php空白页怎么回事，电子商务主要学什么？
电子商务是近年来热门专业，很多家长和同学都想要报考，但可能对专业了解的不够，所以还存在很多犹疑，也不知道该如何了解这个专业，下面小编就几个方面带大家了解一下，希望对你有帮助。
1、电子商务的发展前景如何？
电子商务师近几年发展起来的一个专业，但发展飞速，以至于人才缺失，所以对于工作前景而言还是很不错的，不仅市场人才需求大，国家也在大力扶植电子商务的发展。
但是，近年来此专业毕业生也比较多，而且这个行业入门门槛低，而且加上电子商务的发展速度非常快，学校开设此门课程很难跟得上市场的变化，就很可能造成学校还在传授几年前的内容，而市场早已经跨了几个发展步骤。因此，市场对于人才是稀缺，但对于入门者并不稀缺，如果要学，就要保证自己能足够优秀，跟得上市场对人才的需求。
2、电子商务都学些什么课程？
电子商务主要学习的课程有网站推广，网站优化，SEO优化等知识；还有电子商务概论，管理信息系统，管理学，经济学等。本专业需要学习的内容非常多而且杂，更重要的是教材的更新速度永远比不上市场的变化，所以还需要你时刻准备去外部学习更多的知识，同时去做很多的社会实践活动。
3、选择什么学校就读？
如果条件允许，还是建议去一线城市的学校，同时选择有外聘教师（行业从业领头者来校讲课），这样能更好地掌握行业最新的动态。
Python为什么这么厉害？
Python的确挺厉害的~但不是生来就那么厉害。
Python是在1991年被创造出来的，但真正开始被广泛使用是Python 2.6以后的事情了。从2012年开始到现在，Python的热度持续累积，成为关注度增长最快的语言。
有图有真相：Python如此快的增长，说明了它确实十分神奇
所以说，Python并没有像Golang等语言那么幸运，生来就备受关注；而是因为语言本身的设计特点对生态环境有着极强的适应能力，同时适时抓住了成长机遇，从而厚积薄发。
精妙的设计哲学早期的Python，在Java、PHP、JS、C++等重重包围下，尽管受众不广，但仍旧得以生存，主要因为Python的设计哲学使其具备了十足的生命力。
忍不住要分享一下精妙的Python之禅（摘自Python官网），它并非出自Python创始人之手，但已被官方认可为编程原则。而精妙之处在于它不仅适用于编程，更适用于人生。原来每一个热爱代码的优秀编程者都是哲学家。
The Zen of Python, by Tim PetersBeautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity.Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than right now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -let's do more of those!带着这种哲学，Python逐渐发展成了一个特别简明友好、容易上手、功能强大的语言，发展过程中，Python抓住了三次飞速发展的机会。
适时抓住成长机遇第一个机会，Web与敏捷开发
在受到广泛关注之前，Python更多地是作为简单脚本语言，配合一些系统相关工作而被运用（主要是跟Perl抢地盘）。Python开始受到广泛关注，得益于Google的推动。Google或许不是第一家使用Python的公司，但它是第一家大规模使用Python进行Web相关开发的全球著名公司，从而有力地证明了Python能够很好地完成Web开发相关的许多工作。
而此时互联网正开始向快速开发转型，开发速度对于企业，尤其是初创企业而言至关重要，因此Python简洁便利与高效开发的特点吸引了众多企业和组织，同期衍生出来的社区环境又为Python提供了无数优质到可以进行生产级使用的模块和包；对比彼时PHP的模板式开发，Java的庞大繁杂，Ruby的语法新奇多变，Python为中小型企业的快速开发提供了尤为可能的解决方案，从而使得Python开始小有名气。
第二个机会，科学计算
相较于商业开发，科学计算面向更多的是非专业的编程人员，从这个方向上来说，抛开商业化软件不谈，Python的竞争对手也是前有Fortran，后有R、Julia语言的存在，虽然历史积累不如Fortran，抽象形式不及R，现代化和综合性能不如Julia，但是这些却仍然没有妨碍Python在这个领域里大显身手。
历史积累不如Fortran？没关系！借助C接口把Fortran包包裹起来让Python用就好；
