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贴数:1&分页:真地青发信人: dp2 (卡列宁的微笑), 信区: CPlusPlus
标&&题: [合集] Objective-C 的语法真是反人类啊
发信站: 水木社区 (Fri Jan 11 10:42:44 2013), 站内 && ☆─────────────────────────────────────☆ &&
loogle (世界变得太快) 于
(Wed Jul 11 23:21:47 2012)
提到: && PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员 && 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌 &&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
tgfbeta (有心为善虽善不爽 无心作恶虽恶不乏) 于
(Wed Jul 11 23:28:33 2012)
提到: && 说明你用的时间太短。
过俩月就会回来大赞ObjC这么好用了。
【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
: Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员
: 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌
: ...................
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
loogle (世界变得太快) 于
(Wed Jul 11 23:30:05 2012)
提到: && 语言特性很好
但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言 && 【 在 tgfbeta (有心为善虽善不爽 无心作恶虽恶不乏) 的大作中提到: 】
: 说明你用的时间太短。
: 过俩月就会回来大赞ObjC这么好用了。
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
tgfbeta (有心为善虽善不爽 无心作恶虽恶不乏) 于
(Wed Jul 11 23:33:41 2012)
提到: && 没有namespace支持，前缀是难免的了。
除此之外还不错。
【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: 语言特性很好
: 但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
fly2never (逆飞的鱼) 于
(Thu Jul 12 00:32:49 2012)
提到: && 没办法,在苹果的地盘只能用OC.有编译器帮忙写起来还可以,不算太累
【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: 语言特性很好
: 但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
oolong (乌龙茶) 于
(Thu Jul 12 07:30:24 2012)
提到: && 囧，为啥我觉得蛮好的
每个方法排版起来就是一个json message && 【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: 语言特性很好
: 但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言
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giesus (耶稣) 于
(Thu Jul 12 09:27:48 2012)
提到: && 我也看了很不舒服，还有那个xcode，感觉不好用，远没vs好用 && 【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
: Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员
: 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌
: ...................
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sighforever (早日实现财务自由) 于
(Thu Jul 12 10:50:28 2012)
提到: && 和VS差远了，VS是最好用的代码编辑器了，没有之一 && 用了VS，用其他编辑器简直受不了 &&&& 【 在 giesus (耶稣) 的大作中提到: 】
: 我也看了很不舒服，还有那个xcode，感觉不好用，远没vs好用
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silverlight (tryntr) 于
(Thu Jul 12 12:27:37 2012)
提到: && 代码写多了你就会觉得，初级程序员的爽,比如啥整洁，纯粹，优雅，都是浮云，快草蜢才是硬道理.cocoa touch还是不错的的，简单明了
【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
: Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员
: 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌
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RoachCock (拜康神教教主) 于
(Thu Jul 12 13:08:32 2012)
提到: && 还有 @，减号 && 【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: 语言特性很好
: 但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
texnician (texnician) 于
(Thu Jul 12 13:59:10 2012)
提到: && 在C++版看到有人说别的语言语法反人类
没见过比这更好玩的笑话了
【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
: Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员
: 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌
: ...................
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
loogle (世界变得太快) 于
(Thu Jul 12 14:50:02 2012)
提到: && 其实我是个Java粉丝……
我一直用Java的编码风格来做C++ && 【 在 texnician (texnician) 的大作中提到: 】
: 在C++版看到有人说别的语言语法反人类
: 没见过比这更好玩的笑话了
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
dp2 (卡列宁的微笑) 于
(Thu Jul 12 16:06:35 2012)
提到: && 哈哈哈 && 【 在 texnician (texnician) 的大作中提到: 】
: 在C++版看到有人说别的语言语法反人类
: 没见过比这更好玩的笑话了
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
for0free (for0free) 于
(Fri Jul 13 09:33:21 2012)
提到: && vs好用。。。好吧，我还是专心用我的vim吧 &&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
redbird314 (苦逼100年啊100年) 于
(Fri Jul 13 10:21:42 2012)
提到: && 哥们，与时俱进啊要
我以前也和你一样，觉得万般皆下品
其实vs+vimemu+vax真心比单独用vim+cscope+ctags+make好用多了 && 【 在 for0free 的大作中提到: 】
: vs好用。。。好吧，我还是专心用我的vim吧
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
for0free (for0free) 于
(Fri Jul 13 10:36:02 2012)
提到: &&&& 【 在 redbird314 的大作中提到: 】
: 哥们，与时俱进啊要
: 我以前也和你一样，觉得万般皆下品
: 其实vs+vimemu+vax真心比单独用vim+cscope+ctags+make好用多了
: ...................
