TIOBE9月编程言语排行榜：Julia无望击败Matlab和Python

落花无叶

TIOBE 发布了 2022 年 9 月的编程言语排行榜。


Julia 编程言语离榜单前 20 名的地位仅差 0.05%，它是一种为数值剖析和计算迷信设计的言语。在该畛域有许多互相竞争的言语，那末是甚么让 Julia 脱颖而出呢？
TIOBE 方面指出，“Julia 击败了 Matlab，是由于它更古代而且能够收费使用；击败了 Python 和 R，是由于它更快。因为数字运算和建模畛域的需要微小，Julia 在不久的未来有很大的时机进入前 20 名。值得留意的是，Rust 言语近期也始终在 Top 20 的界限线上徘徊，但到目前为止尚无胜利挤入。时间会证实 Julia 是不是会遭遇一样的命运。”
TIOBE 9 月 TOP 20 编程言语


前十榜单相较上月没有变化。TOP 十一-20 排名间，Objective-C 继续回升至了第 十一 位，Swift 延续上涨，Go 的排名则仍旧重复颠簸。
总的来讲，相较前一个月排名泛起回升的有：Objective-C（14→十一）、Go（15→十二）、Matlab（17→14）、Fortran（19→15）、Perl（20→19）。
排名降落的有：Swift（十一→16）、Classic Visual Basic（十二→17）、R（16→18）、Ruby（18→20）。Delphi/Object Pascal 放弃第 13 位不变。
TOP 10 编程言语 TIOBE 指数走势（2002-2022）
TIOBE 编程社区指数（The TIOBE Progra妹妹ing Co妹妹unity index）是一个权衡编程言语受欢送水平的目标，该指数每个月更新一次。
TIOBE 具体榜单信息都可查看官网：http://www.tiobe.com/tiobe-index/
Rust实战


由浅入深引见Rust零碎编程常识，涵盖数十个乏味的示例，简洁易懂，帮你理解Rust语法和Rust的实际应用，赠送示例源代码。
本书经过探究多种零碎编程概念和技术引入Rust编程言语，在深化探究计算机任务原理的同时，帮忙读者理解Rust的一切权零碎、Trait、保证理、过错处置、前提编译等概念，并经过源自理想的示例来帮忙读者理解Rust中的内存模型、文件操作、多线程、网络编程等外容。
9月好书
C Primer Plus 第6版 中文版


大家喜爱的编程言语入门书最根本的要求是“艰深易懂”，这本近40年重版6次专门针对零根底读者的《C Primer Plus 中文版》就做到了这点。
作者在讲述每一个个概念和办法的时分，都明晰地意识到读者是真实的“新人”，尽可能使用简略、艰深的形容让这些内容更易被了解。
这本书残缺而又具体地探讨了C言语的根底特性，明晰地解释了C言语的根本概念和编程技能，而且在以前版本上做了契合C十一的更新降级。总体以简洁的代码示例帮忙读者了解概念办法和增强读者的入手才能，外加章节末尾的温习题和编程练习题，帮忙读者稳固症结常识点的掌握状况。
近40年以来，有数人以之入门C言语，其无效性被普遍验证，豆瓣评分9.4！
C++ Primer Plus 第6版 中文版


本书一样是史蒂芬·普拉达的作品，是以帮忙零根底读者彻底入门C++的一本好书。只管C++与C有许多类似的地方，但作者是彻底为C++新人，乃至是编程新人而作这本书，彻底不需求读者有任何C言语方面的配景常识。
本书一样是以简略代码示例和图示来帮忙读者了解C++根底概念与办法，同时会指出在这些概念和办法中容易犯错的状况，帮忙读者轻松了解的同时防止踩坑，免走弯路。对示例中的症结内容，作者还会具体地作出解释和剖析，让读者知道如何使用的同时更知道为何要这样用，达到知其然更知其所以然的境界。
20余年的6次改版，本书仍然是少数人入门C++的不贰之选。
数学之美 第三版