抽象形式不及R？没关系！Python语法简单库还多，学习起来也不难，效率还高一丢丢，更重要的是借助这些特点能直接做产品，比R更具市场亲和力；
现代化不如Julia？没关系！Python社区大，要啥包有啥包。
更让人们惊喜的是，借助Python的各种模块和包，能够十分简单地实现之前需要折腾很久的繁杂工作，诸如访问数据库和表格文件，哪怕是在R语言中，仍旧需要从ODBC里一点点拿出数据；而用Python，以Pandas，一句话就能解决数据的读甚至写。
并且，随着计算金融和大数据的兴起，大量程序员开始投入科学计算，相较于Fortran的陈腐、R的浓厚统计数学意味以及Julia的不发达社区，Python自然而然的成了很多人的首选；而经验丰富的程序员又更进一步推动了Python社区的发展，更多优秀的包和模块得到了迅速推广：
矩阵、符号、科学计算？有NumPy、SymPy和SciPy；
统计分析？有Pandas；
可视化？有matplotlib、seaborn；
……
于是，Python很快便在该领域占据了半壁江山。
第三个机会，深度学习
在较早的很长一段时间里，提到机器学习，人们往往会使用C++、Java等作为主要工具。GPGPU的出现使得计算庞杂的机器学习任务开始由CPU向GPU转变，但研究者直接进行GPU编程，在计算复杂的模型时，不仅需要大量心智来分析算法的设计，还不得不投入大量精力解决显卡计算开发中的工程问题，为研究增添了非常大的难度。
随着时间的积累，更多的开源库出现，使得机器学习中主要算法实现抽象成了一个个模块，研究者才得以从繁杂的工程开发中解放出来。此时，代码成了模块的调用和描述，使用诸如C++或Java这样繁杂的工程化语言不再是必要选择，特别是更通用化的深度学习出现，促使研究者需要一种更加易读、易分析的描述性语言（DSL）来解决问题。
而Python因此前在科学计算领域已有广泛应用，加之它能很容易接入现有的C/C++库，以及良好的可读性，成为不少框架的必然选择，如Theano和Caffe。同时，由于AlphaGo亮眼的表现聚焦了众人的注意力，并随后开源了以Python为接口Tensorflow，使得由AI热潮带来的学习者纷纷奔向了Python和Tensorflow。
之后，越来越多的框架都开始提供Python接口——Python能够容易而清晰地描述模型结构，轻松解决计算中的数据输入（无论从硬盘、数据库、网络中的任何一种）问题，简单地实现可视化，并能轻易地设计为Web服务。甚至连使用Lua的Torch都实现了以Python为接口的演进版本PyTorch。至此，Python几乎已经统治了深度学习的模型设计、训练领域。
Python在深度学习上有多神？
正如前文所述，Python极大地减轻了深度学习研究者的心智负担，使之得以将更多的精力集中在模型的设计、改进上。而当深度学习的研究可以集中在对模型结构、对优化算法等方面的研究上，这个领域的进展迅速也就可以被理
不妨看一个简单的例子，此处使用Keras框架中对MNIST（手写数字识别）数据集的深度卷积网络的实现代码：
让我们详细看看这段不到70行的代码：加载标准数据集不过仅仅5 行，训练部分也就寥寥数行，而其中的模型，更是简单直白：数据顺序地经过若干卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）、展平（Flatten）和全连接层（Dense）。
加载标准数据集仅仅5 行
训练部分寥寥数行
这样的一段程序，经过训练，对于手写数字的识别率可以达到99.25%，如果你愿意，也可以为此程序接入微信、网站，或包装成应用程序，一切都只需要简单的几行代码即可完成。
更多Python可以做到的事情请参看你都用 Python 来做什么？
所以你看，Python其实是属于厚积薄发型选手，与其说它神，倒不如说它早就做好了准备，一直在寻找爆发的机会，Python的语言哲学值得认真品读一番。
c语言定义变量规则？
在写C语言程序代码的时候，经常要使用到变量，对变量的命名，却有很大的讲究和严格的规则。
首先设计人设定的变量名首字母必须为字母或下划线，或者美元符号为开始，然后各字符之间不能包含空格，另外 ，PHP编程中所有的变量必须以$开始。
编程是什么？
编程的概念
编程就是为了借助于计算机来达到某一目的或解决某个问题，而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
