编程转语言,编程转语言怎么写简历
cysgjj时间2024-04-06 14:16:28分类编程语言浏览114
目前世界上的计算机编程主要仍是英语，未来会否出现中文的计算机编程？你期待吗？
我百分的期待中文的计算机编程，要想达到目的，必须把核的问题解决了，有了中文的bios路基就算有了，我想如果用中文的拼音做基础，汉语语音翻译做分析，能够定性汉语语意，再加上别的技术做服务，应该能解决。
编程，跟自然语言几乎无关。把if then 换成 如果 那么 并不会有利于编程，不会的人还是不会。
现在的编程语言，是脱胎于英语的特殊符号语言，并不是自然英语。
变量函数名等等，早就可以用汉语了，Unicode解决了这些问题。
只有几个关键字现在要求用所谓的英文，软件平台厂家要想改也很容易做。
再有就是软件平台的菜单，菜单很容易改，把 file 改成文件，汉化软件大都这么做。
帮助文件汉化确实有必要，但已经不属于本问题提到的汉语编程问题了。
呼吁用汉语编程的，都是从来不编程的人吧。
易语言，汉化了菜单，可以用 如果 那么。。。。。但它不过是预编译，把汉语源文件翻译成英语程序外挂调用VB，不是自己的编译系统，根本就算不上是一门编程语言。
与其呼吁汉语编程环境，不如呼吁国家力量研制中国人自己的编译系统，也就连带自己的操作系统，自己的BIOS！！！
理论上，任何一种文字都可以编程。关键在于处理器（芯片）的电路设计，再将这种电路设计做成处理器，让处理器能够识别你输入的文字符号（对应于设计好的命令及运算符），并进行相应的运算与输出。再将输出转换成你使用的文字。
文字图案复杂且数量庞大的话，电路肯定更复杂，运算速度也会降低不少。
英语只有26个字符，是目前最简单的输入符号。
我们缺的就是芯片电路设计专家、芯片制作技术和制作设备。一个指甲大小的处理器（芯片），如果用肉眼可见的导线来连接的话，其体积可能相当于一幢三单元三十层的楼房。
买别人的芯片，就只能按照别人设计好的程序语言。
国内业界已经在越来越多地使用中文命名标识符，包括变量、方法、类名等等。国内软件业的竞争加剧将会使母语命名的优势更加凸显。简而言之，既然需求、设计文档都是用中文写的，代码中的业务相关命名可以照搬文档中的术语，而不是强行取一个生硬而不易理解的英文命名。
这里必须点出一些常见的误区：“英语够好，就该在项目里用英文命名所有标识符”，以及对应的“某些标识符很难用英文命名，说明我该去补习英文，或者干脆用拼音命名”。
英文水平再好，对绝大多数国人来说也只是第二语言，无论是读和写的效率都不如母语——中文。而大多数英文编程语言都支持非ASC码命名标识符，初衷就是为了便于非英语母语的开发者直接用母语命名。
不信的先把下面实际前端项目中使用的中文变量改成英文命名写出来看看，哪个更好读。
这还只是用中文编程的第一步。下面，会有更多的API使用中文命名，比如中文JavaScript的绘图库例程：
顺其自然地，最后一块拼板就是实现中文语法的编程语言，包括关键字和语法格式。
这个根本没必要，编程中常用的英文也就几十个，总共用的也就三两百个，[_a***_]高中生都认识，中文反到没英文方便录入，编程重在思路，就跟一个好的作家是哪个国家用哪种语言写的作品一样无关
计算机语言能否从''机器语言、汇编语言、C语言…发展到用人类语言开发软件？
首先，随着人工智能技术的不断发展，未来使用自然语言来编写计算机指令代码将逐渐成为现实，其实目前有不少计算机语言已经越来越接近自然语言了。
编程语言之所以不能完全***用自然语言来进行编写，原因说到底就是目前的计算机系统还不够“智能”，由于自然语言的表达方式非常丰富且存在一定的“歧义性”，所以单纯地通过字符解析的方式可能无法完全捕获用户的实际意图，所以目前的编程语言往往都有严格的限定，或者说编程语言远没有自然语言复杂。
对于一部分跨考到计算机专业的研究生来说，往往对学习新的编程语言有一定的顾虑，我经常愿意拿编程语言与自然语言做对比来鼓励学生，其实如果说学习一门新的自然语言需要用“年”来计算的话，那么学习编程语言往往可以用“周”来计算，所以从这个角度来看，学习编程语言还是比较容易的。
目前在人工智能研究的六大主要方向当中，自然语言处理就是一个比较热门的方向，当自然语言处理发展到一定阶段的时候，一些简单的程序设计工作完全可以通过自然语言来进行描述，当然这个过程需要较长一段时间。另外，由于自然语言在表述的过程中可能会附带一定的感***彩和肢体动作，所以要想能够全面捕获用户的意图，往往还需要视觉系统的配合，这也在一定程度上提升了处理的难度。但庆幸的是，目前计算机视觉和自然语言处理正是人工智能领域的热门。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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