数学才能始终以来是少数顺序员关注的点，而吴军博士这本《数学之美》零碎地论述了信息处置畛域的技术和运用面前的数学原理，将繁杂的数学原理讲得艰深易懂，大部份顺序员都能等闲看懂，领略计算机和糊口中的数学之美。
第三版在前两版的根底上新增了区块链、量子通讯、人工智能的数学极限内容，而且简直将总体内容重写了一遍，让其艰深易懂的同时又带有一定的深度，更顺应当下的计算机环境。
固然本书并非单纯地向读者展现数学原理，更是经过外面的详细例子让读者学会新的思考问题的形式——如何化繁为简，如何使用数学去解决工程问题，如何跳出固有思惟不停去翻新。
浪潮之巅 第四版


作为计算机行业的从业者，理解科技行业的兴衰起落有助于咱们驾驭科技时期开展趋向，从而更好地开展自我以顺应将来。
本书第四版融会了第三版和《硅谷之谜》的整个内容，而且新增了社交网络、无人驾驶等近四分之一的内容。吴军按照最新的行业开展情况，从新和更新了一切章节，总体容量是初版的两倍了。
经过意识IBM、思科、苹果、谷歌等IT巨头的开展历程，看吴军博士对其成败的主观剖析，读者可以从他总结出来的信息产业开展法则中获取感悟，对行业，对本身职业会有全新的意识。顺序员不仅仅是一份任务，更是一份生长性极强的职业，如何遇上一次浪潮，是有章可循的。
Python编程疾速上手 第2版


Python作为本月排行榜的老大，势头正猛，更是成为职场中少数问题的优选解决计划。特别是那些繁琐的反复性任务，人工手动处置真实是费时费劲，专门去学习编程又本钱过高，使用Python工具疾速处置便成为了无效而简略的选择。
作为一本面向初学者的Python编程实用指南，本书可以让读者疾速上手Python自动化，解放双手。本书前半部份是引见Python根底常识，后半部份是关注自动化工作。读者不必去过分关注Python的细节，就可以够很快学会如何使用Python抓取Web信息、处置Excel电子表格、处置PDS和Word文档等罕用的办公内容。
本书除了教会读者如何疾速上手Python编程以外，还教会读者如何像真实的顺序员那样正确地提出问题、追求帮忙，从而解决编程中遇到的问题。
计算之魂


吴军博士多年来就职于IT行业名企，积攒了丰硕的开发教训，同时在长时间职业生涯中，他面试了近千名优秀的计算机迷信家和工程师的候选人，对他们有对比片面的理解。所以他分明地意识到不同档次的计算机工程师对同一个问题有着不同的思考形式，能给出不同的解决办法。
这本书就是他这么多年来教训的总结，让读者广泛明确一个情理：对计算机迷信的掌握水平，抉择了他能走多远。他在书中分10个主题零碎地讲授了计算机迷信的精华，具体剖析了每类标题问题不同档次工程师的思绪和解决办法。读者经过浏览这些标题问题和剖析，能够比较优化本人的解题思绪，权衡本人的技术程度，从而做出针对性晋升，以退职业路途上走得更快更远。
计算思惟是一切顺序员必需理解和掌握的内容，只要这样能力真正驾驭计算机迷信这门艺术，从而获取胜利。
Python极客名目编程


假如你厌倦了只是使用Python进行处置文档、批量下载等“低级”的任务，那末用Python制造摹拟人生游戏、摹拟拨弦音乐、制造三维平面画、制造基于树莓派的天气监控器等极客弄法确定合适你！
本书意在使用软件开发工程师感兴致的内容，来帮忙他们进行Python编程实战——酷炫的弄法谁不爱？经过浏览学习本书，读者可以探究Python的纤细差异，学会使用各种盛行的库。更首要的是，读者可以学会如何将问题分红几个部份，而后开发对应的算法解决问题，最初用Python完成残缺的解决计划。
作为一种多范式言语，Python提供了极大的灵敏性，读者可以探究各种各样的内容，从而与不同的软件合作解决问题，开发乏味好玩的极客名目。
深度学习


