Прежде чем начать использовать какой-либо язык, узнайте, как обрабатывать матрицу, поскольку она является строительным блоком программирования распознавания изображений.

5 лучших языков программирования для распознавания изображений

Распознавание изображений изменилось из-за критической проблемы в нескольких приложениях, например, в структуре безопасности, для проверки Mastercard и учетных данных преступников.

Распознавание изображений более надежно в плане безопасности, поскольку в качестве идентификатора использовалось изображение лица.Кроме того, это помогает держаться подальше от любого умноженного идентификатора.

Помогает разделить изображение лица, особенно, чтобы различить явных мошенников.

Распознавание и рассмотрение проявлений в символике — исключительно сложная задача, возможно, поэтому в последние годы она заинтересовала такое большое количество агентов.

Распознавание изображений — одна из основных особенностей большинства современных устройств и проектов. Компонент имеет множество применений, наиболее широко используемое из них — в средах безопасности.

Он позволяет устройствам воспринимать личность человека или вопрос только по его изображению. Распознавание изображений — это результат распознавания изображений.

Есть несколько языков программирования, которые вы можете использовать для распознавания изображений. Вот несколько из них:

OpenCV — самая известная библиотека для компьютерного зрения. Первоначально написанный на C / C ++, в настоящее время он связан с Python .

OpenCV использует машинного обучения и вычислений для поиска внешнего вида внутри изображения. Поскольку лица настолько запутаны, нет ни одного простого теста, который позволил бы вам узнать, нашло ли оно лицо или нет.

Скорее есть очень много маленьких примеров и основных моментов, которые необходимо согласовывать. Вычисления разбивают задание по распознаванию лица на очень много более мелких, невысоких оценочных заданий, каждое из которых совсем не сложно постичь.

OpenCV 2.3.1 в наши дни получает через программный интерфейс C ++, , C, Python в дополнение к Android.

OpenCV выпущен под лицензией BSD, впоследствии он используется в научных планах в дополнение к неотличимым бизнес-элементам.

языков программирования, встроенных в его собственную систему, и интегрированную среду разработки, объединенную в одну рабочую область расширения. MATLAB предлагает несколько инструментов (библиотек), помогающих нам мгновенно выполнять специализированное программирование.

Для распознавания изображений, помимо подтверждения, он предлагает многочисленные ранее разработанные устройства и документы, подходящие для подсчета сетки и программирования,

В нем были разработаны несколько инструментов для распознавания изображений, например, тусклое масштабирование, обрезка, покрытие, поворот, свертка, в дополнение к многочисленным другим видам подготовки обычных изображений.

Код MATLAB актуализирует график распознавания изображений. Он использует базу данных AT&T .Вам необходимо загрузить базу данных заранее, запустив код.

В настоящее время Python оценивается как самый распространенный язык программирования. Его легкость и гибкость — одна из причин, по которой многие разработчики программного обеспечения хотят его использовать.

Несмотря на свою простоту, Python — это язык, на который можно положиться при выполнении сложных задач. Его обычно используют для подготовки изображения и демонстрации признательности.

Известность Python сделала его очень изобретательным. Он задействован несколькими библиотеками, которые необходимы для некоторых функций, в том числе для распознавания изображений.

Среди наиболее интенсивных и эффективных библиотек выделяется « Scikit-Learn Machine Learning library» . Помимо распознавания изображений, библиотеки можно использовать для более интеллектуальных возможностей, например, для противодействия подтверждению и идентификации движения.

Насчет группы диалектов программирования C никогда не получится плохо. Они великолепны и могут делать что угодно, включая функции распознавания изображений и подтверждения.

Группа диалектов программирования C дает вам обе альтернативы для выделения подсветки при подготовке изображения. Вы можете кодировать все без какой-либо подготовки, при этом вы составляете коды физически.

Вторая альтернатива — использовать текущие библиотеки, которые предназначены исключительно для этих диалектов программирования.Эти библиотеки включают OpenGL , EmguCV , OpenCV и многие другие.

У них есть хитрая подсветка обработки изображения для подтверждения изображения.

То же, что и диалект семейства C, Java предлагает два варианта развития собственных возможностей в дополнение к стратегиям, физически кодируя их (жесткий код), обычно просто используя несколько библиотек, созданных для Java.

Есть еще несколько диалектов, на которых вы действительно можете попытаться использовать его для своей мотивации, выяснить, как программировать и, кроме того, обрабатывать решетку физически, поскольку изображение — это всего лишь сеть пиксельных принципов.

Другое решение — выяснить, как правильно использовать библиотеки в соответствии с вашими предварительными требованиями.

Есть много других языков, которые используются для функции распознавания изображений. Если я захочу выбрать один из них, я выберу Python, потому что он выделяется среди других: 57% исследователей информации и разработчиков машинного обучения используют его и более мощный язык.

Знакомство с ракеткой с изображениями

8.3

Кратко: Введение в ракетку с изображениями

В этом руководстве содержится краткое введение в ракетку язык программирования с использованием одного из его рисунков-рисунков библиотеки. Даже если вы не собираетесь использовать Racket для художественных усилий, библиотека изображений поддерживает интересные и познавательные Примеры. В конце концов, картинка стоит пятисот «привет, мир».

В том же духе мы предполагаем, что вы будете запускать примеры, используя DrRacket.Использование DrRacket — самое быстрое способ получить представление о языке и системе, даже если в конечном итоге вы используете Racket с Emacs, vi или каким-либо другим редактором.

1 Готово …

Загрузите Racket, установите и затем запустите DrRacket.

2 Установить …

Чтобы рисовать изображения, мы должны сначала загрузить некоторые функции изображения, которые часть библиотеки для создания слайд-презентаций. Скопируйте далее в область определений, которая является верхним текстом область, которую вы видите в DrRacket:

#lang slideshow

Затем нажмите кнопку «Выполнить».Вы увидите, как перемещается текстовая вставка в нижнюю текстовую область, которая является областью взаимодействия.

Если вы использовали DrRacket раньше, вам может потребоваться сбросить DrRacket на используйте язык, заявленный в исходном коде, в пункте меню «Язык | Выбор языка …» перед тем, как нажать «Выполнить».

3 Вперед!

