php怎么获取预处理，程序员最讨厌哪种编程语言？
近日，全球著名的 IT 网站 Stack Overflow 根据数百万开发者项目标签的使用频率，发布了一份编程语言的调查报告，试图找出最不受欢迎的编程语言。没想到开发者最想规避的编程语言中，PHP、Objective-C 和 Ruby 等语言纷纷上榜。
说好的 PHP 是世界上最好的语言的呢？
前段时间，小编分享了GitHub2017年度报告，了解到当下最流行的编程语言，那你知晓开发者中最不受欢迎的编程语言吗？
开发者最讨厌的编程语言
1、最不受欢迎的编程语言
在 Stack Overflow 上，开发者可以创建属于自己的“Developer Story”，用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验，相当于简历，待发布之后也可以提升职场机遇。
在创建“Developer Story”时，可以添加喜欢或者不喜欢的语言标签，而本调查报告的数据来源正是基于此。
将该数据作为衡量标准，并以特定的编程语言列表（并非是像 Android 这样的平台或是 JQuery 这样的库）进行筛选。
Stack Overflow 使用 Bayes 方法来预估这些平均值，最终发现开发者中最不受欢迎的语言前三名分别为 Perl、Delphi 和 VBA，紧随其后的是 PHP、Objective-C、Coffee 和 Ruby。
如果此前看过有关 Stack Overflow 的编程语言报告，就会发现，那些很少被标记为不受欢迎的编程语言往往就是使用率快速增长的语言。比如 R、Python、Type、Go 和 Rust 等语言增长率都比较高。
下面我们可以通过比较每种语言的增长与标记“dislike”的百分比进行验证，橙色点表示最不受欢迎的语言。以下我们将统计数据限制在发达国家(如美国、英国、德国和加拿大)。
总体而言，语言的增长率与开发者“dislike”的频率之间有一种关系。被标记为“dislike”标签的编程语言占比在 3% 以上的，使用率越来越少，而最少被标记为“dislike”的 R、Rust、Type 和 Kotlin 语言使用率都在快速上升。
2、那些开发者喜欢及不待见的技术
上述分析仅考虑编程语言，而不是操作系统、平台或库。那什么是开发者最不喜欢的技术？
据调查报告显示，普遍喜欢的技术则包括：机器学习、Git、Python 3.x、HTML5 和 CSS3 。
开发者最不喜欢的技术包括 Internet Explorer、Visual Basic、Flash、COBOL、Fortran 和 Pascal 。
值得强调的是，以上并非是对某一语言的歧视，而仅仅是衡量哪些技术在至少一部分开发人员的使用过程中，是让他们感觉到舒服还是负面的。
3、独立的标签网络
我们可以将所有这些标签组合成一个故事，将其组织成一个网络。在最近的一篇文章中，Julia Silge 展示了如何构建一个技术网络来代表整个软件生态系统。
如果我们根据每个“dislike”标签的对节点进行着色，我们可以了解生态系统的哪些部分比其他标签更具争议性。
通过将“Developer Story”标签放在子生态系统中，我们发现有独立的子系统的集群：微软（以C # 和 .Net 为中心）、PHP（WordPress 和 Drupal 环绕），和移动开发（特别是 Objective-C）。
操作系统的集群内（右下），我们可以看到，系统如 OSX 和 Windows 被标记为“dislike”，但标签如 Linux、Ubuntu 和 Unix 却并非如此。
4、技术型的竞争之路
有意思的是，数据还体现了行业中存在的技术型竞争关系，像是 Linux 、OSX vs Windows，Git vs SVN，vim vs emacs ，React vs Angular 等。开发人员通常不愿意使用他们认为过时的东西，建议用更现代的技术来取代。
以上并不表示直接的因果关系，标签不被程序员使用，导致它们被放弃。一种可能性是，如果人们感觉到语言已经越来越受欢迎，就会很乐意公开表达自己的喜欢与不喜欢；另一种原因就是与时俱进，以新的更新替换旧而复杂的编程语言。
Python 成为数据科学家首选语言
数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。
该调查收集了1.6万多问卷，问卷内容包括在机器学习行业中最火的编程语言，以及如何更好的入门数据开发等。
下面就是其中一部分调查结果，如：
Python 是最常用的工具， R 语言用户的忠诚度更高。
数据科学家的年龄平均在30岁左右，但这种平均年龄在不同国家之间有所不同。例如，来自印度的平均受访者年龄比澳大利亚的平均受访者年龄年轻9岁。
获得了硕士学位的受访者占比最多，但那些收入超过 150K + 的，大部分获得博士学位。
以下就是 Kaggle 报告内容：
1、 年龄
本次调查对象的平均年龄在 30 岁左右。当然，不同国家之间的数值会有所不同。例如，日本的机器学习从业者的年龄中位数为 33 岁。
全球全职工作者占比为 65.7%，中国为 53%， 其中，白俄罗斯的占比最高，全职工作者占比达到 75.5%。
2、学历
正常情况下，在数据科学工作中，获得硕士学位的人数比例最高。但那些收入高于 150K+ 的人大部分取得博士学位。拥有硕士学位的开发者，年薪约 5.5 万美元。
3、全职薪资（年薪）
尽管在调查中发现，对于受访者来说，“薪酬福利”的重要性不及“专业发展的机会”，但如果能了解到自己行业中的普遍薪资情况也是不错的。调查发现，在美国，机器学习工程师的薪资是最高的。
在全球范围内，机器学习工程师的薪资中位数是 55,441 美元，不过由于很多人没有全职工作（收入为 0），所以这一数值还是存在一定误差。
4、最常使用的数据科学方法
Logistic 回归是除了军事和国安领域外，最常用的数据科学研究方法。它在军事和国防安全领域以及神经网络领域使用更为广泛。
5、工作中最常使用什么工具?
