程序员将面临再次洗牌,你作何选择?
记得那大概是2009年,Java因为在网络互联网开发和跨平台的优势,开始盛行。当时几乎铺天盖地都是对Java语言的褒奖和对C/C++的贬低,以至于微软都得整出C#来对抗它。虽然很多文章的观点很幼稚,分析方向也不对,甚至根本对Java特性都没搞懂。然而,对很多初涉编程的程序员来说,这些文章对他们还是产生了相当深远的影响,外加一些小企业转向的灵活性,引领了学习Java的一个高潮,这可以说是程序员在语言选择上的第一次洗牌。
再往后,乔布斯的出现,从感官和定义上改变了人们对手机的认识,智能手机开始在人们的生活中占据越来越主导的地位,基于MacOS的Object C 和基于安卓OS的Java开始大力发展,逐步击退C++,进入到编程语言排行榜的前三强。
我从开始至今,一直选择C/C++而没有更换过,其原因有四。首先:这是因为在第一次洗牌开始时我已经从事了将近五年的编程开发,对C/C++语言有了较为深入的研究,随着对其精髓的一步步窥探,我是越来越爱这门语言,其他语言的吸引力也就相对笑了很多,而且我也深信他会长时间在语言市场上占据一定的空间,所以我没有必要去更换语言;其次:随着编程经验的逐步增长,在每个项目中地位的不断提高,给予项目的关注也从点到面再到整体,对技术掌控能力也在逐步提高,要思考的问题和思考方式也已变换,已经超越了语言本身;再次:一个大的平台,并非用一种语言编写,我要做的是根据项目的不同需求和功能特点,从编程效率、运行消耗、性能考量,依据每种编程语言的优缺点,拍定用不同的语言来进行开发,以达到最佳开发效率和质量保证,很多时候,除了核心代码架构和构思外,也不需要自己亲力亲为的去写大量代码。因此也就更没有更换语言的想法。
而更多的程序员是:要么刚加入程序员大军一两年,要么正准备加入程序员行列,亦或编程仅仅是为了生计,没有太多的兴趣,那么这些程序员,在编程语言的选择上,就必然会经历一番折磨,当然,如果不想从事程序开发另当别论。
为什么说程序员将再次面临洗牌呢?首先要明白的是:每种编程语言的背后,归根结底是和支撑他的公司有很大关系。Object C之所以能火,那时因为苹果,C#是因为微软,Java是因为谷歌,数据库脚本语言是因为Oracle。所以这几个公司只要不会倒闭,那这些语言就不会消失。当然也有不完全依托一两家公司的。如C++虽然没有所具体依托的公司,但是他却是很多语言依托的基础。基于Linux的开发,特别是服务器开发,他还是具有当仁不让的优势的。C++虽然竞争不过火爆的Java、ObjectC 甚至C#,但因为有IBM、HP、华为、中兴等做服务器的公司的存在,也因为Linux系统在服务器方面德天独后的优势,C++的市场占有率在下降到一定程度后就会稳定。C语言依然会强势则,因为嵌入式上没有操作系统,驱动开发要相对接近底层的语言,没有操作系统的地方就是他的用武之地。不可能任何科技领域的东西都非要用操作系统,比如电饭锅、电瓶铛等而生产这些的厂商不在少数,因此它仍会强势存在。
既然和公司相关,公司会千方百计的发展自己,打击敌人,所以这些语言支撑背后的公司的兴衰,也就决定了语言的兴衰。
在理解了上面的这些分析后,再回到核心话题上。
首先:微软最近的动作频繁,Win10马上就要发布,该系统的强大在于,他的上线发布,将使Windows系统第一次真正的像苹果的MaxOS一样,在PC、平板、移动终端通吃。这意味着应用程序几乎可以直接在这三者上面运行。PC机一直是Windows独霸的场面,外加Windows系统是可以向任何公司授权,而苹果为了自我更大的盈利,将MacOS系统紧握在手,几乎不怎么对外开放。何况MacOS是给予Linux系统开发而来的,针对PC机来说,对用习惯了Windows系统的用户来说,相当不习惯苹果的MacOS。依据在PC上的优势,微软借助Win10的特点,在平板上的发力会越来越大。更何况苹果在移动领域本身就是定位为高端市场的,这就很难有扩大的可能,随着用户的饱和和后续产品的乏力及无特点,定会有一些人抛弃苹果,转投WinPhone的怀抱,毕竟他也是高大上。