Когда вы вводите выражение после> во взаимодействиях окна и нажмите Enter, DrRacket оценит выражение и напечатает его результат. Выражение может быть просто значением, например числом 5 или строка «картинная галерея»:

> 5

5

> «картинная галерея»

«картинная галерея»

Результатом функции круга является значение изображения, которое печатает как результат выражения почти так же, как числа или струны печати. Аргумент круга определяет размер круга в пикселях. Как нетрудно догадаться, есть функция прямоугольника, которая принимает два аргумента вместо одного:

Попробуйте указать кругу неправильное количество аргументов, просто чтобы увидеть что происходит:

> (кружок 10 20)

круг: несоответствие арности;

ожидаемое количество аргументов не соответствует заданному

номеру

ожидаемому: 1 плюс дополнительные аргументы с ключевыми словами

#: border-color и #: border-color : border-width

Дано: 2

аргументов…:

10

20

Обратите внимание, что DrRacket выделяет розовым цветом выражение, которое вызвало ошибка (но розовое выделение не показано в этой документации).

В дополнение к основным конструкторам изображений, таким как круг и прямоугольник, есть функция hc-append, совмещает картинки. Когда вы начинаете составлять вызовы функций в Racket, это выглядит так:

Дефис в имени hc-append является лишь частью идентификатор; это не минус добавить.Имя функции начинается с h потому что он объединяет картинки по горизонтали, а следующая буква c, потому что изображения центрированы по вертикали.

Если вам интересно, какие еще существуют функции — , возможно, способ объединения в стек изображения по вертикали и с выравниванием по левому краю? — переместить курсор текста в назовите hc-append и нажмите клавишу F1 в DrRacket. Браузер откроется окно со ссылкой на документацию по hc-append. Щелкните ссылку, и вы увидите много других функции.

Если вы читаете это в формате HTML, вы также можете просто нажать на hc-append или любой другой импортированный идентификатор, который используется в этот учебник.

4 Определения

Чтобы многократно использовать определенный круг или прямоугольник, нужно проще дать им имена. Вернитесь в область определений (верхняя области) и добавьте два определения, чтобы полное содержание область определений выглядит следующим образом:

Затем снова нажмите «Выполнить». Теперь вы можете просто ввести c или r:

Как видите, функция hc-append принимает необязательный числовой аргумент перед аргументами изображения, и он принимает любые количество аргументов изображения.Когда предоставляется номер, он указывает количество места, которое нужно добавить между изображениями.

Мы могли бы оценить формы определения для c и r в области взаимодействий вместо определений площадь. На практике, однако, область определений — это то место, где ваша программа живет — — это файл, который вы сохраняете — , пока область взаимодействия для временных исследований и задач отладки.

Давайте добавим в программу определение функции. Определение функции использует определение, как и наши определения формы, но с открывающая скобка перед именем функции и имена для функции аргументы перед подходящей закрывающей круглой скобкой:

(определить (квадрат n)

; точка с запятой начинает комментарий к строке.

; Выражение ниже — это тело функции.

(закрашенный прямоугольник n n))

Синтаксис определения отражает синтаксис функции звоните:

> (квадрат 10)

Таким же образом, определения могут быть оценены во взаимодействиях области, выражения могут быть включены в область определений. Когда программа запущена, отображаются результаты выражения из области определения в зоне взаимодействия.С этого момента напишем наш пример определения и выражения вместе, и вы можете поместить их в в зависимости от того, какой район вы предпочитаете. Примеры будут дополнять друг друга, однако лучше всего поместить хотя бы определения в область определения.

5 Локальное связывание

Форма определения может использоваться в некоторых местах для создания локальных привязки. Например, его можно использовать внутри тела функции:

Чаще рэкетиры используют форму let или let * для локальной привязки. Преимущество let в том, что его можно использовать в любой позиции выражения.Кроме того, он связывает сразу несколько идентификаторов, вместо того, чтобы требовать отдельного определения для каждого идентификатора:

квадрат 10) «черный»)) > (checker (colorize (квадрат 10) «красный»)

Форма let связывает множество идентификаторов одновременно, поэтому привязки не могут ссылаться друг на друга.Форма let * в напротив, позволяет более поздним привязкам использовать более ранние привязки:

(определить (шахматная доска) (let * ([rp (colorize p «красный»)] [bp (colorize p «черный»)] [c (checker rp bp)] [c4 (четыре c)]) (четыре c4)))

9162

> (шахматная доска (квадрат 10))

6 Функции являются значениями

Вместо того, чтобы вызывать круг как функцию, попробуйте оценить просто круг как выражение:

То есть круг идентификатора привязан к функции (А.к.а. «Процедура»), точно так же, как c связан с a круг. В отличие от изображения в виде круга, нет простого способа полностью распечатывает функцию, поэтому DrRacket просто печатает # <процедура: круг>.

Этот пример показывает, что функции являются значениями, как числа и картинки (даже если они печатаются не так хорошо). Поскольку функции значения, вы можете определить функции, которые принимают другие функции как Аргументы:

