C语言学不会，编程能力无法提升？这篇文章助你走上编程大牛之路

现在很多小伙伴都在学习C语言，C语言作为一门入门语言可以让你更加容易的了解计算机原理且C语言想单片机嵌入式方向发展的话也可以为你将来的就业提供一定的基础。

但是在学习C语言的时候会有很多人感觉学起来很吃力，比较简单的程序都要想半天。学了很久发现自己还是什么都不会。

那么为什么会造成这种原因呢？这些问题该如何去解决呢？学习过程中编程能力提升不上有该怎么去解决呢？

学编程最重要的是实践，就是写代码、看别人写的代码、再写代码，你看再多的书，不写代码，你还是不会编程。但是写代码也要讲究方法循序渐进，不能刚学了几天语法，就想写个操作系统什么的，树立这种不切实际的目标只会让你的自信受到严重打击迷失自我。同时小编推荐一个学C/C++的学习群627819188无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！群内有很多干货和技术分享！

下面来说下造成这类问题的原因所在：

国内使用的c语言教材，一般是谭浩强版本，

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java程序员修炼之路基础篇二：面向对象编程过程

Java程序员修炼之路基础篇二：面向对象编程过程

在上一篇文章中介绍了java语言的四个核心概念：类、对象、属性和方法，今天我们介绍java语言的面向对象编程过程。Java语言的面向对象编程过程分为三个步骤，分别是：类的设计、对象的创建、方法的调用。这三个过程是java语言完成程序设计的高度总结，几乎所有的设计都遵循这三个步骤，下面我将把这几个步骤进行展开讲解。

步骤一：类的设计。类的设计主要是设计类的功能和状态，根据项目实际需要进行相应的定义。比如要定义一个学生类，包含学生的基本信息和信息打印功能。

Student类中分别定义了三个成员属性：id、name、age，定义了打印信息的paint方法，分别输出成员属性的值。类的定义过程中涉及到属性的定义和方法的定义，属性的定义需要确定属性的类型，方法的定义则稍微复杂一些，可能涉及到参数列表和返回值类型。比如

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我的10年自学编程之路

为什么每个人都这样匆忙？

走进任何一家书店，你都能看到诸如《24小时自学Java》这样的书，可能书名中的Java会变成C、SQL、Ruby、算法等，然后24小时会变成n天或n小时。在亚马逊高级搜索[title: teach, yourself, hours, since: 2000 ，你会发现有512种这样的书籍。排在前10位的，9个是编程类的书（还有一个是关于财务会计的）。还有多种变化，例如“学习”替换“自学”，“天”替换“小时”。

结论：要么大家都特别匆忙地在学习编程，要么编程在某种程度上令人难以置信地比其他任何东西都更容易学习。Felleisen等人在他们《How to Design Programs》这本书中对这种趋势表示了赞同——“写出不好的程序很容易。傻瓜也可以在21天时间内学习编程。即使他们毫无基础。”

让我们来分析一下，类似于《24小时自学C++》这样的书意味着：

自学：在这24小时内，你不会有时间写一些有意义的程序，因此不能从中总结成功或失败的经验教训。你不会

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十大编程算法助程序员走上高手之路

算法一：快速排序算法

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：

1从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），

2重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。

3递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好

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从零基础编程到全栈工程师的修炼之路

据 Stack Overflow 2016 Developer Survey 调研，全栈开发工程师是目前最受欢迎的开发职业。那么全栈工程师到底是什么意思呢？随着互联网的发展全能型人才越来越受企业欢迎，同时在现代项目的开发，需要掌握多种技术。互联网项目，需要用到后端开发、前端开发、界面设计、产品设计、数据库、各种移动客户端等等。而所谓的全栈工程师大都是随着项目开发经验的不断积累而在不知不觉中成了全栈开发工程师了，那么对于没有任何编程基础的人员想要成为全栈工程师需要一个什么样的学习路线呢？或者说如何制定自己的全栈工程师养成计划？

全栈 Web 开发人员是指能够工作在应用程序的前端和后端的开发人员。前端通常是指应用程序中用户将看到或交互的部分，后端是应用程序中处理逻辑、数据库交互、用户认证、服务器配置的部分。全栈开发并不意味着你已经掌握了前端和后端工作所需的一切，而是意味着你可以在从事前端或者后端的工作并理解整个web应用构建的整个过程。

如果你想在 2017 年成为一个全栈 Web 开发人员

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一个高中生艰难的编程之路

思来想去，第一次写文章也不知道如何下手。那就从我的梦想说起吧，那就是钢铁侠。每次重复看心情都是激动，激动得连夜搜IT资料，然后打开网盘，再然后看到网盘满满的资料，就满足的去睡了，现在想起来真傻啊。真正让我迈出第一步也不是某人的至理名言之类的，也是迫于无奈辍学在家半年，总得要找事做吧。

