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放弃MFC学java,值得吗?
wuya0725
2003-11-14 08:06:06
进了大学一直都是学的是C方面的,现在大三了,想改学java,值得吗?
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airon2002
2003-11-27
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我也想學,原來是做vb 的,現在感覺vs.net 不好用,雖然好,但程式編譯出來不好用,想學學java
redez
2003-11-26
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都好
tsd3698
2003-11-25
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java好啊,没什么不值得。
moke33
2003-11-25
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前途无量
ybynew
2003-11-25
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用VB一段时间,结果给微软抛弃了,呵呵,全力学java,共同努力!
lvcg
2003-11-25
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我说两句心里话:
一年前我刚刚学MFC,什么都不懂,诸如D/V结构,消息映射,COM/COM+都是一团雾水,看书狂看了大半年,总算有点眉目了,期间也吃了不少苦,书也读了一大堆,从<<深入浅出MFC>>到<<windows程序设计>>,从<<VC++技术内幕>>到<<MFC windows程序设计>>,从<<COM应用>>到<<ATL程序设计>>,一路走来真是很辛苦.
后来一次偶然的机会接触到了java,立刻就被吸引了,java语法简单但学起来决不比MFC轻松.JFC->JDBC->RMI->Servlet->JSP->XML->Web Service...(还有很多很多)
即使这样,我不认为把这两项技术进行比较,且不说技术上他们所侧重的方向不同,就是对于我们来说,只要能学精通了一样大有前途.
yjawal8071
2003-11-15
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找准一个方向
别放弃
xiaxin8611
2003-11-14
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还好..
mem_fox
2003-11-14
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其实什么精通了都是牛人,如果你认为MFC已经很熟了,那就不要改了,看你问的意思就是刚知道MFC是什么东西,又听是java是方向那中水平.
wuya0725
2003-11-14
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到大四就快要找工作了(不准备考研),现在还另起炉灶,来得及马?
Sebbo
2003-11-14
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真正真正的同志啊
我也大三了
把c c++ c#都学了一遍(就是不会做东西)
现在我也在学习java
同志 告诉你值得!!
mbl
2003-11-14
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值得,JAVA的东西很多.有意思
.NET,一个是否
值得
去
学
的技术
关键字:微软,.NET 随便打开任何一个与微软技术或.NET有关的论坛或能够发表言论的地方,比如文档中心,在线书店什么的,总能看到很多人发出抱怨“微软只不过为了垄断...”“微软的.NET不
值得
去
学
,将来说不定哪天又会推出.NET++,就像抛弃
MFC
一样抛弃.NET...”“C#狗屁都不是,全是抄
JAVA
的,别去
学
,上当,哪天微软一不高兴就像抛弃
MFC
一样抛弃.NET了...
别
学
MFC
了,要
学
就
学
这些...
今天看到几大公众号联合送书,有算法、python、容器、Spring等相关的书籍,其中有一本 << VC++深入详解>> 显得有点与众不同,引起了我的注意,触发了点滴回忆…… 遥想多年以前,这本书也是我的入门书籍之一,有了电脑后,装了开发环境尝试编译书中的例子,从此开始了
MFC
的入坑之路。时至今日,在工作中还在用,或许未来的一段时间里还要继续使用。 虽然我还在...
彻底
放弃
没落的
MFC
,对新人的忠告! by FreeWick
完全没想到10多年后还有人纠结要不要
学
MFC
,我花点时间给新人们一个总结。第1种观点
学
习完
MFC
,你会更理解编程的思想,再
学
别的语言就更快了。话说小白要去美国
学
技术,大黑劝他说:“你为什么不先到朝鲜,然后从朝鲜再飞到美国”,小白茫然不解。大黑接着说“你想你先到朝鲜再去美国,不是比从中国直接去美国近吗?”小白恍然大悟,“并且你到了朝鲜,那里有金太阳的照耀,你会更明白技术的思想。后面再
学
任何技术都很...
参数估计Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,深入阐述了该方法的数
学
原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科
学
计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力
学
仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科
学
计算中的实现机制与数值特性;③为
学
术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数
学
推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步
学
习以加速科研进程。
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