> (ряд в круге) При вызове функции, которая принимает аргумент функции, функция аргумента часто больше нигде не нужна.Писать вниз по функции через определение было бы хлопотно, потому что вы придумать имя и найти место для размещения функции определение. Альтернативой является использование лямбда, которое создает анонимная функция: > (серия (лямбда (размер) (шахматная доска (размер квадрата)))) Имена в скобках после лямбды являются аргументами функция, а выражение после имен аргументов — это тело функции.Использование слова «лямбда» вместо «функция» или «Процедура» — это часть истории и культуры Racket. Форма определения для функции на самом деле является сокращением для просто определить, используя лямбда в качестве значения. Для Например, определение серии может быть записано как Большинство рэкетиров предпочитают использовать сокращенную форму функции с определить вместо расширения до лямбда. 7 Lexical Scope Racket — это язык с лексической областью видимости, что означает, что всякий раз, когда идентификатор используется как выражение, что-то в текстовом среда выражения определяет идентификатор привязка.Это правило применяется к идентификаторам в теле лямбда как ну как нигде. В следующей функции серии rgb используется mk в каждой лямбда-форме относятся к аргументу rgb-series, поскольку это текстовая привязка область применения: > (круг серии rgb) 3 902 квадрат серия 902 Вот еще один пример, где rgb-maker берет функцию и возвращает новый, который запоминает и использует исходную функцию. > (серия (rgb-maker круг)) Обратите внимание, как составление функций с помощью rgb-maker создает другое выравнивание объектов на картинке по сравнению с использованием RGB-серия. 8 списков Racket во многом наследует свой стиль от языка Lisp, название которого первоначально обозначалось как «LISt Processor», и списки остаются важным часть Racket. Функция списка принимает любое количество аргументов и возвращает список, содержащий указанные значения: > (список «красный» «зеленый» «синий») ‘(«красный» «зеленый» «синий») > (список (кружок 10) (квадрат 10)) ‘() Как вы можете видеть, список печатается как одинарная кавычка, а затем пара круглых скобок вокруг печатная форма элементов списка.Есть место для путаницы здесь, потому что круглые скобки используются для обоих выражений, таких как (кружок 10) и распечатанные результаты, например ‘(«красный» «зеленый» «синий»). Цитата — ключевое отличие, как обсуждалось в другом месте. Чтобы подчеркнуть разницу, в документации и DrRacket круглые скобки результата печатаются синим цветом, в отличие от скобок выражений. Если у вас есть список, то со временем вы захотите что-нибудь сделать с каждый из элементов. Функция карты принимает список и функция, применяемая к каждому элементу списка; он возвращает новый список для объединения результатов функции: (определить (радуга p) (карта (лямбда (цвет) (раскрасить цвет p)) (список «красный» «оранжевый» «желтый» «зеленый» «синий» «фиолетовый»))) Применяется еще одна функция, которая работает со списками.Нравиться map, он принимает функцию и список, но функция задана для применения следует принимать все аргументы сразу, а не каждый индивидуально. Функция применения особенно полезно с функциями, которые принимают любое количество аргументов, например vc-append: Обратите внимание, что (vc-append (rainbow (квадрат 5))) не будет работать, потому что vc-append не хочет использовать список в качестве аргумента; Это хочет картинку в качестве аргумента и готов принять любое число из них. Функция apply устраняет разрыв между функция, которая хочет много аргументов и список этих аргументов в виде единственное значение. 9 модулей Поскольку ваша программа в окне определений начинается с #lang slideshow , весь код, который вы помещаете в окно определений, находится внутри модуль. Кроме того, модуль изначально импортирует все из модуль, обозначенный слайд-шоу, который экспортирует функции создания изображений, а также более часто используемые функции например, список и карта. Для импорта дополнительных библиотек используйте форму запроса. Для Например, библиотека pict / flash предоставляет функция fill-flash: Модули имеют разные названия и распределяются по-разному: Некоторые модули упакованы в дистрибутив Racket или иначе установленный в иерархию коллекции.Например, название модуля pict / flash означает «реализованный модуль в файле flash.rkt, который находится в папке коллекция «пикт» ». Когда имя модуля включает без косой черты, тогда это относится к файлу «main.rkt». Некоторые наборы модулей распространяются в виде пакетов. Пакеты можно установить с помощью Install Package … пункт меню «Файл» DrRacket, или они могут быть устанавливается с помощью инструмента командной строки raco pkg. Например, при установке пакета «avl» Доступен модуль avl. Пакеты можно зарегистрировать на https://pkgs.racket-lang.org/, либо их можно установить прямо из репозитория Git, веб-сайта, файла или каталога. Подробнее см. Управление пакетами в Racket. информация о пакетах. Некоторые модули живут относительно других модулей, без обязательно принадлежащий к какой-либо конкретной коллекции или упаковке. Например, в DrRacket, если вы сохраните свои определения в файл «quick.rkt» и добавьте строку (укажите квадрат радуги) , затем вы можете открыть новую вкладку или окно в DrRacket, введите новый программа «использовать.rkt «в том же каталоге, что и «quick.rkt»: и когда вы запускаете «use.rkt», радужный список квадратов это выход. Обратите внимание, что «use.rkt» написан с использованием начальный импортный рэкет, который не сам обеспечивает любые функции создания изображений — , но обеспечивает require и синтаксис вызова функции. Рэкетиры обычно пишут новые программы и библиотеки в виде модулей, которые импортировать друг друга по относительным путям и путям на основе коллекций. Когда программа или библиотека, разработанные таким образом, кажутся полезными другим, его можно зарегистрировать как пакет, особенно если реализация размещен в репозитории Git. 10 макросов Вот еще одна библиотека, которую стоит попробовать: Вместо круга результатом будет изображение кода, которое, если оно использовались как выражение, давали круг. Другими словами, код — это не функция, а новая синтаксическая форма для создание картинок; бит между открывающей скобкой с код не является выражением, а вместо этого управляется синтаксическая форма кода. Это помогает объяснить, что мы имели в виду в предыдущем разделе, когда говорили эта ракетка требует и синтаксис вызова функции.Библиотеки не ограничиваются экспортом значения, такие как функции; они также могут определять новую синтаксическую формы. В этом смысле Racket — это совсем не язык; это больше идеи о том, как структурировать язык, чтобы вы могли расширить это или создать совершенно новые языки. Один из способов ввести новую синтаксическую форму — через Синтаксис определения с правилами синтаксиса: Этот вид определения является макросом. Часть (pict + code expr) шаблон для использования макроса; экземпляры шаблона в программы заменяются экземплярами соответствующего шаблона, которые есть (hc-append 10 expr (code expr)).Особенно, (pict + code (кружок 10)) соответствует шаблону с (кружок 10) как expr, поэтому он заменяется на (hc-append 10 (кружок 10) (код (кружок 10))). Конечно, такого рода синтаксические расширения работают в обоих направлениях: изобретать новый язык может помочь вам сказать то, что вы хотите, но сложнее другие, чтобы понять. Как оказалось, разработчики Racket постоянно выступать с докладами и писать статьи, связанные с кодом Racket, и всем, кто работает над этими продуктами, стоит знать о коде. На самом деле, вы можете взглянуть на источник этого документа. Вы увидите, что это начинается с #lang, но в остальном выглядит не очень нравится Racket; тем не менее, мы создаем этот документ, запустив его исходный код как программа Racket. Нам нужно использовать гораздо больше, чем синтаксические правила для расширения синтаксиса Racket, достаточного для написания документы, но синтаксическое расширение Racket может помочь вам далеко. 11 объектов Объектная система — еще один пример сложного языка расширение, которое стоит изучить и использовать для пользователей Racket.Объекты иногда лучше, чем функции, даже если у вас есть лямбда и объекты особенно хорошо подходят для графического пользователя интерфейсы. API для графического интерфейса и графической системы Racket выражен с точки зрения объектов и классов. Сама система классов реализована ракетка / библиотека классов и библиотека racket / gui / base предоставляет графический интерфейс и рисование классы. По соглашению классы получают имена, оканчивающиеся на %. ]

[высота 300]

[выравнивание ‘(центр по центру]))

Новая форма создает экземпляр класса куда аргументы инициализации, такие как метка и ширина, предоставляется по имени.Форма отправки вызывает метод объекта, например, show, с аргументами после имени метода; то аргументом #t в данном случае является логическая константа «истина».