&& 我不喜欢用vs写完代码再传到linux上去，直接用vim杠杆的。 &&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
redbird314 (苦逼100年啊100年) 于
(Fri Jul 13 10:45:36 2012)
提到: && 那是肯定的，没人会那么做的
我的意思是说linux其实还是缺一个像vs那样的工具，当前vim+cscope+ctags+make的方案其实还有提升空间，哈哈 && 【 在 for0free 的大作中提到: 】
: 我不喜欢用vs写完代码再传到linux上去，直接用vim杠杆的。
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
sunseraphic (この世界がいつかは幻に変わると) 于
(Fri Jul 13 11:34:33 2012)
提到: && 哈哈哈，我就那么做的，Windwos下编辑，传到AIX和Linux上去生成... &&&& 【 在 redbird314 (苦逼100年啊100年) 的大作中提到: 】
: 那是肯定的，没人会那么做的
: 我的意思是说linux其实还是缺一个像vs那样的工具，当前vim+cscope+ctags+make的方案其实还有提升空间，哈哈
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
ankyhe (ankyhe) 于
(Fri Jul 13 15:47:31 2012)
提到: && 坦白说，OC比C++/Java/C#都要简单适用，该有的就有，不该有的就没有。
【 在 loogle 的大作中提到: 】
: PC时代，MFC 恶心了全世界的程序员
: Mobile时代，Objective-C 又来恶心全世界的程序员
: 苍天啊，程序员怎么这么苦逼，什么时候能逃脱这些垃圾构架师的魔掌
: ...................
&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
guanshuiyong (wakao) 于
(Fri Jul 13 15:51:25 2012)
提到: && 语言最重要的是如何get things done的哲学，你说的这些都是细枝末节 && 【 在 loogle (世界变得太快) 的大作中提到: 】
: 语言特性很好
: 但语法太恶心了，方括号、冒号满天飞，满屏的 NS——这种前缀怎么看都像山寨语言
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
sunseraphic (この世界がいつかは幻に変わると) 于
(Fri Jul 13 15:55:57 2012)
提到: && 谁去发明个新语言叫FCV吧，Fast Crude Violent &&&& 【 在 guanshuiyong (wakao) 的大作中提到: 】
: 语言最重要的是如何get things done的哲学，你说的这些都是细枝末节
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lovebellucci (Pala di Neve) 于
(Sun Jul 15 14:57:03 2012)
提到: && 确实,C++就够反人类的了 && 【 在 texnician (texnician) 的大作中提到: 】
: 在C++版看到有人说别的语言语法反人类
: 没见过比这更好玩的笑话了
&&&&&&&& ☆─────────────────────────────────────☆ &&
noho (血骑士 碧血残阳) 于
(Sun Jul 15 22:36:18 2012)
提到: && 哈哈
? && 【 在 texnician 的大作中提到: 】
: 在C++版看到有人说别的语言语法反人类
: 没见过比这更好玩的笑话了
&&&&&& 文章数:1&分页:学习经济学需要熟悉哪些编程语言？
【JichunSi的回答(127票)】:
这个问题我回答了太多次。
学长回答了，但是很简略，我展开来说说。
也有很多小的门类，请对号入座。
有很多软件，Stata, matlab, R, SAS是相对来说用的比较多的。