本书作者既有2018年的图灵奖得主伊恩·古德费洛，又有专一于计算机视觉运用的LISA试验室钻研员亚伦·库维尔，还有生成式反抗网络的创造者伊恩·古德费洛。他们三人是深度学习畛域老中青三代专家代表，在该畛域奉献卓着，成就斐然。
作为一本被誉为“AI圣经”的作品，本书涵盖了深度学习的根底运用、实践与理论等方方面面的次要技术。全书分为三大部份，第一部份引见运用数学根底常识和机器学习的根本概念，第二部份引见业界经典的深度学习算法，第三部份是一些探究性钻研，对深度学习的将来开展十分首要。
本书提供了残缺的学习线路，合适机器学习标的目的的先生和曾经投入深度学习和人工智能的钻研者，同时也合适那些没无机器学习或统计配景，但但愿能疾速掌握这方面常识，并在本人产品中使用深度学习的软件工程师。书中提供了使用TensorFlow完成的源代码，读者能够获得配套资源在学习的同时手动练习。
入手学深度学习


本书被加州大学伯克利分校、北大、清华大学等140余所出名高校用于深度学习课程的教学，是交互式实战环境下入手学习深度学习原理和实战的完善结合。
本书几位作者均是亚马逊迷信家，终究内容是中文写成，免去了翻译进程致使的信息遗失与偏差。经过图书、开源代码、配套视频、习题谜底和社区探讨的综合方式，帮忙读者轻松入门深度学习。书中每个章节都是能够运转的Jupyter记事本，读者能够自在修正代码和超参数来获得及时反馈，从而积攒深度学习的实战教训。
本书共分3个部份：第一部份引见深度学习的配景，提供豫备常识，并包罗深度学习最根底的概念和技术；第二部份形容深度学习计算的首要组成部份，还解释近些年来令深度学习在多个畛域大获胜利的卷积神经网络和循环神经网络；第三部份评估优化算法，检修影响深度学习计算机能的首要要素，并分别罗列深度学习在计算机视觉和天然言语处置中的首要运用。
机器学习公式详解


备受欢送的“西瓜书”《机器学习》的学习伴侣，Datawhale名目“南瓜书”一站式解决机器学习中的数学困难！
本书的次要内容是帮忙读者推导机器学习中首要的公式，并对常识难点进行深化探讨，从而让读者在入手过程当中了解这些症结办法。同时，在书中每一个章都附上了相干的浏览资料，能够帮忙读者对有兴致的部份进行更深化地探究。
本书可以帮忙读者在读“西瓜书”时省时省力，也能帮忙读者从一个全新的角度和思绪去掌握那些机器学习中的症结公式。
PyTorch深度学习实战


PyTorch中心开发者以本人最开始学习PyTorch的教训为根底，编写了这本深化引见PyTorch面前症结概念，而后率领读者实现一个残缺名目的PyTorch深度学习实用指南。
本书的目的是吸引彻底不具备或者具备很少深度学习常识的读者，帮忙他们疾速上手PyTorch深度学习实战。所以作者们在引见深度学习和PyTorch库之后，间接开始了神经网络的训练。书中使用的残缺名目是医学图象剖析相干，波及张量、梯度降落机制、训练神经网络、部署名目等外容。
本书要求读者有Python的使用教训，然而无须有使用PyTorch或其余深度学习框架的教训。
入手学强化学习


又一个入手学系列，强化学习对入手要求极高，但以前市面上能把实践与理论结合得很好的图书少之又少。上海交大俞勇传授及其团队经过对ACM班强化学习课程的理论，总结出一套可行性强又实用的办法，终究编纂成书。
与ACM班课程同样，本书也是由Python Notebook组成，Notebook中包孕强化学习相干概念的定义、实践剖析、算法进程和可运转代码。整体内容由强化学习根底、强化学习进阶和强化学习前沿三大部份组成。不同的读者能够拔取不同的内容浏览，章节独立性较大，能够按照本人需要做选择。
本书基于Python 3编写，使用PyTorch框架，所以要求读者具备一定的Python编程根底。本书有配套的视频课程和在线编程环境，读者能够便利地修正参数并视察对应后果，从而加深对算法的了解。
始终向前
不难看出来，Python的盛行离不开人工智能的开展，将来它仍然会攻克TIOBE编程言语排行榜更长期。同时需求留意的是，人工智能的底层零碎和算法仍是要依托C这些老牌言语。
所以按照市场的需要，和本身的开展布局去学习、增强本人的编程才能，是晋升本人职场竞争力的症结。愿大家始终向前，少被以为是“码农”，真正被称说为“软件工程师”。