Изображения, созданные с помощью слайд-шоу, инкапсулируют функция, которая использует команды рисования графического инструментария для рендеринга изображение в контекст рисования, например холст в рамке. В функция make-pict-drawer из слайд-шоу предоставляет функцию рисования изображения. Мы можем использовать make-pict-drawer в обратном вызове canvas-painting для рисования изображение в холст:

(определить (добавить рисунок p) (let ([drawer (make-pict-drawer p)]) (новый холст% [parent f] [style ‘(border)] [paint-callback (lambda (self dc) (ящик dc 0 0))])))

> (добавить рисунок (pict + code (круг 10))) # (struct: object: canvas%…) > (добавить рисунок (colorize (fill-flash 50 30) «желтый»)) # (struct: object: canvas% …)

Каждый холст растягивается, чтобы заполнить равную часть кадра, потому что так фрейм по умолчанию управляет своими дочерними элементами.

12 Куда идти дальше

В этом введении в Racket мы намеренно избегаем многих традиционные способы введения и различения Lisp или Scheme: префиксная арифметическая запись, символы, списки цитирования и квазицитатирования, eval, первоклассные продолжения и идея, что весь синтаксис на самом деле просто замаскированная лямбда.Хотя все это часть Racket, они не являются основными составляющими повседневного программирования. в ракетке.

Вместо этого программисты Racket обычно программируют с помощью функций, записи, объекты, исключения, регулярные выражения, модули и потоки. То есть вместо «минималистского» языка — , который является так часто описывают схему — Racket предлагает богатый язык с обширным набором библиотек и инструментов.

Если вы новичок в программировании или у вас есть терпение поработать по учебнику рекомендуем прочитать Как разрабатывать программы.если ты уже прочитал это, или, если вы хотите увидеть, где книга будет вы, затем см. Продолжить: веб-приложения в Racket.

Для опытных программистов, продолжающих гастролировать по Racket с системно-ориентированная перспектива вместо изображений, ваша следующая остановка — Подробнее: Системное программирование с помощью Racket.

Чтобы вместо этого начать изучение полного языка и инструментов Racket подробнее, перейдите к Руководству по ракеткам.

Обнаружение языков программирования на основе изображений

Обнаружение языков программирования (или человеческих языков) на основе образцов текста — довольно распространенная проблема. встретились и решили e.грамм. в GitHub для различных задач.

А как насчет того же на основе изображений ? В этом посте я покажу, как использовать машинное обучение для классификации изображений исходного кода. на паре разных языков программирования.

NB: код и данные можно найти на Github, особенно ноутбук Jupyter Детализация процесса моделирования и обучения.

Вот код Rust и Ruby, который правильно идентифицирован. C # был ошибочно принят за C ++

Фон

Недавно я увлекся машинным обучением и начал быстро проходить .ai онлайн-курс по глубокому обучению. Мне это очень нравится, поскольку он обеспечивает очень практичный, практический способ начать работу — с самого начала, вы работаете над довольно практическими упражнениями, постепенно накапливая знания о том, что происходит за кулисами, без вначале нужно усвоить много теории.

Курс fast.ai начинается с задач классификации изображений. В частности, речь идет о том, чтобы определить, есть ли на изображении собака или кошка, но вы можете попробовать свои собственные изображения и категории.Разные студенты взялись за это, создавая классификаторы бейсбола против крикета и многое другое. Решил попробовать с исходниками с разных языков программирования.

Подождите … для обнаружения чего-либо на основе текста , разве вы не должны оставаться на основе текста ? Разве не смешно преобразовать текст в изображение, а затем работать с ним вместо исходного исходного текста? Да, конечно, но, во-первых, это просто забавный эксперимент, а во-вторых, Сети классификации изображений могут быть удивительно эффективными при решении задач, которые на самом деле не основаны на изображениях.Классификаторы изображений успешно используются для обнаружения определенных звуков. (например, для поиска китов или обнаружение незаконных рубок), предсказание композиторов музыкального произведения, а также анализ следов указателя мыши найти мошенников.

Итак, давайте посмотрим, насколько хорошо они справляются с языками программирования.

Подготовка данных

Я начал с выбора 8 языков программирования — C, C ++, C #, Go, Java, Python, Ruby и Rust. Для каждого из них я использовал темы Github найти около 8 самых популярных и представительных проектов.Затем я загрузил код в их ветки master и вручную отобрал примерно 1 МБ исходных файлов из каждого, наконец, объединяя их в один комплект для каждого языка программирования (забавный факт: все это заняло больше времени, чем обучение реальной модели). Цель заключалась в том, чтобы полученные связки оставались сбалансированными, так что ни один проект не будет составлять подавляюще большую часть пакета.

Затем я написал простой скрипт Python взять ~ 17-строчные сэмплы из каждого пучка и преобразовать их в простые изображения с белым текстом на черном фоне.В результате у меня получилось 500 изображений PNG для каждого выбранного языка — всего 4000 изображений. Этого должно хватить для эксперимента.

Образцы визуализированных изображений — одно с кодом Python и одно с Go

Моделирование

Я начал с использования существующей общей модели классификации изображений — ResNet-34 — и применил трансферное обучение к измените его так, чтобы он обнаруживал интересующие меня результаты.

Библиотека fastai действительно упрощает такие задачи — для загрузки данных требуется всего пара строк кода, создать модель и обучить ее:

Создание и обучение модели на основе ResNet34 и наших данных

Модель очень быстро добирается до 92.Точность 8% — на удивление хороший результат, учитывая, что исходная модель была обучена на изображениях, не похожих на исходный код.

После небольшого дополнительного обучения мы получаем конечную точность 94,9% .

Изучение результатов

Давайте исследуем производительность модели, посмотрев на некоторые результаты, начиная с матрицы неточностей. Он в основном показывает, какие категории были определены как какие. В идеале мы хотели бы, чтобы все за пределами диагонали было нулем, поскольку это ошибочная классификация.