如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。如果做理论计量，stata eviews是没有现成的包的，而且即便Stata可以编程，可编程能力也是很差的，而且不稳健。所以懂R和Matlab就非常顺手。当然也可以用Python，最近Sargent就写了本用Python做计量的书。还有一个Julia，是这三种语言的混合，但是速度快很多，缺点是太过于小众。如果对速度要求高，特别是金融计量很多对速度有要求的，可以考虑C、Fortran等语言。C和Fortran肯定是最快的。还有一个叫做OX的，速度快，但是也很小众。但是这些语言的缺点是学习难度比较高，开发时间比较慢。Julia据说速度堪比C，而且语法特别像Matlab、Python（意味着容易学习），但是处于刚起步阶段，用的人太少了。如果是金融计量领域，强烈建议学会SAS。SAS是最权威，速度也很快，当然最大的问题是昂贵，而且可编程能力不是多么好。但是金融里面数据量都非常非常非常大，一般的软件都瘫的时候，SAS就派上用场了。像我自己，做应用的时候都是用stata整理数据，能用stata的坚决不用其他软件。但是因为有的时候做一些理论计量的工作，所以matlab也是必不可少的。我也在学习Julia，因为matlab的速度实在太慢。Python我一般不用来做科学计算，用的人不多，而且速度慢，一般是用来抓数据的。最后还是补充一点吧，为什么我推荐matlab而不是其他的软件，也是有道理的。很多模型，比如空间计量模型（spatial econometrics）、贝叶斯估计、以及宏观计量里面的DSGE model、SVAR等模型，在stata、Eviews里面都是没有什么现成的东西可以用的，但是matlab提供了丰富的包，比如Dynare就是基于Matlab的，还有LeSage的空间计量软件包等等，也是基于matlab的。所以几乎你想用的模型matlab里面都能找到codes然后直接用。就算没有，你自己在matlab里面写，也不是什么难事。最后想起一句话来，关于这些软件的选择（stata除外，因为stata在应用计量领域的地位是几乎不可替代的）可以用两句话来概括：如果你自己的时间比计算机的时间宝贵的话，学习matlab、R、甚至Python、Julia是最合适的，如果计算机的时间比你的时间宝贵的话，学习C、Fortran是必须的。当然除非你的工作非常特殊（比如一些大型的结构模型的估计），一般来说，还是自己的时间更宝贵一点。
综上，做应用和做理论是不可能用一种软件解决的，建议根据自己的方向进行挑选。我觉着stata、matlab是比较推荐的，一个方便，一个灵活，都很强大，而且学习难度都不大，用的人都很多，交流起来相当方便。
PS:各个软件的速度比较， 可以看Julia的主页。
【李阿玲的回答(17票)】:
作为一个学过经济学的跟你说：还是用好Eviews/R/SPSS之类的软件，千万别接触C/C++/Fortran/Ada/Java/Python，否则当你的兴趣转移到编程上的时候，你的经济学就废了。
说多了都是泪，我就是个赤裸裸的例子。
【知乎用户的回答(34票)】:
Stata微观计量中应用极多，主要是直接输命令回归，需要编程的地方不多。
至于编程，推荐R、Python.
R是非常好的统计分析软件，在计量经济学中的应用可以见
Econometrics in R, Applied Econometrics with R
Time Series Analysis with Applications in R
Python用来抓数据很好，并且有数学计算包SciPy可以部分替代Matlab之类科学计算的功能。
【任坤的回答(17票)】:
做统计和计量的话，想要跟当今的国际学术界接轨，最好学R，至少我所知道的目前美国的统计学术界被R占领的趋势很明显了。
如果只是做简单地回归随便解读一下，那随便选个傻瓜软件就可以了。如果只是应用现成的成熟的计量模型来做实证研究，那么傻瓜软件一般也就可以了。如果要以统计、计量为研究领域或者专业领域，那么编程性的东西是少不了的，即使是做实证如果涉及较为复杂的数据结构，懂编程也能帮你大幅提高生产力。另外，R的社区比较活跃，能够较好地跟上前沿。
如果涉及到处理较大的数据，一种办法是用SAS，如果不想用SAS可以学数据库方面的东西，比如把数据放在SQLite数据库中然后用{RSQLite}访问数据库，或者用{sqldf}通过SQL操作环境中的data frame。
如果觉得执行某项任务R单核速度慢，那么可以使用{parallel}或者{parallelMap}做并行计算，也可以利用云计算来处理数据。
如果涉及到其他社区的东西在R社区中没有实现，例如Java的东西，可以用{rJava}来调用Java的对象，不过速度有些慢。比较好的办法是我在