计算机虽然功能十分强大。可以上网、玩游戏、管理公司人事关系等等，但是没有程序，它就等于是一堆废铁，不会理会我们对它下达的“命令”。
于是，我们要驯服它，只有通过一种方式——程序，这也是我们和计算机沟通的唯一方式。
程序也就是指令的集合，它告诉计算机如何执行特殊的任务。 写出程序后，再由特殊的软件将你的程序解释或翻译成计算机能够识别的“计算机语言”，然后计算机就可以“听得懂”你的话了，并会按照你的吩咐去做事了。
因此，编程实际上也就是“人给计算机出规则”这么一个过程。 随计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。
电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照已经用计算机语言编好的程序来执行，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 计算机所能识别的语言只有机器语言，即由构成的代码。
但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。 汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。
汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。 高级语言是绝大多数编程者的选择。
和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。由于省略了很多细节，所以编程者也不需要具备太多的专业知识。
高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，如流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法、命令格式都各不相同。
语言介绍机器语言
编程在计算机系统中，一条机器指令规定了计算机系统的一个特定动作。一个系列的计算机在硬件设计制造时就用了若干指令规定了该系列计算机能够进行的基本操作，这些指令一起构成了该系列计算机的指令系统。在计算机应用的初期，程序员使用机器的指令系统来编写计算机应用程序，这种程序称为机器语言程序。使用机器语言编写的程序，由于每条指令都对应计算机一个特定的基本动作，所以程序占用内存少、执行效率高。缺点也很明显，如：编程工作量大，容易出错；依赖具体的计算机体系，因而程序的通用性、移植性都很差。
汇编语言
为了解决使用机器语言编写应用程序所带来的一系列问题，人们首先想到了使用助记符号来代替不容易记忆的机器指令。这种助记符号来表示计算机指令的语言称为符号语言，也称汇编语言。在汇编语言中，每一条用符号来表示的汇编指令与计算机机器指令一一对应；记忆难度大大减少了，不仅易于检查和修改程序错误，而且指令、数据的存放位置可以有计算机自动分配。用汇编语言编写的程序称为源程序，计算机不能直接识别和处理源程序，必须通过某种方法将它翻译成为计算机能够理解并执行的机器语言，执行这个翻译工作的程序称为汇编程序。
使用汇编语言编写计算机程序，程序员仍然需要十分熟悉计算机系统的硬件结构，所以从程序设计本身上来看仍然是低效率的、烦琐的。但正是由于汇编语言与计算机硬件系统关系密切，在某些特定的场合，如对时空效率要求很高的系统核心程序以及实时控制程序等，迄今为止汇编语言仍然是十分有效的程序设计工具。
高级语言
高级语言是一类接近于人类自然语言和数学语言的程序设计语言的统称。按照其程序设计的出发点和方式不同，高级语言分为了面向过程的语言和面向对象的语言，如Fortran语言、C语言等都是面向过程的语言；而以C++、JAVA、C# 、Smalltalk等为代表的面向对象的语言与面向过程语言有着许多不同，这些语言支持“程序是相互联系的离散对象集合”，这样一种新的程序设计思维方式，具有封装性、继承性和多态性等特征。
高级语言按照一定的语法规则，由表达各种意义的运算对象和运算方法构成。使用高级语言编写程序的优点是：编程相对简单、直观、易理解、不容易出错；高级语言是独立于计算机的，因而用高级语言编写的计算机程序通用性好，具有较好的移植性。
用高级语言编写的程序称为源程序，计算机系统不能直接理解和执行，必须通过一个语言处理系统将其转换为计算机系统能够认识、理解的目标程序才能成为计算机系统执行。
易语言编程也还可以。