Матрица путаницы показывает много нулей, и это хорошо, но мы также можем видеть, что были некоторые языки и пары, которые доставили модели много проблем. Пример — C ++, который часто путали C и C #. На самом деле это имеет большой смысл, поскольку C ++ произошел от C и, в свою очередь, повлиял на C # и Java. Таким образом, эти языки имеют много общих черт, что затрудняет их идентификацию.

Были также некоторые образцы, которые состояли в основном или исключительно из заголовков лицензий, делая язык практически невозможным для обнаружения.Я также должен отметить, что, вероятно, происходит переоснащение из-за небольшого размера и разнообразия набора данных. Вот несколько примеров неудачного обнаружения:

Примеры изображений, на которых классификатор ошибся больше всего около

Работа в будущем

Это может быть расширено несколькими способами.

Во-первых, использованный набор данных был довольно небольшим. 8 проектов, вероятно, недостаточно, чтобы получить полное представление о языке программирования, особенно, если проекты специфичны для предметной области и используют определенные стили и соглашения кодирования.Таким образом, используя большее количество проектов, а также больший образец исходного кода из каждого проекта. может быть полезно.

Кроме того, было бы интересно посмотреть, насколько хорошо это работает при использовании реальных изображений. например, снимки экрана или фотографии в качестве входных данных. Текущая модель обучалась только на изображениях без каких-либо преобразований (например, масштабирования или масштабирования), оформлен в одном стиле (белый текст на черном фоне). Это, вероятно, значительно упрощает обнаружение символов и ключевых слов, специфичных для исходного кода.

Реальный пример изображения исходного кода с размытием, вращением, выделением и т. Д.

Для реальных изображений, различий в шрифтах, цветах, стилях выделения, фокусе и т. Д. все это значительно усложнит задачу. С другой стороны, используемые общие модели классификации изображений, такие как ResNet34, были обучены на реальных изображениях. в любом случае, так что, возможно, разница в конце концов не такая уж и большая.

В конечном итоге это могло быть мобильное приложение, подобное Не приложение Hotdog.Конечно, было бы эффективнее сначала преобразовать изображение в текст, а затем использовать один из множества существующие языковые детекторы … но что в этом интересного? 🙂

Написание графических программ стало намного проще | MIT News

Программное обеспечение для обработки изображений — популярный товар: достаточно взглянуть на Instagram, компанию, построенную на обработке изображений, которую Facebook пытается купить за миллиард долларов. Обработка изображений также становится мобильной, поскольку все больше и больше людей отправляют фотографии с мобильных телефонов прямо в Интернет, не передавая их предварительно на компьютер.

В то же время файлы цифровых фотографий становятся настолько большими, что без тщательной разработки программного обеспечения их обработка на настольном компьютере, не говоря уже о мобильном телефоне, заняла бы мучительно много времени. К сожалению, уловки, которые инженеры используют для ускорения своих алгоритмов обработки изображений, делают их код почти нечитаемым и редко используемым повторно. Добавление новой функции в программу обработки изображений или ее изменение для работы на другом устройстве часто требует ее переосмысления и пересмотра сверху вниз.

Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) стремятся изменить это с помощью нового языка программирования под названием Halide. Программы Halide не только легче читать, писать и редактировать, чем программы обработки изображений, написанные на обычном языке, но и потому, что Halide автоматизирует процедуры оптимизации кода, выполнение которых вручную обычно занимает несколько часов, они также значительно быстрее.

В ходе тестов исследователи Массачусетского технологического института использовали Halide, чтобы переписать несколько распространенных алгоритмов обработки изображений, производительность которых уже была оптимизирована опытными программистами.Версии Halide обычно были примерно на треть короче, но предлагали значительный прирост производительности — двукратное, трех- или даже шестикратное ускорение. В одном случае программа Halide на самом деле была длиннее, чем оригинал, но ускорение было в 70 раз.

Джонатан Раган-Келли, аспирант кафедры электротехники и информатики, и Эндрю Адамс, постдок CSAIL, руководили разработкой Halide, и они опубликовали код в Интернете. В этом месяце на Siggraph, главной конференции по графике, они представят статью о Halide, которую они написали в соавторстве с профессорами информатики Массачусетского технологического института Саманом Амарасингхе и Фредо Дюраном, а также с коллегами из Adobe и Стэнфордского университета.

Параллельные конвейеры

Одна из причин, по которой обработка изображений требует больших вычислительных ресурсов, состоит в том, что обычно требуется последовательность дискретных операций. После того, как свет попадает на датчик в камере мобильного телефона, телефон просматривает данные изображения в поисках значений, которые указывают на неисправные пиксели датчика, и исправляет их. Затем он сопоставляет показания пикселей, чувствительных к разным цветам, чтобы определить фактические цвета областей изображения. Затем выполняется некоторая цветокоррекция, а затем некоторая регулировка контрастности, чтобы цвета изображения лучше соответствовали тому, что видит человеческий глаз.На данный момент телефон произвел столько обработки, что требуется еще один проход через данные, чтобы очистить их.

И это только для вывода изображения на экран телефона. Программное обеспечение, которое делает что-нибудь более сложное, например, устраняет эффект красных глаз, или смягчает тени, или увеличивает насыщенность цвета — или делает изображение похожим на старую фотографию Polaroid, — предлагает еще больше уровней обработки. Более того, высокоуровневые модификации часто требуют, чтобы программное обеспечение вернулось и пересчитало предыдущие этапы конвейера.

В современных многоядерных микросхемах распределение различных сегментов изображения между ядрами, работающими параллельно, может повысить эффективность обработки изображений. Но как обычно выполняется параллельная обработка, после каждого шага в конвейере обработки изображений ядра отправляют результаты своих вычислений обратно в основную память. Поскольку передача данных намного медленнее, чем вычисление, это может съесть весь выигрыш в производительности, обеспечиваемый распараллеливанием.

Таким образом, инженеры-программисты стараются как можно дольше загружать отдельные ядра, прежде чем им придется отправлять свои результаты в память.Это означает, что ядра должны выполнить несколько шагов в конвейере обработки для своих отдельных фрагментов данных без агрегирования своих результатов. Отслеживание всех зависимостей между пикселями, обрабатываемыми на отдельных ядрах, — вот что делает код для эффективных процессоров изображений таким сложным. Более того, компромисс между количеством ядер, вычислительной мощностью ядер, объемом локальной памяти, доступной каждому ядру, и временем, необходимым для перемещения данных за пределы ядра, варьируется от машины к машине, поэтому программа оптимизирована. для одного устройства может не иметь преимуществ в скорости на другом.