中提到的F#函数式，用RProvider可以直接调用R，用JavaProvider直接调用Jar打包的Java程序，用PythonProvider（即将发布）直接调用Python程序，等等，很容易将各大社区的资源整合在一起使用。
目前我在GitHub上面弄一个通过R学习统计、计量、非参、数据可视化、数据库的repo:
，虽然目前还没什么内容，不过可以跟踪一下。
以上说得都是经济学相关的统计和计量方面所需要的编程。事实上统计和计量所需的「编程」较为简单，基本也就是处理数据、应用已经提供的计量模型，更多需要编程的是：一、如果涉及较为前沿的计量模型，可能还需要自己实现；二、一些蒙特卡罗模拟需要一些编程。
从经济学相关的一些新型领域来说，计算经济学（Computational Economics）、计算统计学（Computational Statistics）以及计算计量学（Computational Econometrics）则需要较强的编程能力，包括算法实现、算法分析等等。举个例子，计算经济学中目前做的一块研究是Agent-based computational finance，就是建立一个模拟的金融市场，里面有几种资产，每种资产的基本面由随机的红利决定，里面有许多遵循各种逻辑的投资者，投资者对于红利发放持有的信念不同，因而从各自的逻辑触发的交易行为不同。在一个复式竞价（double auction）的交易市场中，什么样的投资者组成或者行为方式、什么样的记忆长短，能够最大程度地复制出我们在现实金融市场中观测到的资产价格或者资产收益率规律，例如资产收益率尖峰肥尾、不对称性。此时，研究者就需要较扎实的金融知识来设计一个不过于简单而又不过于复杂的模拟金融市场，也需要相应的编程能力把模型用程序语言编写出来。这中间会设计许多编程技术，例如数据库（有时要跟踪许多变量，例如投资者现金流动、财富分布）、并行计算（CPU多核并行、多进程并行、集群上的并行甚至GPU计算）等等。这方面的研究从1990s年代才开始。
根据最新的统计（来源：）
SQL, R, Python, Excel在数据科学研究和应用领域有巨大的市场份额。SQL, R, Python, Excel在数据科学研究和应用领域有巨大的市场份额。
【知乎用户的回答(11票)】:
简单回答题主的问题，如果编程零基础，建议以python入门，但是并不建议以此作为数据分析的全部。R可以说是必须要学的，除此两者以外的，可以泛泛的关注。
=================================分割线=================================
下面详细说一下自己的看法，仅仅是个人体会，仅供题主参考。
首先要说的是R，绝对是目前国外学术界的主流，统计系基本除R以外没有其他了，计量作为和统计相关的方向，R也在逐渐渗透。所以推荐题主学习。
顺便说一句，R的学习曲线是比较陡峭的，所以我不太建议零基础的人从R开始，否则挫折感会比较强烈。而python会略好，所以我建议从python开始。
python并非是专用于统计或者计量的软件，而是一种非常流行的通用编程语言。经过多年发展，库也非常齐备。我试用过numpy，scipy和pandas等库，与其他通用编程语言相比，算是相当好用，不过个人感觉还是比不上R，比如画图，ggplot2真心是神一般的存在，python的库还是略逊一筹。
但是，如楼上各位所说，除了数据处理之外，python可以干的事情太多了，也太牛了。我们主要要用到的，比如网页采集数据，需要正则表达式，解析网页等等。这些方面python就比R有优势多了。
当然，从趋势来看，未来似乎python比R更优。R是一群统计学家在编程序，python是一群计算机专家在争取搞数据处理。似乎python的基础更扎实。个人观点，仅供参考。
stata我认为是除了R以外最好的计量软件了，我两者均用过数年数个项目，但是依然感觉R更好用，整理和处理数据更方便。所以即使在楼上诸位所提到的微观计量领域，我依然更喜欢R。
除此以外spss，或者eviews等，感觉管理类学生用的更多，功能比较受限，不太推荐。这里不赘述。
上述的几个软件，还有个问题，在于都是收费的，考虑到未来知识产权的保护，还是用免费的略靠谱。
R的主要缺点有两个：