Python 是数据科学家们最常用的语言，不过仍然有很大一部分数据科学家忠诚于 R 语言。
6、最常使用的数据类型
关系型数据是开发者在工作中最常用的数据类型，因为大多数产业工程师都较青睐关系型数据。而学术研究者和国防安全产业则更青睐于文本和图像。
Dirty Data （脏数据）是从业者遇到的最大障碍。数据科学家一般最常见的困扰就是需要对数据进行大量的预处理工程。理解不同算法的能力不足也是困扰数据工作者的一大障碍。此外，缺乏一定有效管理和资金支持也是面临的两大外在困境。
Git 是他们最常用的代码共享和托管方式 ，占比有 58.4%。但大公司的开发者更倾向于将代码保留在本地，通过电子邮件的方式来共享代码。而初创公司为了追求便捷可能更青睐于云共享。
当你进入一个新的职业生涯时，了解别人成功的秘诀可以让你少走很多弯路。以下是数据科学行业的前辈给出的几条最有用的建议，希望对想要进入这个行业的人有一定帮助：
7、入门数据科学最推荐先学哪门语言？
每个数据科学家都坚信自己选择的语言是正确的。比如完全使用 Python 或 R 的人，他们分别最先推荐学习的语言分别为 Python 和 R。但是，同时使用 R 和Python的人中，推荐使用 Python 的人数是推荐学习 R 语言的两倍。
8、数据科学学习平台
数据科学是个变化极快的领域，业内人员需要不断更新知识体系，才可以在业内保持一定地位，不被时代淘汰。Stack Overflow Q&A、Conferences 和 Podcasts 是已从业者经常使用的学习平台。
9、开源数据获取平台
没有数据就没有数据科学。当谈到学习数据科学时，知道如何找到开放数据集用于实践项目是相当重要的。dataset aggregators 正发展为数据科学社区成员中最频繁使用的工具，排行第二的是谷歌搜索。
说到找工作，更多的人可能是到指定技术方向的招聘网站上找，但是根据多年数据科学领域工作经验的前辈们，直接联系招聘者或通过自己的人际圈进入这个领域才是他们的首选。（注意：该报告包含多个国家的数据，可能存在收集不够全面的情况，仅供参考。）
Python 的 14 张思维导图
最后给大家分享 Python 的 14 张思维导图（微信后台回复关键词“Python”下载），结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下大神们的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考。
1、总览
2、基础知识
3、数据类型
4、序列
5、字符串
6、列表 & 元组
7、字典 & 集合
8、条件 & 循环
9、文件对象
10、错误 & 异常
11、函数
12、模块
13、面向对象编程
工业互联网技术学什么？
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术
资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术
数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。
5.应用开发和微服务技术
多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。
微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。
图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。
6.工业数据建模与分析技术
数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。
机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。
7.安全技术
数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。
平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。
访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。