其次:微软收购诺基亚手机业务,推出了Lumia手机,从此有了自己的手机业务,苹果相对于微软的优势几乎荡然无存了。诺基亚,就仅仅这个响当当的牌子,就是质量和性能的保证, 用这样的手机绝对不会被人鄙视为山寨。而Androd系统,虽然他的系统底层也是基于Linux,但因为要用Java进行开发,就会引入虚拟机,而为了好看的Ui,必然内存虚耗大,性能和内存消耗以及虚拟机这些原本是优点的东西,却同时成了其固有的缺点。一个安卓的2G内存的机子,在使用平顺性上几乎连WinPhone 512M的都不如,外加因为系统而引起的应用程序打开关闭后并非真正关闭,还在虚耗内存和流量。这些造就了安卓操作系统本身就不高大上,而目前市场上,几乎80%的智能手机又都是安卓的,用户越多负面影响就会越大,缺陷也会越发扩大。如果一直用安卓的手机,必然会烦,下次换手机,大多数会想换个操作系统来体验吧。苹果遥不可及的卖肾名声,让大家首先想到的肯定是WinPhone系统的手机。而对于其占有率已经到了极限的安卓,物极必反,接下来肯定会下降无疑,此消彼长,WinPhone的市场占有率就会越来越高。
再次:微软宣布VS2015不但会同时支持MacOS,Linux 和Windows三种系统下的软件开发,而且会支持安卓应用的开发,这在IDE市场,引起了渲染大波,有夸有骂以骂为主,想必这些人在骂的时候,已经明白开发语言此消彼长已不可避免了。特别是Java,其开发者的奶酪会被大踏步分割。原因是,除了微软发布VS2015外,安卓应用的饱和,外加谷歌安卓之父的出走,谷歌、三星、小米、华为等推出的由安卓演化来的新系统,都对其造成了不小的打击,让从事安卓应用开发的人无所适从。又有新闻说华为、中兴、三星甚至小米等都将推出WinPhone系统的手机,这样,安卓系统占有率下滑成为必然并且下滑应该还不小。
最后:仅仅2014年一年,给予WinPhone系统开发的程序员从20万变为了57万,应用软件从不足15万个到现在的近40万个。那如果Win10系统通用,程序员会更多,应用也会更多,体验WinPhone的用户也会随着应用的增加而增多。这必然造成更多的公司加入到WinPhone系统下App的开发,而这些公司在语言选择上,恐怕会优先考虑C#吧。个中原因,不肖多说。这对使用一种语言相对较长时间的人来说,不会造成太大影响,但对初学者或者刚刚开始编程语言不久的人来说,可能会更倾向于选择C#了。
综上所述,因为操作系统在移动终端的市场占有率的变化,程序员在编程语言的选择上,将再次面临洗牌,未来几年,格局应该会逐步演变为这样的:安卓系统市场占有率第一,但会比现在下降很多,WinPhone系统超越Iphone上升至第二,三强鼎立的局面将会形成。
相关推荐
在本文中,我们将深入探讨如何利用 Python 的 Pandas 库来高效地处理和汇总多张 Excel 文件中的数据,以解决类似文中提到的小明所面临的问题。 首先,我们需要了解 Pands 是 Python 中用于数据操作和分析的核心库,...
内容概要:本文介绍了基于博途1200PLC的新型彩色广告屏流水灯仿真系统的设计与实现。该系统利用博途1200PLC控制器、彩色广告屏、流水灯及相关传感器,实现了广告内容的自动化播放和流水灯的流水效果。系统通过PLC控制器对广告屏和流水灯进行编程控制,支持环境感知和智能化控制,提高了广告的吸引力和用户体验。此外,系统还采用了节能环保材料,降低了能耗和环境污染。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,以及对PLC控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于商场、酒店、展览馆等需要展示广告的场所,旨在提升广告展示的效果和智能化水平,同时降低能耗和环境污染。 其他说明:该系统展示了PLC技术在现代广告展示中的创新应用,强调了高可靠性、灵活性和智能化的特点。随着科技的发展,该系统有望在更多领域得到广泛应用。
内容概要:本文详细介绍了西门子200PLC全自动定长度裁切机设备程序的设计与应用。该程序由主程序、长度设定程序、切割控制程序和注释程序组成,通过精确控制电机和气动元件的运作,实现了高精度的裁切效果。威纶通触摸屏程序的加入使操作更加简便,同时程序中添加了详细的中文注释,便于新手理解和掌握。此外,该程序不仅适用于特定设备,还可根据需要修改应用于其他类似设备。 适合人群:对工业自动化感兴趣的初学者以及从事相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①帮助新手快速掌握西门子200PLC编程技巧;②提高工业生产中的裁切精度和效率;③提供一种简单易用的操作界面,提升工作效率。 其他说明:随着工业自动化技术的发展,该程序有望在未来得到更广泛的应用和改进。