1，面对大数据乏力。这方面sas确实有优势，但是不得不说，sas的语法太反人类了，完全接受不能。面对这个问题，我要说的是，你得看问题有多大。以我的经验，经济里面的数据量似乎还不足以超过R的处理上限很多。可能金融的高频数据会比较大，我个人没啥经验，如果遇到再补充。我尝试过10g的数据，最简单的办法，不是学sas，而是买16g的内存。：）以现在的内存价格，我觉得32g以下的问题不大。
2，性能不足。这方面python也有同样的问题，最好的解决方案是混合c/c++，不过这个就是无底洞了，耗时极多，都不见得能学好。建议的方法，还是买硬件，这个最简单。：）当然用并行包等，也是解决方法之一，我尝试过几次用机房的多台机器做集群，不是太成功。求高人指点。
上面诸位还提到过几个软件，我也略微说一下自己知道的一些软件的看法：
matlab：好东西，关键还是性能问题，同样可以靠c/c++来解决。但是我不喜欢比较大的软件，为了求个均值方差，等它启动就占了5分钟。。。
julia：好东西X2，目前关注中，可能还比较年轻，导致配套的库略少，不过看好未来发展，主要是吸取了matlab，python和c/c++的有点，写的快，运算的也快，未来看涨，紧密关注。
最后提一下函数式编程，是个好东西，但是不看好纯粹函数式编程的未来。它体现了一种颇先进的编程思想，但是在实际工作中，往往性能方面的问题较大。要解决这个问题，还是的混合函数式编程和其他方式，但这就是python，R等软件已经实现的方式，似乎又没有必要专门去学其他的函数式编程了。
【知乎用户的回答(2票)】:
老师上课教学以eviews为主，因为简单易用，但是功能不全。
学院派，写论文作计量喜欢stata，功能强大，免费开源，也有用r语言的。
做蒙特卡洛这种复杂运算的用matlab居多，矩阵功能强大
c++用的人也不少，但是科班出身的由于一般没有编程基础，用的比较少。
业界的话，据说银行和券商用sas的多
【贺培成的回答(1票)】:
这根本不是个问题，你没的选。
比如遇到个宏观问题要搞DSGE，matlab有dynare，要是不用这个就要手工个几百上千行贝叶斯；
比如遇到个微观问题，比如前一阵大家很关注的PISA吧，仅提供两种数据读入格式，SPSS，SAS；
比如不幸做PISA还选了SPSS，好不容易把数据搞完做multilevel model，你会发现SPSS的Mix过程因为技术问题并不是无偏的，结果还必须得用SAS；
比如你的数据来源直接是个数据库.bak，你总得会SQL吧；
比如问题的规模太大计算又独特复杂，matlab不行，就只能上C，C++之类的；
以上还都是假设学校有这些软件版权，没有就另是一个复杂的问题了。
【王一飞的回答(0票)】:
以我最近的经验来看小样本、不要求反应速度又不复杂的模型其实用R用Matlab甚至用Eviews, spss都没有明显差异了，稍微复杂一些的模型可能R更容易实现思路，如果涉及矩阵Matlab更好用，再复杂的模型或者超大规模的数据有人建议用C++来实现，或者R+Hadoop？@任坤
如果涉及一些数值分析的工作比如解个ode、pde什么的用Matlab吧
【AnpingHuang的回答(1票)】:
就我自己的研究经历来看，一般的实证分析使用Stata就可以了：整理数据非常其方便，一般模型的程序和相关文档都很齐全。
一些较新的模型，可以使用R来进行估计，毕竟CRAN里面什么都有。但是不得不说是，软件包多是R的唯一优势：与Python，julia比起来，R的编程语言简直丑陋至极，运行速度非常慢，而且包管理系统也落后。
除了R，现在大家也开始转向了python（ipython+pandas+matplotlib
），现在各种软件包也在逐渐增加，我相信现在是抛弃R的时候了
【李昂的回答(0票)】:
发现其它的诸位一直在强调R和matlab这两款软件，这两款软件确实是未来的发展方向，但是我认为，作为一个初学者的话在数据处理方面我觉得能熟练掌握SPSS就已经很不错了，而在计量经济学方面，可以数量掌握EViews也就够用了。
主要由于SPSS和EViews这两款软件简单易学，我们老师都叫他们傻瓜软件。而与之相比R和matlab的交互界面过于不友好，要想真正掌握更是要花费很多时间。
举个例子我想做PCA分析，要使用SPSS只需要动动鼠标就好了，而要用R和Matlab就得写好多程序，所以你要不是想开发什么算法或者用近几年的高级算法的话，SPSS和Eviews就足够了。
【刘东的回答(0票)】:
你是经济学，即便是涉及计算机，也应该是专注于软件应用吧。至于编程你是作为了解或者转行那就另当别论。
【唐洪亮的回答(0票)】:
学点sql 挺好的 哈哈
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