我第二 能把开罐器用到这种境界的你是第一人 另外说一下 这种语言风格更适合幼儿园的小朋友。。。。

java语言是一种面向对象的编程语言，为什么面向对象会成为主流呢？这是因为面向对象更符合我们人类的思维方式。

在面向对象的编程语言中关注点在于做一件事需要哪些对象的参与。比如我们用软件的思想如何去模拟一个抽烟的场景，我们会想到有这些对象的参与：香烟对象、打火机对象、会抽烟的人对象、允许抽烟的场所对象。然后我们用java将各个对象进行实现，然后再让他们协作起来形成一个场景。这就是使用软件来模拟现实世界。

再比如我们要去电脑城组装一个台式机，你会首先想到一个一个独立的对象，包括cpu对象，内存条对象，硬盘对象，显示器对象，键盘对象，鼠标对象等，每个对象都是一个独立体，然后将这些对象组合在一起形成一台电脑。这种方式的优点在于扩展性能强，比如电脑上的内存太小了，可以扩展的大一些吗？对于面向对象来说是很方便的，你只需要把内存条对象拔下来换一个新的就可以了。

和面向对象相对的另一种编程方式叫做面向过程，面向过程其实比面向对象出现的更早一些，例如c语言就是一种面向过程的编程语言，面向过程的开发关注点在于实现一个功能的步骤，在面向过程中没有独立体的概念，所有实现都是基于因果关系进行关联。其中一步出现问题，整个系统可能会受影响，所以面向过程代码耦合度更高，扩展性更差。

不过在实际的开发中，一般都是面向对象搭配面向过程一起进行软件的实现。在软件设计初期将需要的对象抽取出来，实现某个功能的时候也会体现一些实现的步骤

#为什么很多程序员会鄙视MATLAB#

有如下几个原因：

1.MATLAB的编程方式不太适合快速开发和大型应用。它不像其他编程语言那样使用更多编程技术，有一定的灵活性，并且容易出错。

2.MATLAB语言自身也存在一些局限性，如不支持多线程，不支持网络编程，不支持跨平台等。因此，MATLAB编程往往只能用于解决小型问题，而不能用于真正大型问题。

3.MATLAB编程也会消耗比较大的学习时间，因为它的图形界面可能有一定难度，而写出优秀的MATLAB程序也需要经过一定的学习和掌握。

4.由于MATLAB程序比其他编程语言运行慢，尤其是大型程序，所以很多时候可能会影响程序的效率。

5.MATLAB价格较贵，许多个人开发者、小型公司等买不起，只有大公司才可以买得起，所以无法普及到大众使用。

讲汇编带完整程序很良心啦

黑猫编程

汇编语言源程序编写和堆栈平衡

R语言作为一种功能性编程语言兼具统计分析、数据处理和可视化绘图三大功能。R语言之所以功能强大是因为具有数量众多的外源R-package(R扩展包)。不同功能的R-package有很多,即使是相同功能的R-package也需要不同的参数进行调用。

#能源化工装置运行数据挖掘技术#

R语言出生时就具有纯粹的统计学血统。在实践中，R语言主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。作为统计学家开发的语言，R语言自成立以来就与统计和测量问题的处理密不可分。随着大数据的兴起，R语言迅速成为一种热门的数据分析工具，具有强大的数据处理能力和持续扩展能力。处理统计和测量问题的方法也越来越丰富，覆盖范围也越来越广。正态分布或高斯分布是最重要也是最常见的一种分布，用R语言来验证是否服从正态分布，首先用R代码模拟正态分布概率密度函数图，在R语言中进行下列输入便可轻松得到正态分布概率密度函数图。

＞x＜-seq(-4,4,0.01)

>plot(x,dnorm(x,mean=0.5,sd=1.3),type=1)

对于那些没有先前编程经验但需要使用计算，统计和绘图的人来说，R语言非常适合。它具有简单的语法且可以快速入门，函数功能和R语言之下的各种pckages（扩展包）都有很好的示例文档。R是免费开源软件。目前许多学术期刊对分析软件都有版权要求，而R语言是可以毫无顾忌地使用的免费分析工具。此外，如果学术界有一种新的数据分析方法，那么其在商业软件中出现尚需要很长时间。但开源软件的好处就在于，其内含大量扩展包，帮助使用。命令性工作方式。对于数据分析来说，R语言的命令行操作更为灵活，更易于编程和自动化。R语言的安装包较小，小于40M，与其他分析软件相比可称为小巧精悍。数据挖掘大赛胜出者用的工具基本上都是R语言。咨询业、金融业、制药业都广泛使用R语言，包括google、facebook在内的知名公司也都在使用。

相应的，市场上没有完美的分析软件。R语言也存在着自身的缺陷，主要表现在它对大文本的处理较差，并不兼顾数据分析和数据管理；而且，R语言包的可靠性不强，偶尔会出现错误。

几乎所有资产的收益率的直方图都呈现出一个钟形曲线，通过R语言来进行简单的验证。价格的收益率曲线确实呈现钟形曲线，但也确实不如正态分布那样平滑。采用比较常用流行的Shaprio-Wilk检验在R语言中进行检验。如果结果中的P值小于既定的显著性水平（通常为0.05），我们就可以拒绝原假设：

＞shapiro.test(SHXY)

Shapiro-Wilknormalitytestdata:SHXYW=0.97007,p-value=3.995e-05

由此可得，检验结果拒绝了原假设，即否认了收益率不服从正态分布的假设。

#R语言# #R软件# #开源软件#