>>No.63705120
首先要说明的是“先有数据库，再有数据库语言”。
所以以下会先聊数据库问题( ´∀`)

肥哥提到了效率问题。>>No.63706936
>关于效率问题的基本解释
大多数情况下越高级的语言在实现某项功能时会有更差的执行性能。
原因是高级语言通常是由低级语言实现的，在低级语言形成高级语言的过程中，会添加较多的“降低出错概率”的检测机制，相关机制增强了高级语言的可读性，但是添加了这些“步骤”的情况下，语言的“直接运行效率”就会受到影响。
效率先简单聊一下，如果觉得不太清楚可以追问，我会详细解释效率降低的原因。
>关于“为什么大部分语言可以实现数据创建与存储，还要专门设计`数据库语言`。”
这里分为三点解释。
1.为什么设计数据库而不是直接进行数据存储。
在进行数据存储时，我们并不是简单的“存进去”就好了，在实际的实现中，需要考虑程序的时间复杂度与空间复杂度等相关问题。（相关参考学科为：软件工程原理）
如何更快的查询到某一个具体数据，在数据量较低的情况下，差异是不明显。
但当数据体量达到了是十亿百亿级别，百分之一的差异也是极其显著的，能够明显降低存储与查询成本的。
那么如何快速的进行查询，简单的进行存储就是一门较为高深的学科，而数据库就是一群精于此学科的人，设计出来的效率较高的数据存储软件，这是数据库的产生原因。
2.为什么设计“数据库语言”。
能够理解问题1的情况下，本问题就很好解答了。
设计出来的程序如何调用？
这就需要有“数据库语言”来实现，相当于提供了一个统一的数据调用接口，只不过它有一定的解析能力，让你看起来像是“数据库语言”罢了，实际上是符合特定结构的调用指令，和肥哥平常自己写的代码，对外提供的接口没有区别。
3.那么我们是否可以其他语言去实现数据库的功能呢？
答案是可以，但是没必要。
计算机是一个庞杂的学科，我们不可能精通于其中的每一项工作，那么直接使用其他顶尖人才创建好的现有产品，是一个很简单的降低我们开发成本的行为。
我们没必要投入过多精力到“开发一个存储数据的模块”这件事上去，让更多的精力聚焦于我们想要实现的功能，这就是相互调用与模块化的意义。

简单总结就是：
可以实现，但是别人设计的程序专精于数据存储领域，直接使用“数据库语言”实现数据库的即可，没必要投入重复实现已有的功能。
PS：题外话，实际上po工作过的较为大型的企业都会开发属于自己的数据库，因为大家对于数据的调用需求与方式不同，现有的数据库已经不满足他们的数据调用需求。

>>No.63705123

可以先看一下：
>>No.63705773 后半段 与>>No.63707863的“关于效率问题的基本解释”
这两个解释思路相似，即大多数“高级语言”并不直接作用于硬件，而C距离硬件相对近一些。
以下为相对详细的解释。
>编程语言对硬件的操作性到底是如何体现的
这里其实是肥哥对于“编程语言”的定义认知不够清晰导致的。
我们对“编程语言”简单分类可以分为三类。
机器语言：作用于硬件，机器可以“直接理解”运行的语言，无需编译，在硬件中已经写好了对应的运行逻辑。

低级语言：通常是指汇编语言，微处理器与微控制器等，对应不同的机器语言集，也就是说可以通过微处理器翻译成硬件再让硬件“理解”。

高级语言：即“高度封装的编程语言”。C、python、java、golang、rust等皆在此列，但是高级语言中也有“相对低级”与“相对高级”的说法，这个与语言的封装程度有关。
我们用python与C举例，相当多的python包的底层逻辑是使用C实现的，我们做一个极简的类比。（不绝对正确，只是方便理解。）
一个python程序要操作硬件。
步骤是python->c->汇编语言->机器语言。
一个C程序需要操作硬件。
步骤是c->汇编语言->机器语言。
可以明显的看到直接使用C会省去python-c的过程。

所以对于“编程语言对硬件的操纵性到底是如何体现的”这点，我们可以定义为“程序对于硬件的调用需要经过哪些步骤”，来抽象量化。

>为什么说C语言对硬件的操纵能力较好
能够理解上一个问题，这部分就好理解了，因为C语言比其他的语言“更低级”，它几乎只是汇编语言的简单封装，所以“翻译”成机器语言的路径更短。
那么如何简单判断语言是否“低级”呢，我们可以通过语言的解析流程与可读性去分析，通常可读性越低的语言，性能越高。
因为通常对人类来说易读的东西，对机器来说很难理解，但是对机器来说易读的东西，对人类来说很难理解。

所以如果肥哥想分析自己学习的语言“效率”如何，可以通过分析其转化为汇编语言期间需要的路径来实现简易分析。| ω・´)

>>No.63706281
我看了一下前两位肥哥的解释，已经蛮清楚的了，有解释也有例子。(*ﾟ∇ﾟ)

我来做一些直接解释的补充。
在计算机中，“环境”一词通常是指程序运行时需要的一系列条件与设置。
条件可能是网络条件、硬件条件、也可能是软件条件。
我们需要调整这些条件使得软件处于一个可以运行的“情景” 这种可运行“情景”，我们称之为“环境”。