好，第一份工作，老妈找熟人安排给我一份CAD绘图员的工作，她以为就是我想做的编程之类的工作。我也以为是我心中想做的工作，做了一个月以后，就再也不想呆下去了，因为我知道我不喜欢。因为这事还闹得那个熟人很没有面子。总之，后来待在家里，上网自学，从C语言开始。开始感觉还挺简单的，但是过了一个星期，自学的东西感觉没有学到什么，可能总是想学黑客之类的，一看到那些高大上的名词，就跑去百度，一看就看一下午，看完也不知其所以然，虽然现在看某些名词也大概懂意思了，那时候看简直像是找石头砸脑袋----稀里糊涂。

终于，老妈又出招了，认为我自学，学不来，要我找学校读。就在老妈软磨硬泡下，没有主见的我就这样被说服了，从此就踏上了某某培训机构开

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编程之路，我的路

编程之路，我的路

既然选择了远方，便只顾风雨兼程

既然选择了编程，便只顾努力写码

我不去想能否会成为技术强者

既然钟情于玫瑰

便不管身后荆棘的刺痛

既然选择了当初的兴趣、爱好

深思熟虑过后的结果

就该好好的被对待

一切的一切

平淡而又真实

一切地一切

都在意料之中

前途的风景很美

编码之路很累

但我还是甘之如怡

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高手之路：四个方面提升Python编程水平

如果一个程序员能将函数式编程，性能，测试，编码规范这四个方面的内容知识都吸收消化，那他/她不管怎样都会有巨大的收获。

命令式的编程风格已经成为事实上的标准。命令式编程的程序是由一些描述状态转变的语句组成。虽然有时候这种编程方式十分的有效，但有时也不尽如此(比如复杂性) —— 而且，相对于声明式编程方式，它可能会显得不是很直观。

如果你不明白我究竟是在说什么，这很正常。这里有一些文章能让你脑袋开窍。但你要注意，这些文章有点像《骇客帝国》里的红色药丸 —— 一旦你尝试过了函数式编程，你就永远不会回头了。

参考链接：

你会看到有如此多的讨论都在批评这些“脚本语言”(Python，Ruby)是如何的性能低下，可是你却经常的容易忽略这样的事实：是程序员使用的算法导致了程序这样拙劣的表现。

这里有一些非常好的文章，能让你知道Python的运行时性能表现的细节详情，你会发现，通过这些精炼而且有趣的语言，你也能写出高性能的应用程序。而且，当你的老板质疑Python的性能时，你别忘了告诉他，这世界上第二大的搜索引擎就是用Python写成的 —— 它叫做Youtube(参考Python摘录)。

参考链接：

如今在计算机科学界，测试可能是一个最让人不知所措

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UG编程常用绝技之等高加工根部刀路减速慢行设置详细图文教程

UG编程:我们经常遇到等高时底面根部最后一刀的速度快一直都想让他慢下来，不然底面速度快了导致加工出来刀纹很明显很粗（都是圈圈）。很多人妥协了选择变换抬刀，还有人选择了层控制，还有人选择了底部留余量，哎！归根究底还是在投降。那么今天小编就解决你们心中的疑惑！你会用了，保证你天天用！日日用！想甩也甩不掉！

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阿里云机器学习平台编程模型演进之路

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票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上，阿里云大数据事业部高级专家九丰为大家带来题为“阿里云机器学习平台编程模型演进之路”的演讲。本文主要从机器阿里云机器学习平台PAI开始谈起，重点分享了PAI分布式机器学习平台的多种编程模型，包括MapReduce、Parameter Server和MPI等，也简谈了TensorFlow和Pluto。

以下为精彩内容整理：

随着训练数据规模的持续扩大，模型特征的持续增长，常用的机器学习算法面临着越来越多的挑战。从很多人熟悉的R语言，到基于MPI的多机的计算框架，再到支持超大规模特征的Parameter Server架构，再到如今的深度学习计算框架，机器学习平台上的编程模型也在不断演进，以满足业务上持续的挑战。本次主题主要和大家分享PAI分布式机器学习平台的多种编程模型的演进过程。

机器学习在阿里的应用

阿里是一家数据公司，阿里的各项业务都严重依赖机器学习，比如搜索、个性化推荐、精准广告、风控模型、智能客服和物流等多项业务，在使用这些业务的背后都依赖于机器学习。

为了支撑集团业务对机器学习的需求，我们构建阿里云机器学习平台PAI，我们致力于构建阿里集团的统一机器学习平台，该平台致力于建设

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