Разделяй и властвуй

Halide не избавляет программиста от размышлений о том, как эффективно распараллеливать на определенных машинах, но он отделяет эту проблему от описания алгоритмов обработки изображений. Программа Halide имеет два раздела: один для алгоритмов, а второй для «расписания» обработки. В расписании можно указать размер и форму фрагментов изображения, которые каждое ядро ​​должно обрабатывать на каждом этапе конвейера, а также можно указать зависимости данных — например, шаги, выполняемые на определенных ядрах, потребуют доступа к результатам предыдущего ступеньки по разным жилам.Однако, как только график составлен, Halide автоматически выполняет все бухгалтерские операции.

Программист, который хочет экспортировать программу на другую машину, просто изменяет расписание, а не описание алгоритма. Программист, который хочет добавить новый этап обработки в конвейер, просто вставляет описание новой процедуры, не изменяя существующие. (Однако для нового шага в конвейере потребуется соответствующая спецификация в расписании.)

«Когда у вас есть идея, что вы можете захотеть распараллелить что-то определенным образом или использовать этапы определенным образом, при написании этого вручную это действительно сложно выразить эту идею правильно », — говорит Раган-Келли.«Если у вас есть новая идея оптимизации, которую вы хотите применить, скорее всего, вы потратите три дня на ее отладку, потому что в процессе вы ее нарушили. Этим вы меняете одну строчку, которая выражает эту идею, и она синтезирует правильную вещь ».

Хотя программы Halide проще писать и читать, чем обычные программы обработки изображений, поскольку планирование выполняется автоматически, они по-прежнему часто предлагают прирост производительности даже по сравнению с самым тщательно разработанным кодом.Более того, Halide-код настолько легко изменить, что программисты могут просто экспериментировать с недоработанными идеями, чтобы увидеть, улучшают ли они производительность.

«Вы можете просто вертеться и пробовать разные вещи наугад, и часто вы найдете что-то действительно хорошее», — говорит Адамс. «Только намного позже, когда вы очень серьезно подумаете об этом, вы поймете, почему это хорошо».

«Есть много энтузиазма по поводу использования предметно-ориентированного языка, подобного тому, который они выбрали, но на самом деле историй успеха было не так много», — говорит Джон Оуэнс, доцент кафедры электротехники и компьютерной инженерии. Калифорнийский университет в Дэвисе.«И я думаю, что это будет потрясающая история успеха. В нем действительно есть все, что вы хотите от законченной системы, и он находится в действительно важной прикладной области ».

«Я также вижу, что это вдохновляет на большую работу в будущем», — добавляет Оуэнс. «Я думаю, что это будет действительно впечатляющий проект».

Взгляд на 5 самых популярных языков программирования 2019 года — Stackify

Если вы разработчик программного обеспечения, то, вероятно, время от времени чувствуете себя ошеломленным сверхбыстрым темпом развития нашей отрасли, и это нормально.Я, конечно, иногда чувствую это, особенно когда пытаюсь идти в ногу с последними тенденциями.

Но можно быть хорошо осведомленным о том, что там происходит, и использовать эту информацию в своих интересах, экономя на обучении.

Конечно, языков программирования много. Конечно, каждую неделю появляются новые, и я даже не могу начать работать с фреймворками JavaScript.

Вам нужно выучить их все? Конечно, нет.

Сначала узнайте о ряде самых популярных языков программирования.Затем сузьте этот список, выбрав те, которые наиболее подходят для вашего текущего уровня знаний, статуса занятости и других критериев, которые могут иметь смысл для вашего сценария.

Например, если вы собираетесь изучить функциональную парадигму, выберите функциональный язык из списка. Промыть и повторить.

Вот о чем этот пост. Мы проделали большую работу за вас, составив список из пяти самых популярных языков программирования на 2019 год. Теперь вам нужно только прочитать его и найти хорошее применение.

---

---

Взгляд на наши источники

Вам может быть интересно, где мы нашли наши данные для этого сообщения. При рассмотрении лучших языков программирования необходимо учитывать сотни показателей, но мы сосредоточились на некоторых из наиболее авторитетных, а именно на Tiobe и GitHub .

Индекс программирования Tiobe

На протяжении десятилетий Tiobe (компания, занимающаяся качеством программного обеспечения) составляла индекс самых популярных языков программирования. Они обновляют этот список ежемесячно, собирая данные из сотен источников по всему миру.

Подробнее о том, как рассчитывается индекс Tiobe, см. Здесь.

GitHub

GitHub — один из крупнейших репозиториев кода, используемых сегодня. Каждый год они создают отчет «Год в обзоре», в котором публикуются статистические данные о своем сообществе программистов. Мы используем эти данные как еще один показатель популярности языка.

В этом посте мы также пытаемся предсказать будущее языков программирования.

Мы используем широкий спектр ресурсов для прогнозирования самых быстрорастущих языков и наиболее влиятельных языков.Конечно, все эти идеи вызывают споры, но их стоит рассмотреть, если вы хотите оставаться на шаг впереди.

Давайте перейдем к делу. Ниже приведены самые популярные языки программирования 2019 года и прогнозы о будущем кода.

Самые популярные языки программирования

В приведенной выше таблице показаны 20 самых популярных языков программирования по состоянию на август 2019 года. Индекс Tiobe работает как доля рынка; процент — это объем «рыночной доли», которую занимает язык.

Tiobe учитывает такие переменные, как количество профессиональных разработчиков во всем мире, учебных курсов и сторонних поставщиков.

Большая часть этой информации поступает из анализа результатов поисковой системы. Вот объяснение того, как создается индекс Tiobe.

И последнее, но не менее важное: мы берем данные из GitHub Year in Review — отчета, ежегодно публикуемого GitHub.

Используя данные GitHub, мы можем увидеть не только наиболее часто используемые языки на платформе в течение года, но и те, которые быстро растут.

На приведенной выше диаграмме показаны самые популярные языки GitHub с течением времени.

Основные языки программирования, объяснение

Что делает популярные языки программирования такими популярными? Мы более подробно рассмотрим пять самых популярных языков, чтобы узнать, как они используются и почему люди их любят.

1. Java

Согласно Tiobe, Java был самым популярным языком номер 1 или 2 практически с момента его создания в середине 90-х годов. Многие крупнейшие мировые компании используют Java для создания настольных приложений и серверных веб-систем.