内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB平台使用YoloV3算法进行人体目标检测的方法。首先阐述了人体目标检测技术的重要性和应用场景,如公共场所、安防监控和自动驾驶等领域。接着简述了YoloV3算法的基础理论,强调其高效的目标检测能力。然后逐步讲解了实战操作流程,包括数据准备、环境配置、调用YoloV3算法以及结果展示与评估。最后提供了具体的MATLAB代码示例,帮助读者快速上手并实现人体目标检测。 适合人群:对计算机视觉和深度学习感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标:适用于需要实现实时人体目标检测的应用场合,旨在提高检测速度和准确性,推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明:随着AI技术的进步,未来会有更多先进算法应用于人体目标检测,带来更多可能性。
内容概要:本文探讨了基于自抗扰控制(ADRC)技术的永磁同步电机(PMSM)矢量控制策略。文中介绍了PMSM的特点及其广泛应用背景,指出了传统矢量控制存在的局限性,并详细阐述了ADRC的工作原理,包括跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)。此外,还展示了如何将ADRC应用于PMSM的速度环和电流环控制中,通过具体代码实例解释了其实现过程。研究表明,ADRC可以显著提高PMSM在面对负载变化和其他扰动情况下的稳定性和响应速度。 适合人群:从事电机控制领域的研究人员和技术人员,尤其是关注永磁同步电机高性能控制方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要改进现有PMSM控制系统鲁棒性和精度的应用场合,如工业自动化设备、电动汽车等领域。目标是帮助读者理解和掌握ADRC技术,从而优化PMSM的控制效果。 其他说明:尽管ADRC展现了优越的抗干扰能力,但其参数整定仍需深入研究,以确保最佳性能。
内容概要:本文探讨了表贴式永磁同步电机(SPMSM)中滑膜无位置观测器算法的最新进展。传统的一阶模型SMO观测器需要使用低通滤波器来滤除开关函数噪声,导致观测角度出现相位滞后,影响电机性能。新型的SMO无位置观测器通过扩张反电势状态,实现了无需低通滤波器即可精确估计反电动势,消除了相位滞后,提升了电机的稳定性和效率。此外,文中还介绍了滑膜技术的应用,确保电机在突加负载情况下仍能保持高效的运行状态。最后,提供了伪代码示例,展示了SMO无位置观测器的核心实现步骤。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的专业人士,以及对现代控制技术和电机控制感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要提高电机控制精度和稳定性的应用场景,如电力传动系统、自动化设备、工业机器人等领域。目标是减少转速波动,提高系统的响应速度和鲁棒性。 其他说明:本文不仅深入剖析了理论背景,还提供了实际的算法实现思路,有助于读者更好地理解和应用这一先进技术。
实训商业源码-微信朋友圈-毕业设计.zip
实训商业源码-苹果CMS V10大气橙色风格影视电影视频网站模板-毕业设计.zip
实训商业源码-风吟导航-毕业设计.zip
数据集介绍:无人机视角多类别交通目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:无人机视角多类别交通目标检测数据集 数据规模: - 训练集:14,066张航拍图片 - 验证集:2,697张航拍图片 - 测试集:1,432张航拍图片 检测类别: - 载具类:汽车(car)、巴士(bus)、摩托车(motor)、船(tekne)、火车(tren) - 人员类:行人(insan)、工人(ismak) - 设施类:起重机(kam)、飞机(uap)、未知设备(uai) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标边界框坐标及类别标签,适配主流检测框架 二、适用场景 智慧城市管理系统: 支持无人机航拍影像的实时交通流量分析,适用于城市道路车辆监控、港口船舶调度等场景 无人机应用开发: 为无人机自动巡检系统提供训练数据,支持电力巡检、铁路巡查等场景中的多目标识别 交通规划研究: 提供高空视角下的复杂交通场景样本,适用于交叉路口流量分析、交通设施布局优化等研究 安防监控系统: 包含人员与设备的协同检测能力,适用于工地安全监控、港口作业管理等安防场景 三、数据集优势 多维度覆盖: - 同时包含11类交通要素检测,覆盖陆地/水上/空中三维交通场景 - 包含不同天气条件下的高空视角样本,适应复杂环境检测需求 标注质量保障: - 严格校验的YOLO格式标注,确保坐标系统精准对应航拍视角 - 特殊处理小目标检测样本,优化无人机高空拍摄的像素级标注 任务适配性强: - 支持目标检测任务直接训练,兼容YOLOv5/v7/v8等主流版本 - 包含密集目标分布样本,适用于群体目标检测模型优化 场景多样性: - 涵盖城市道路、港口码头、铁路轨道等多种典型场景 - 包含不同光照条件下的日间作业场景样本