执行原理计算机对除机器语言以外的源程序不能直接识别、理解和执行，都必须通过某种方式转换为计算机能够直接执行的机器语言这种将高级程序设计语言编写的源程序转换到机器目标程序的方式有两种：解释方式和编译方式。
解释方式下，计算机对高级语言书写的源程序一边解释一边执行，不能形成目标文件和执行文件。编译方式下，首先通过一个对应于所用程序设计语言的编译程序对源程序进行处理，经过对源程序的词法分析、语法分析、语意分析、代码生成和代码优化等阶段将所处理的源程序转换为用二进制代码表示的目标程序，然后通过连接程序处理将程序中所用的函数调用、系统功能调用等嵌入到目标程序中，构成一个可以连续执行的二进制执行文件。调用这个执行文件就可以实现程序员在对应源程序文件中所指定的相应功能。编程介绍可视编程
编程可视化编程也越来越重要，所谓的可视化程序设计和Visual Basic或Visual C++并不同，支持可视化程序设计的IDE可以让开发人员直接移动程序单元来建立流程图和结构图，然后直接做编译或解释，这一类的流程图通常是以UML为基础。
这样的界面因为乐高的Mindstorms开始普及，一些公司也开始透过浏览器Mozilla和分布式程序设计（LabVIEW）往这方面努力。从1980年代开始，第一个可视化程序设计系统—Max，就是以类比合成器的设计为榜样，同时被用来开发即时音乐演出软件。 这种方法也被用在专业软件，例如Openlab，这类的使用者需要完整程序设计语言的弹性，并不想要传统的学习曲线。 可视化程序设计语言有另一个半免费和开放源代码的替代品－Mindscript，具有加密系统和连结数据库等等。
移动编程
编程主要指android/iphone编程开发，主要是针对3G智能手机应用、游戏进行开发。根据市场研究公司ChetanSharmaConsulting的研究数据显示，移动软件市场总额2011年为41亿美元，预计2012年将飙升到175亿美元。这使得技术公司对应用程序开发人才的需求越来越大。那些能够为苹果iPhone操作系统、谷歌Android操作系统和RIM黑莓操作系统等移动平台编写应用程序的开发人员非常抢手。这种巨大的市场需求直接导致了招聘公司之间激烈的人才争夺大战，也无形中提高了开发人员的薪水。3G梦工场在全国最先开始3G专业。
安卓编程
编程从人才需求类型来看，对Android人才需求一类是偏向硬件驱动的Android人才需求，一类是偏向软件应用的Android人才需求。从招聘需求来看，后者的需求最大，包括手机游戏、手机终端应用软件和其他手机应用软件的开发。据职酷网职位搜索库统计显示，企业对这类应用软件的Android开发人才占总需求的72%。职业专家分析说，由于Android技术较新，无论是相关书籍、培训还是大学教育，都处于初级阶段，因此Android人才短期将供不应求。从长期来看，随着各种移动应用和手机游戏等内容需求日益增加，也将激励大中小型手机应用开发商加大对Android应用的开发力度，因此Android人才的就业前景也非常广泛。
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为什么网上的数据库教程全都是mysql和oracle？
Mysql, Oracle, SQL Server都是比较流行 的数据库，Mysql, Oracle是Oracle公司的产品，而SQL Server则是Microsoft的产品，两家公司的主流阵地不同，Oracle公司的主要产品是数据库，而Windows的主要产品则是Windows操作系统。1.流行度对比Mysql, Oracle, SQL Server, 2012 ~ 2022 流行度评分变化曲线如下图所示，数据来自 db-engines.com
从图中可以看出SQL Server远不及 Mysql 和 Oracle.
2.支持操作系统对比
SQL Server：Linux，Windows
Mysql：FreeBSD，Linux，OS X，Solaris，Windows
Oracle：AIX，HP-UX，Linux，OS X，Solaris，Windows，z/OS
3.数据库引擎综合评分对比
SQL Server：938.46 排名第三
Mysql：1204.16 排名第二
Oracle：1254.82 排名第一
4.开源对比
SQL Server：商业
Mysql：开源
Oracle：商业
从上面的几个角度来看，SQL Server均不占优势，教程少也是理所应当的。