Если вы знаете Java, скорее всего, вам не понадобится работа!

Есть ряд факторов, которые делают Java настолько популярным:

1. Переносимость. Благодаря независимой от платформы виртуальной машине Java (JVM) Java может работать практически в любой системе. Java также является самым популярным языком Android, поэтому подавляющее большинство приложений Android построено на Java.
2. Масштабируемость: У Джеймса Губернатора есть поговорка: «Когда веб-компании растут, они становятся магазинами Java». Java создана с учетом масштабируемости, поэтому она так популярна среди предприятий и стартапов (Twitter перешел с Ruby на Java для масштабирования).Поскольку Java является языком со статической типизацией, его легче и быстрее поддерживать с меньшим количеством ошибок. Он также обратно совместим, что означает, что старые версии языка по-прежнему будут работать безупречно даже после выпуска новых версий. Это большое облегчение для компаний, которые в противном случае беспокоились бы о переписывании своего кода каждый раз, когда выходит новая версия.
3. Большое сообщество: Популярность Java помогает обеспечить ее популярность в будущем благодаря огромному сообществу пользователей. Благодаря обширным сообществам Stack Overflow и GitHub разработчики могут найти помощь практически по любой проблеме, с которой они могут столкнуться.Вместе с портативностью разработчики знают, что вложения в Java будут приносить дивиденды в течение долгого времени.

Если вы разработчик Java, воспользуйтесь инструментами Stackify Retrace и Prefix, чтобы точно знать, что происходит с вашим кодом. Если вы все еще учитесь, ознакомьтесь с одними из лучших веб-курсов по Java здесь.

2. Язык программирования C

C — один из старейших и самых популярных языков программирования благодаря своей почти универсальной переносимости и раннему внедрению крупнейшими технологическими брендами, включая Microsoft, Apple, Linux и Oracle.

C также является самым популярным языком для встраиваемых систем автомобилей, электроники и других устройств.

Почти все, к чему мы сегодня прикасаемся, от сотовых телефонов до будильников, находится под влиянием языка Си, если не написано непосредственно на нем.

Почему сегодня это популярный язык программирования? Во-первых, это, по сути, переносимый язык ассемблера. Он работает почти со всеми системами и работает настолько низко, насколько это возможно.

C также имеет функции, которые делают make идеально подходящим для операционных систем и встроенных систем (например, приборной панели вашего автомобиля). Благодаря относительно небольшому времени выполнения, C идеально подходит для сохранения компактности этих систем.

Любой программист выиграет от изучения языка C.

Многие алгоритмы, написанные и опубликованные в Интернете, выполнены на C. Это, по сути, «универсальный язык» языков программирования. Побочные продукты C, такие как C ++ и C #, также входят в пятерку самых популярных языков, что еще раз подчеркивает влияние C.

3. Python

Популярность Python неуклонно росла за последние 15 лет, наконец, несколько лет назад превзойдя пятерку лучших по индексу Tiobe. Это потому, что Python является основным языком в некоторых из самых захватывающих технологий на сегодняшний день.

Машинное обучение, искусственный интеллект (AI), большие данные и робототехника — все они в значительной степени полагаются на Python (робототехника также полагается на C для использования в системном программировании). Кибербезопасность, одна из главных программных проблем нашего времени, также определяется Python.

Удивительно, насколько прост в изучении Python.

В настоящее время это самый популярный вводный язык, изучаемый в университетах, который опытные разработчики часто выбирают в качестве второго или третьего языка.

4. JavaScript

Благодаря повсеместному распространению веб-браузеров, JavaScript стал одним из самых популярных языков программирования в мире и номером 1 на GitHub с точки зрения запросов на вытягивание.

Есть заметные претензии к JavaScript (подробнее об этом чуть позже), но JavaScript устоял против новых языков и продолжит играть значительную роль в сети.

JavaScript позволяет разработчикам добавлять интерактивные эффекты на веб-страницы. Он часто работает вместе с HTML, но все чаще веб-приложения создаются полностью на JavaScript.

Из-за его простоты и скорости все больше стартапов и технических предприятий начинают использовать JavaScript на сервере через фреймворк Node.js.

5. Рубин

Ruby — один из самых популярных языков среди технологических стартапов.

Многие единороги Кремниевой долины были созданы на Ruby, включая Airbnb, Twitch, GitHub и Twitter.Его популярность поддерживается (и, возможно, зависит) от Ruby on Rails, полнофункциональной платформы веб-приложений, на которой работает Ruby.

Ruby нравится разработчикам по ряду причин.

Это объясняет, почему стартапы так любят этот язык: он воплощает в себе известную мантру стартапов: «двигайся быстро и ломай вещи».

Обратной стороной Ruby является его масштабируемость.

Ruby — это язык с динамической типизацией, что делает его очень гибким и прекрасным для прототипов, но его трудно поддерживать в масштабе.По мере роста приложения Ruby динамическая природа языка скрывает источник ошибок кода и поглощает вычислительные ресурсы. Вот почему Twitter перешел с Ruby на Java.

«Твиттер изначально создавался с использованием Ruby, но перешел на Java, чтобы их было легче масштабировать». Фото Аарона Дюрана

Предсказания языка программирования на 2020 год

Теперь, когда мы рассмотрели самые популярные языки программирования прямо сейчас, , мы позволим себе предсказать, что будет в 2020 году и далее.

Основываясь на тенденциях прошлых лет, мы уверены, что список лучших языков программирования не изменится из года в год на так сильно, как на .

Но куда дуют ветры? Попробуем заглянуть в будущее.

Самые быстрорастущие языки

Ежегодно рейтинг Tiobe Index провозглашает самый быстрорастущий язык «Языком года». Недавними победителями стали Python (2018), C (2017), Go (2016), Java (2015) и JavaScript (2014).

Tiobe объявит новым языком года в ближайшие несколько недель, но на их веб-сайте указано, что кандидатами являются Котлин и К.Это интересная дихотомия: C — один из старейших языков (1987), а Kotlin — один из самых новых (2011).

Давайте посмотрим на каждый язык.

Котлин

Последние несколько лет были отличными для Kotlin, языка программирования со статической типизацией от JetBrains.

Помимо множества хороших отзывов в прессе, в 2017 году Kotlin также был назван официальным языком разработки для платформы Android.

Это огромный импульс; По данным StackOverflow, не только Android является самой популярной платформой для разработки мобильных приложений, но и является третьей по популярности платформой для разработки после настольных компьютеров Windows и Linux.