在当今城市化进程加速的背景下,消防安全已成为城市管理和经济发展的基石。面对频繁发生的火灾事故,如厦门BRT公交车纵火、芜湖液化气爆炸等,传统消防管理模式已难以满足现代城市的安全需求。为此,智慧消防信息体系应运而生,它以物联网、大数据、云计算等现代信息技术为支撑,旨在通过智能化手段提升消防工作的效率与精准度,为城市安全保驾护航。 一、智慧消防的需求背景与价值 智慧消防的需求源于多个方面。首先,随着国家治理体系信息化和治理能力现代化的推进,消防工作作为城市管理的重要组成部分,必须紧跟时代步伐,实现数字化转型。其次,传统消防管理模式存在“四轻四重”现象,即重硬件建设轻信息共享、重事后救援轻安全监控、重信息保密轻信息公开、重预案准备轻预警分析,这些问题严重制约了消防工作的有效开展。智慧消防通过构建一体化信息平台,打破信息壁垒,实现信息的实时共享与协同作战,有效解决了上述问题。 智慧消防的价值体现在多个层面。一方面,它利用物联网技术实现全面感知与互联,通过智能传感器、无线通信等手段,对消防设施、重点部位进行实时监测,确保火灾隐患早发现、早处置。另一方面,借助大数据分析技术,智慧消防能够对海量消防数据进行深度挖掘,提供精准的风险评估与预警服务,为消防决策提供科学依据。此外,智慧消防还通过打通基层、消防及各职能部门间的信息共享纽带,实现火警处置过程中的高效协同,提升整体应急响应能力。 二、智慧消防信息体系的核心功能与应用 智慧消防信息体系涵盖了多个核心功能模块,共同构建起一个全方位、多层次的消防安全防护网。其中,消防重点单位物联网监控是重要一环,通过接入既有火灾报警设施、安防视频监控及消防重要设施,实现对重点单位的连续有效监测。一旦发生火情,系统能够自动上报火警信号,并快速对接接处警系统,调派消防力量进行处置。 设施状态监测及上报功能则确保了消防设施的正常运行。系统能够自动监测用户单位消防水、电源、门状态等关键指标,及时发现并上报故障、违规事件,为消防设施的维护与管理提供有力支持。同时,公共消防设施状态监测功能也进一步拓展了消防安全的监测范围,通过监测城市消火栓的碰撞破坏、水压、开关状态等信息,为灭火处置提供便利条件。 社会消防安全网格化管理是智慧消防的另一大亮点。通过划分三级网格,建立权责分明的覆盖中小社会单位的消防管理网络体系,实现了消防安全的群防群治。网格员利用手机App进行日常检查、宣传、采集与报警工作,实现了消防工作的信息化与智能化。此外,安防视频接入与智能分析功能则通过接入平安城市、社会单位等视频资源,利用智能分析技术实现火灾早期探测、人员在岗检测等功能,显著提升了消防工作的主动性与精准性。 三、智慧消防信息体系的展望与未来 展望未来,智慧消防信息体系将继续遵循体系建设规律,运用体系工程方法,按照演化发展思路进行顶层设计、研制建设、集成验证与持续演进。通过不断优化系统架构、提升技术水平、完善标准规范等措施,智慧消防将更好地服务于城市消防安全需求,为构建安全、和谐、宜居的城市环境贡献力量。 同时,智慧消防的发展也将促进相关产业的繁荣与创新。随着物联网、大数据、云计算等技术的不断成熟与应用推广,智慧消防产业链将不断完善与拓展,形成包括设备制造、系统集成、运营服务在内的完整产业生态。这不仅将为消防行业带来新的增长点与发展机遇,也将为城市安全与应急管理领域注入新的活力与动力。 总之,智慧消防信息体系作为现代城市消防安全的重要保障手段之一,正以其独特的优势与潜力引领着消防行业的变革与发展。我们有理由相信,在未来的日子里,智慧消防将不断创造新的奇迹与辉煌,为城市的安全与繁荣贡献更大的力量。
内容概要:本文详细介绍了单直流输入双直流输出Buck转换器的设计原理及其仿真实现。首先简述了Buck转换器作为降压型直流电源转换器的工作机制,接着深入探讨了如何在一个20V输入下,分别输出15V/1A和5V/2A的具体设计方案。文中还展示了通过调节开关管占空比、电感值以及电容值等关键参数来达到预期输出效果的方法,并通过仿真实验验证了这一设计的有效性和稳定性。最后,作者提出了未来可能的研究方向,如提升电路效率和降低功耗。 适合人群:从事电力电子、嵌入式系统设计的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解Buck转换器工作原理及其应用的人群,特别是那些正在寻找解决多路直流供电问题解决方案的研发人员。 阅读建议:对于想要掌握更多有关Buck转换器的知识并应用于实际项目中的读者来说,本篇文章不仅提供了理论指导,还有具体的实验数据支持,因此非常适合用来做为学习资料或者参考资料。