山楂糕怎么做？
Hello，大家好，我是喜欢美食，热爱烹饪，钻研厨艺的小厨阿骞，这是我关于美食的第304条原创回答，今天我们就来聊一聊“山楂糕是怎么做的”。最近这个时节，是山楂大量上市的时间。阿骞是山西人，山西一直盛产山楂，农村里的山楂树是比较多的，从小山楂制品也是不断，可以说童年的零食，山楂占了很大一部分比例的。比如说果丹皮、山楂糕、糖葫芦、山楂球、山楂片等等。
我们这里，家里总会备上一点果丹皮之类的，小孩子还家里做客拿来招待的。今年9月份才回老家，1岁的宝宝已经被长辈们喂了很多果丹皮吃~~最近山楂很多，亲戚也给了一些山楂，放在家里也吃不掉，宝宝吃又会太酸，所以就决定做一些山楂糕来给宝宝吃，最起码比市面上卖的吃得放心。
成年人对自己看的不是很重要，对添加剂也许免疫了，可是对正在发育的宝宝，总是想亲手做一些小零食给宝宝吃。前几天做了南瓜发糕，妻子也给宝宝做了一些小蛋糕来吃。
山楂糕做法比较简单，具体的制作步骤大概分为这几步：
清洗----熟制----打碎----过滤----浓缩----冷却
我们开始制作吧~！
【原料】
山楂1000g 白糖400g 水适量 柠檬1个（可以不放）
【做法】
1、山楂挑选完整无坏果的，清洗干净。
2、去掉山楂的蒂，剖开山楂去籽。
3、将处理好的山楂加水煮8~10分钟，煮软。
4、将煮软的山楂连同煮山楂的水一起放入料理机中打碎，越碎越好。
5、打碎的山楂用滤网过滤，滤掉残渣。
6、把过滤好的山楂酱放到锅中小火慢煮，边煮边搅拌。
7、煮的过程中加入白糖，挤入柠檬汁，待煮制粘在勺子上掉不下来即可关火。
8、取一个容器，底部刷一点点油或者铺一层保鲜膜，将煮好的山楂酱倒入抹平。
9、静置冷却，放到冰箱冷藏2个小时，待凝固成型，即可脱模切块。
【小贴士】
1、果酱的细腻程度和成品的透明度有关，果酱越细腻，透明度相对就会高一点。
2、如果用冰糖的话，在煮山楂的时候加进去，冰糖容易融化。
3、煮制过程全程小火，慢慢将水分蒸发干，火力太大容易糊掉。
4、煮的时候要拿着小铲子慢慢搅动，防止粘底糊掉。
5、因为我们的山楂最终是要打成泥的，所以去核的时候直接掰碎即可。
6、容器底部铺上保鲜膜，可以轻松脱模，否则容易粘在容器上。
山楂去核山楂去核的时候，可以选择使用U形刀，如下图这样，插进去，很方便就能将核取出来。
衍生产品这个山楂糕的做法，掌握大致流程之后，可以顺便制成山楂果酱和果丹皮。
山楂果酱
山楂果酱和山楂糕的做法大致一样，只是少了凝结成型的步骤。并且，山楂果酱的含水量要比山楂糕要少，我们在果酱熬煮的这一个环节，减少熬煮的时间，熬煮的稀一点，就能得到好吃的山楂果酱，做面包，做甜品等都是不错的选择。
果丹皮
果丹皮的含水量比山楂糕少一点，并且要做的薄一点，可以卷起来。果丹皮的做法，就是在山楂糕冷却凝结前那一步开始的。
【原料】
熬煮到位的山楂果酱
【做法】
1、烤盘中放上一层油纸。
2、将山楂果酱均匀的铺在油纸上，厚度大概2mm即可。
3、烤箱温度120℃，烤制大约20分钟即可，烤箱有热风功能的更好。
4、将烤好的果酱用刀切成长条，卷起来就是好吃的果丹皮了。
【小贴士】
1、铺上油纸的目的是为了防止粘连。
2、烤制的时间和厚度有关，铺的厚的话就可以多烤一会，但是温度不宜太高，不能烤的太干。
3、要是没有烤箱，放到暖气片上也是可以的。
解惑-----怎么样判断山楂糕凝结好了没有？----
答：有两个办法判断山楂糕凝结好没有。1、用牙签或者竹签插一下山楂糕中间的部分，如果提起来的牙签上带着果泥，并且还很湿润，那么山楂糕就没有凝结好。2、用手轻轻按压山楂糕中部，弹性十足就证明山楂糕好了，一压就碎活着没弹性的话就要再等等。
-----山楂糕长时间不凝结怎么办？-----
答：山楂糕长时间不凝结，证明水分含量依旧很大，可以放到锅中再次熬煮一下。有的人也会加一点鱼胶粉，增加黏性，帮助山楂糕凝结。
-----山楂打的足够细的话可不可以不用过滤？----
答：山楂中会有或多或少的纤维，如果不过滤的话，残存的纤维会对山楂糕的品相有影响。家里漏网不够密的话，可以多过滤几次。细腻的山楂糕吃到嘴里口感会好一点。
山楂营养丰富，开胃健脾，现在正是山楂的季节，根据阿骞的分享，山楂果酱、山楂糕、果丹皮，一次能做出三种食品，快来试试吧~！码字不易，觉得本文不错的话，点个赞再走呗~！我是阿骞，专注美食，每天都会分享一些美食的做法以及小技巧，喜欢的朋友可以关注一下哦~！欢迎大家留言、评论、转发、收藏，谢谢各位~！