И, как вы можете видеть на изображении выше, отчет GitHub показывает, что Kotlin был самым быстрорастущим языком в 2018 году.

Рост популярности Kotlin объясняется несколькими причинами, не в последнюю очередь из-за его 100-процентной совместимости с Java и того факта, что ИТ работает на виртуальной машине Java (Java — еще один официальный язык Android).

Kotlin также компилируется в JavaScript, что делает его чрезвычайно универсальным как для внешней, так и для внутренней разработки.

Ожидайте услышать намного больше о Kotlin в ближайшие годы, и, если возможно, найдите время, чтобы добавить его в свой репертуар (это на удивление просто).

Язык программирования C

Мы уже обсуждали, почему C практически правит миром, но что стоит за этим последним ростом популярности?

Как мы упоминали ранее, C — идеальный язык для встроенных систем, и, честно говоря, в наши дни все становится встроенной системой.

C — один из ведущих языков программирования для устройств Интернета вещей, включая носимые устройства и автомобильные приборные панели. По мере того, как все больше продуктов становятся «умными», мы увидим, что использование C будет расширяться.

---

---

Самые влиятельные языки программирования

Популярность языка программирования — это одно, но какие языки будут иметь наибольшее влияние в ближайшие годы?

Один из способов определить, является ли язык «влиятельным», — это взглянуть на технологии, построенные на его основе (см. Python и C).

Другой способ — посмотреть на способность языка решать внутренние проблемы программного обеспечения. Ради того, чтобы идти по новому пути, давайте сосредоточимся на последнем определении.

Я обратился к Джейку Эрлиху, инженеру-программисту и энтузиасту языков программирования, за его мыслями о наиболее влиятельных языках программирования.

«Индивидуальные проблемы, как правило, имеют большее влияние, чем какой-либо конкретный язык», — сказал Эрлих. «Сейчас самая большая проблема, с которой мы сталкиваемся, — это отмена закона Мура».

Закон Мура гласит, что вычислительные мощности будут удваиваться каждые 18 месяцев, и впервые за десятилетия производители компьютерных микросхем отстают. Это означает, что разработчикам программного обеспечения необходимо найти способ создания мощных веб-приложений с такой же вычислительной мощностью.

Другой аппаратной проблемой, на которую ссылается Эрлих, является энергопотребление.

«Батареи просто не становятся лучше», — сказал Эрлих, несмотря на то, что все больше и больше наших устройств работают на них. «Итак, теперь нам нужно сделать аппаратное и программное обеспечение максимально энергоэффективным».

По мнению Эрлиха, одним из решений обеих этих проблем является использование родных языков. «Оказывается, те же самые функции, которые улучшают скорость и отзывчивость, также позволяют нам писать более энергоэффективный код.”

Эрлих думает, что мы увидим движение к родным языкам, таким как Go, Swift, Rust, по мере того, как оборудование пытается наверстать упущенное.

Изучите самые популярные языки программирования

Самые большие проблемы и возможности в мире обусловлены языками программирования, обсуждаемыми в этой статье.

Хотя этот пост полностью посвящен коду, на самом деле это ода людям, которые создают этот код изо дня в день. От машинного обучения до кибербезопасности и веб-приложений до питания от аккумулятора — эти технологии будут работать только в той мере, в какой их используют разработчики программного обеспечения.

Попробуйте бесплатный профилировщик кода Prefix от Stackify, чтобы писать лучший код на своей рабочей станции. Префикс работает с .NET, Java, PHP, Node.js, Ruby и Python.

Хотите узнать больше о самых популярных языках? Вот несколько ресурсов для начала:

Ява

С

C ++

Python

C #

JavaScript

Щелкните шторку и запустите файл! | Денис Басыров

Компьютерная фотография — это преодоление ограничений цифровой фотографии с помощью вычислений: в оптике, датчиках и геометрии.Манипуляция изображениями использует обработку изображений, чтобы улучшить то, как мы обрабатываем, манипулируем и взаимодействуем с визуальными медиа. Хотя мы обычно склонны думать, что это применимо только к постобработке конечного результата (аналогично редактированию фотографий), возможности намного богаче, поскольку вычисления могут быть включены на каждом этапе фотографического процесса — начиная с освещения сцены, продолжая с объектив, и в конечном итоге даже при отображении захваченного изображения. Вычислительная фотография широко используется в цифровых камерах и, особенно, в смартфонах, многие настройки автоматизируются для улучшения навыков наведения и съемки.

Смартфонам ничего не оставалось, как дать жизнь новому виду фотографии — вычислительной

Прежде чем углубиться в различные технические аспекты компьютерной фотографии, я думаю, что необходимо рассмотреть неполный график инноваций в цифровой фотографии.

В 1975 году Стивен Сассон, инженер Eastman Kodak, изобрел первую в мире цифровую камеру. 8-фунтовая камера записывала 0,01-мегапиксельные черно-белые фотографии на кассету.На создание первой фотографии ушло 23 секунды. Для воспроизведения изображений данные считывались с ленты и затем отображались на экране телевизора.

В , 1991, Kodak расширила игру и представила Kodak DCS, в которой был установлен 1,3-мегапиксельный датчик изображения « массивный » и продавался за 13 000 долларов.

К , 1991, , Kodak выпустила первую цифровую камеру, которая была достаточно совершенной, чтобы ее могли успешно использовать профессионалы.

1999 — Kyocera VP-210 представила концепцию, которую мы все еще часто используем сегодня, — фотосъемку с телефона! Он мог хранить 20 кадров и передавать «видео» в реальном времени со скоростью 2 кадра в секунду.Вскоре за ним последовала компания Sharp со своим J-SH04, разработанным совместно с изобретателем Филиппом Каном, чей прототип телефона 1997 года был первым, кто передал фотографию его маленькой дочери.

1988 — Томас и Джон начали представлять Photoshop нескольким компаниям Кремниевой долины. В то время программное обеспечение для редактирования изображений на основе пикселей только выходило на рынок. Некоторые из функций самой ранней версии Photoshop: отображение и сохранение нескольких форматов файлов, выделение мягких краев, уровни для настройки тона, цветовой баланс, оттенок и настройка насыщенности цвета, возможности рисования.

2010 — Генеральный директор и соучредитель Instagram Кевин Систром загрузил первую фотографию (фильтр X-PRO2) в приложение, которое в то время называлось Codename.