内容概要:该数据集专注于灭火器检测,包含3255张图片,每张图片均进行了标注。数据集提供了两种格式的标注文件,分别是Pascal VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件,确保了不同需求下的兼容性。所有图片为jpg格式,标注工具采用labelImg,通过矩形框对单一类别“extinguisher”进行标注,总计标注框数为6185个。数据集旨在支持计算机视觉领域的研究与开发,特别是针对物体检测任务,提供了高质量的标注数据; 适合人群:从事计算机视觉研究或开发的技术人员,尤其是专注于物体检测领域,如安防监控、智能消防系统的研发人员; 使用场景及目标:①作为训练集用于深度学习模型的训练,提升模型对灭火器识别的准确性;②用于测试和验证已有的检测算法性能; 其他说明:数据集不对基于其训练出的模型精度做保证,但承诺提供准确合理的标注。数据集仅含图片及对应的标注文件,不包括预训练模型或权重文件。
实训商业源码-飞飞-毕业设计.zip
实训商业源码-苹果CMS通用电影网站模板[优化版]-毕业设计.zip
3D点云匹配_基于Transformer+旋转不变性实现的点云匹配算法_附项目源码+流程教程_优质项目实战
实训商业源码-电商小程序模板-毕业设计.zip
实训商业源码-人生重开模拟器微信小程序源码-毕业设计.zip
内容概要:本文详细介绍了在MATLAB R2018a环境下利用深度学习进行NASA涡扇发动机退化仿真数据集(CMAPSS)的剩余使用寿命(RUL)预测的方法。首先,通过对CMAPSS数据集中特定传感器数据的选择与预处理,确保输入数据的有效性和准确性。接着,构建了一个基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的深度学习模型,针对时序数据的特点进行了优化配置,如采用滑动窗口处理、数据归一化以及RUL标签的指数变换等措施来提高模型性能。此外,还讨论了模型训练过程中可能出现的问题及其解决方案,例如梯度爆炸现象,并提供了相应的改进策略。为了更好地适应实际应用场景,文中强调了在部署之前需要进行迁移学习微调的重要性,以应对不同批次发动机之间的细微差别。最后,给出了模型评估的具体方法——使用PHM08竞赛评分函数,该函数能够更加贴合实际运营需求地衡量预测精度。 适合人群:从事航空发动机健康监测系统开发的研究人员和技术人员,尤其是那些希望深入了解如何应用深度学习技术解决设备维护和可靠性问题的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对复杂机械设备进行预防性维护的企业或机构,旨在通过精准预测设备的剩余使用寿命,减少非计划停机时间和维修成本,从而提高生产效率和服务质量。 其他说明:文中提供的代码片段可以直接用于实验验证,同时也分享了一些宝贵的实践经验,如避免内存泄漏等问题的技术细节。
内容概要:本文详细介绍了三相两电平逆变器模型预测控制(MPC)在Simulink中的具体实现方法及其应用场景。首先讲解了坐标变换的基本原理,特别是Clarke变换的具体实现步骤,确保功率不变性的正确转换。接着深入探讨了MPC的核心思想,即通过遍历所有可能的开关状态选择最优解,并展示了关键代码片段。文中还强调了采样时间和PWM载波周期同步的重要性,避免因不同步导致的电流波形异常。此外,提供了调整电流参考值的方法,以及如何逐步增加系统复杂度进行调参的技巧。最后指出MPC相比传统PI控制器的优势在于更快的响应速度,但也带来了更大的计算负担。 适合人群:对电力电子有一定兴趣并希望深入了解模型预测控制(MPC)的初学者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于想要掌握三相两电平逆变器MPC控制理论与实践的人群,帮助他们理解坐标变换、预测控制算法的设计思路,以及如何利用Simulink平台构建和优化相关仿真模型。 其他说明:文中提供的代码片段和注意事项有助于读者更好地理解和操作Simulink仿真环境,同时提醒了一些常见的错误和优化建议。