そうです、皆さん。私はインターウェブ上の数十人のブロガーに加わりました。私はヨシュの福音を説くためにここにいます(ちなみに私です)。
それでは、自分自身を世界に向けて適切に紹介する必要があると思います:
補足。ヨッシュです。
大きくなったら、プログラマーになりたいです (少なくとも神経発散が始まり、陶芸家か靴屋か家主になりたいと決心するまでは、ドアハンドルに絵を描くことに情熱を持っています)。何の種類ですか?知ったら地獄だ!今は、すべてのことをできるだけ吸収しようとしているところです。私は Python、セキュリティ、そしてデザイン、3D、クラウド、AI などの輝かしいものに強い関心を持っています。はい、あちこちにいます。
何年もキッチンで鍋を投げ続けた後、私はコーディングへの飛躍を決意し、2019 年にブートキャンプに参加しました (世界が完全に横向きになる直前、パンデミックに突入!)。確かに、私はコーディングワゴンから少し落ちて、結局キッチンに戻ってきましたが、今は再び作業に戻り、テクノロジーの世界に最善を尽くしています。私はもう就職市場に参入しましたか?いいえ。でも、粘り強さが重要ですよね?少なくとも、彼らは私にそう言い続けています。
これは私の初めての本物のブログです(失われた愛と悪いパンクロックに関する私の悲劇的なMyspace投稿に安らぎを)。だから、我慢してください。
それでは、読んで楽しんでいただくために、ここで私について少し説明します…リメリック形式で:
昔、ヨシという名前のシェフがいました
決して派手すぎない料理をした
彼はストーブで奴隷をしていた、
しかし、彼はコードを書くために努力しました、
そして今はかなりくだらないブログを書いています。
その シェフのキス のリメリックは別として、私がブートについて学んでいること (別名、苦労していること)、おそらく私が嫌いな UI デザインについての愚痴と皮肉のコメント、そして暴言を投げ込むことを期待してください。 JavaScript について 1 つまたは 2 つ (これが非常に厄介であることは誰もが知っています...しかし、私はそれを学ぶ必要があります...そして私はそれが好きです...)。運が良ければ、ホームコメディのスピンオフを夢見ながら、レシピを 1 つか 2 つ取り入れることもできるかもしれません。
上記のすべてにもかかわらず (読んだんですよね?)、私は将来の雇用主 (親愛なる神様、私の新人研修を計画している人がいることを願っています) や友人たち (そう、私はそう思っています) に見せることにとても興奮しています。数人!)、妻、そして実際にプロジェクトに取り組むことができる犬/猫。それに、人生で初めて、少しは説明責任を示すかもしれません。
とにかく、取り留めのない話をさせてくれてありがとう。待って…それを掻いてください。ありがとう。自分自身に感謝しています。
あれは本当にカタルシスでした。
それでは、おそらくスポーツファンではない方もここに留まり、一見簡単そうに見えますが、私の脳をスパゲッティにしてしまうようなものに次回から取り組んでいきましょう。おそらく私はそれを成功させるでしょう、あるいは少なくとも良い暴言を用意しておきます。いずれにせよ、楽しそうですよ!
スムース、
よっし
AI オーバーロードの年、2023 年 9 月 26 日
以上がうーん。ここにいるよ。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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