食无定味，适口者珍，没有正宗，只言传统，厨无止境，精益求精@Famer许
怎么判断一个面试官的机器学习水平？
如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。千万不要小看面试官，即使他是个外行，他也能听出来你讲话的逻辑是否正确。这就是水平。
要学哪些东西？
随着高考结束，在未来计算机专业讲又要迎来一批新生小鲜肉！C语言入门到入土，从长发飘飘到秃顶的老铁也越来越多，其中，想自学成才的也占了不少数；想笨鸟先飞的也占有不少数。
传说中的C语言就是那么刺激和高挑战没有基础的人也可以直接学习，速度会慢一点C语言上手可能不是很容易，首先你的花费一周时间掌握最基本的内容。（PS：没有基础的人也可以直接学习，速度会慢一点）
常用的基本数据类型(int,float,double,char)的使用，必然包含常用的输入和输出函数。
程序的三大结构学习：顺序结构，选择结构，循环结构。
模块化程序设计的函数了解下
你再花2周学习些：
指针
结构体
文件
此时，有些人就在简历中得意的自称"会"C语言了。
但是学到如此程度，在实际编程中会经常遇到挫折，主要源自理解不够深入，仅仅体验了一下C语言语法而已。
随意列举一些新手普遍存在的问题:
不了解C语言模块化设计，变量名, 指针概念含混。
更换编译器，程序出现怪异的结果。
怎样定义和声明C语言全局变量和函数最好？
在C语言中，一个结构不能包含指向自己的指针吗？
什么是C语言最好的代码布局风格？
为什么不能向接受const char **的函数传入char **？
用缩写“if(p)”检查空指针是否可靠？
char *指针指向一些int变量，如何跳过？
怎样建立和理解非常复杂的声明？
师傅给我剃个光头拥有某项技能的程序员的价值，可以用学习技能所需的成本来衡量。你用2周学习达到的这种程度，对于企业就是没有价值的，因为老板可以让一个公司里任意其他语言的程序员经过2-3周的学习就能达到你现在的程度。
C语言的 简洁紧凑、灵活方便。快速开发对项目有价值，但这不是你的价值，是C语言的价值。所以提高自身价值，也就是不让别人轻易追上你。以极低的成本替代你。
你只能快跑，进一步学习，C语言语言层面还需要学习下面一些内容：
1.C语言运行机制，编译过程。
2.C语言模块化思想。
3.深入理解C语言面向过程的设计思路。
4.C语言编程思维。
5.C语言文件同步操作
上述都是语言层面的，属于内功。实战中当然也需要一些更为具体的外功，训练外功可以从熟悉C语言标准库开始，这些模块能进入标准库说明他们足够好并且在实际项目中足够常用，列举一些极为常用的：
1.正则表达式
2.Socket网络编程
3.读取PE文件操作
4.进程内存查询与修改
5.常用的数据结构与算法
老板我要换种洗发水无论练习内功或外功，结合实战都是最好的训练方式和检验手段，可以根据个人情况以及喜好选择，如：
网络编程借用第三方网站为跳板做实时信息查询.（例如身份证查询）
使用第三方库开发小游戏案列，例如推箱子，扫雷，连连看，消消乐
编写小应用，个人词典啊
使用C语言做算法题，ACM,还有各种地方的什么杯(飞机杯，罩杯)
使用C语言做数学建模或者数学计算
使用第三方库做终端模式的播放器
OpenGL做图形处理
个人建议选择小项目进行实训，有些新手上来就想定一个大目标，做的时候很挫折，往往半途而废。把小东西先实现，然后优化。接下来添加新功能，慢慢迭代把小东西做大。这样在做的时候，每实现一个小功能你都会有成就感，激励继续前进。
可能经过比较漫长的一段时间，你成为了一个熟练的C语言小瘪三，还有些高级话题可以继续学习：
windows编程
Linux编程
这些高级话题在开发中经常使用, 它们可以帮你更便利实现功能。
通常自称一个月光速学了会C语言的人基本都不是天才，只是浮躁，目标定的比较低而已，认知局限而已。
不要太过急功近利，慢慢玩，精进。
当然啦，自学C语言想拔高精进大多都是困难的
我有点方哦没有良师讲解，有些知识点和技术没法消化
自身理解力不够，稍微高深一些的就看不懂了
还有的……
时间不够，自制力也不够
没错说的就是你老铁这个时候你就需要和一群志同道合的的人一起学习，陪着你一起提高哦~