征集 |《新程序员》专访Python之父,你最想问什么?

《新程序员》编辑部 2022-07-25 21:16:42

谈到Python,就不得不提到一个人:老爹——Guido van Rossum,他是个程序员,也是全世界程序员们最喜欢的编程语言Python的创造者。

  • 1982年获得阿姆斯特丹大学的数学和计算机科学的硕士学位,同年加入CWI

  • 1989年他创立了python语言。

  • 1991年初python公布了第一个公开发行版。

  • 1995年Guido从荷兰移居至美国。

  • 2005年开始Guido为Google工作。

2020年,老爹表示耐不住退休生活的寂寞,重返岗位发光发热,加入了微软开发者部门。如今Guido Van Rossum已65岁,Python也诞生32年了。

想必大家对他进入微软后的新生活很感兴趣,Guido曾公开表示,“微软的开源社区太丰富了”!在开源吞噬世界的大趋势下,《新程序员005》策划了《开源世界的深度指南》专题,并有幸邀请到Python之父Guido van Rossum展开技术专访,与大家分享他眼中的开源世界与新动态,畅谈开源人生。 

因此,本期《新程序员》面向所有开发者征集“你最想问Python之父的1个问题”,欢迎大家在文末留言,你的提问一旦入选,CSDN将有好礼相送!

关于《新程序员005》开源专题

从开源的技术、先锋、行业应用与痛点多方面切入,将开源开发者最关注的核心开发者与技术栈,以及与企业最关心的开源行业化应用以及商业化前景、治理风险等问题深度解析,是开源使用者与贡献者玩转开源世界的必备指南。

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ydc233 2022-08-08
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你跟马士兵哪个厉害?

GreyZeng 2022-07-29
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能否分享你最近写过的一段代码?
Sensente 2022-07-29
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有没有想过python会变得如此大放异彩?
G_will 2022-07-28
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Guido 龟叔在微软是否考虑过像 typescript 之于 javascript 那样,给 python 也写个新的语言?类似 typepython 什么的

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python多线程功能会有一天可以快速实现吗

范桂飓 2022-07-27
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Python GIL 全局锁什么时候能解? Python 性能在未来 5 年内能提升多少? Python 语言的开发应用场景怎么定位?
WangLanguager 2022-07-27
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python为啥经常用来开发爬虫呢?
谷哥的小弟 2022-07-27
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请问:Python啥时候干掉Java?
大福是小强 2022-07-27
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微软对Python有什么计划?IronPYTHON还有后续吗?
大福是小强 2022-07-27
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GIL什么时候移除?有计划吗?
子鱼763 2022-07-27
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python以简单好用著称,它的标准也是由社区内的贡献者们统一所定义的,那么在未来我们又如何去统一运行在不同版本下的Python代码呢?在不同版本下或者是不同人所写的Python代码很难让人看懂,如何去推行出大家一致认同的代码规范,或者是由谁来推行统一的代码规范?

SoftwareTeacher 2022-07-27
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@子鱼763 都升级到 Python 3.7,可以么?
xiyu_dang 2022-07-27
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创建python的初衷是什么?

神采的二舅 2022-07-27
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如何看待python与人工智能的未来?

恋陈 2022-07-27
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可以一对一教我Python吗

SoftwareTeacher 2022-07-27
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@恋陈 请看 python.csdn.net
yanzhaoxun 2022-07-27
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请比较一下Python和Java以及C#的特点和它们所作的取舍。
在GIL保持的前提下,Python对于后起之秀如Go还能保持服务器领域的优势吗?

poiuel 2022-07-27
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格式能不能灵活一点?

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师傅你是做什么工作的呀

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@一起驱散乌云7 6
CSDN0666 2022-07-27
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没有任何编程语言基础的人怎么快速靠这门编程软件恰饭

张里琦 2022-07-27
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真的有"I wrote python"的简历吗?

Go4Lose 2022-07-27
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Python4是不是已经提上议程了

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内容概要:本文针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在动态压力工况下的最大功率点跟踪(MPPT)问题,提出了一种压力工况协同调控下的自适应高阶滑模控制策略,并基于Simulink平台完成了系统建模与仿真实现。该策略融合高阶滑模控制的强鲁棒性与自适应机制的参数在线优化能力,有效克服了PEMFC系统固有的非线性、外部扰动及工况时变性等挑战,实现了对最大功率点的快速、精确与稳定跟踪。研究内容涵盖控制策略的理论设计、李雅普诺夫稳定性分析、自适应律构建以及在多种动态工况下的仿真实验验证,结果表明该方法相较于传统控制策略具有更快的动态响应速度、更小的稳态振荡以及更强的抗干扰能力,显著提升了PEMFC系统的能量转换效率与运行稳定性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Simulink仿真经验,从事新能源发电系统、燃料电池控制、电力电子变换或先进控制算法研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于燃料电池发电系统的高性能最大功率点跟踪控制设计;②为解决强非线性、多扰动耦合的能源系统提供先进的自适应鲁棒控制方案;③通过Simulink仿真验证高阶滑模与自适应控制算法的有效性,服务于科研项目攻关或工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注控制律设计原理、自适应机制实现方式及仿真结果对比分析部分,并可通过与传统滑模控制进行对比,深入理解该策略在鲁棒性与动态性能上的优越性。
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[滴落物(Drop)] · 训练集:2021 张 · 验证集:128 张 · 测试集:42 张 · 总计:2191 张 该数据集聚焦于工业生产环境中地面或设备表面出现的各类滴落物检测,通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同形态、颜色和材质的滴落物样本。数据集真实还原了车间地面、金属板、木质结构等复杂背景下的实际场景,为自动化巡检系统提供了高价值的视觉依据,有助于实现对潜在污染源或泄漏点的早期识别与预警。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 71 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8949** mAP50-95 | 0.5139 Precision | 0.8991 Recall | 0.8527 train/box_loss | 0.8544 train/cls_loss | 0.4842 val/box_loss | 1.5612 val/cls_loss | 0.6862 【训练过程分析】 71 轮训练后 mAP50 为 0.8949,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5139,和 mAP50 差距 0.38,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8991、Recall 0.8527,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖滴落物,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检...

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