所以“环境”可以简单的定义为“程序运行的情景”，而“配置环境”就是“调试情景”，目的是使程序处于可以运行的环境状态。

>举例
程序运行需要python环境。
解释为：程序需要运行在一个存在python应用并且系统知晓python应用的使用路径的情景下。

这样就是为什么我们需要下载python应用并且配置系统路径。

可以理解为一种属于计算机的“黑话”，翻译出来太长大家懒得说罢了|∀` )

多谢肥哥的提问，让我复习了一下计算机原理与软件工程原理。
目前没有新的问题，我直接进行一个dota2的启动！(　ﾟ 3ﾟ)

>>No.63708522
迟来了三分钟但是需要等很久，这就是缘分(　ﾟ 3ﾟ)

这个问题描述没太看懂具体要问的目的，我理解为：
希望知道对这个损失函数进行SGD，这个SGD采样的目标是样本还是函数。
不知道这样理解是否正确。

我把这个问题送给我AI在读的朋友了，回答会迟一些。
AI属于我的盲区( ・_ゝ・)，我顺便学习一下。

>>No.63710010
问题稍微有点模糊，和朋友没太讨论出结果，这个函数是误差值取平均值，作为误差值也就是有限和。

SDG是随机梯度下降策略，根据随机样本损失函数梯度对获得参数进行优化。
也就是对样本进行采样，目的是优化函数，并不是对函数进行采样。

只能先提供这么多信息，需要进一步明晰问题|-` )

>>No.63708547
server系列服务器是windows提供给企业用户的系统，相对于普通windows，提供了更多的虚拟化，安全性等服务器更看重的特性。
服务器上用windows基本上就是这个系列的系统。
算法需要系统支持我没见过这种情景，一般是应用有服务器版本需求。

windows server的兼容性不错，可以运行一下试试，出问题再去针对性调整。

>>No.63708578
目前开发游戏的引擎主要还是Unity 使用的是C#、unreal engin 使用的是C++、RPG maker用到是ruby。
每种引擎的特性不一样，针对的游戏类型也不一样。
如果想独立开发的话，推荐先想想自己想做什么类型的游戏，而后针对性进行引擎挑选与学习。
极其不建议直接从无引擎开始，学习成本过高。

不过学了java学别的也不会很困难，写代码是做游戏过程中最简单的一步，加油| ω・´)

>>No.63710251
和朋友没聊那么多，明天我再多看点paper再来和肥哥沟通相关问题(;´Д`)
学无止境。

>>No.63710207
宏是office中的“自定义脚本”，可以自动化帮你做一些文件与数据处理类的工作。
至于能不能用到，就得看你的数据量大不大，数据的处理重复度如何。
脚本就是用来执行“重复工作”的。

宏的编写难度相对较低，也比较针对office，可以用来做数据标记什么的，不过本身也有一些安全性问题，需要结合所在工作综合考虑( ´∀`)

>>No.63710465
简单爬虫用python或者javascript就好了。
爬虫对抗目前也是热门领域不过我相信你不太用的到(つд⊂)

自己写的话，其实可以舍弃效率追求准确度，用python做访问模拟。
不同的网站格式不同，多调整就好。

>>No.63710510
环境没问题的话大概两三个小时就能从零写一个能用的爬虫。（简易版）

>>No.63711094
幼稚些我还能快速回答，快问快答也不差(〃∀〃)
编程来说这里推荐是python，因为学习成本很低。
你可以了解一下python基础然后其他的交给chatgpt，或者改改别人的代码。

难度取决于你是否在意其美观度，功能从逻辑来看没太大难度。

其实excel表格是可以进行内容的格式与相关设置的限制的，写一个excel的宏也可以自动规范大小写与格式。

宏的优点是很简单，缺点是他们还是在excel上操作，还是有出错可能，python的话输出格式可能更符合你预期，因为不符合预期会报错。

之后本串会尽量在晚上十二点左右统一回复，以免出现频繁回复长时间置顶的情况|-` )

>>No.63712730
( ﾟ∀。)7爬虫实现的思维逻辑是简单的，即使用代码模拟人类访问，之后对访问获得的数据进行处理。
在没有反爬虫并且格式简单的网址很快，所以得看具体使用情况。

AI与代码相关性反而不高，更多的是要对数据与逻辑的认知，代码是其最简单的部分，现在只是喂数据和调整AI的话，需要接触的代码很少，为了AI普及化，模型的训练流程简化工作有不少项目与公司在做。

>>No.63711758
确实很多人用王八做演示，我以前也是从那里开始学的( ´∀`)

>>No.63712785
企业用的话其实不是很好推荐，建议还是要做语言与框架调研，结合需求进行选型。

我下面聊的是个人角度来说。

基于你的快速部署需求，那么使用C实现是不现实的，因为C的网络编写较为繁琐，框架性部署也不方便。

不太推荐JAVA，原因是语言特性较多，在不进行深度开发的情况下，对你来说基本都是冗余。

剩下的几种语言实现复杂度都不算高，我在开发工作中比较常用的是python和golang。有能力且平台对外的话可以学习一下golang，有相对更好的安全性，并且运行效率高一点点。( ´∀`)

python优势是简单好用快速，学习成本低，开发周期短。

其他接触不多的语言我就不妄加评论了，有肥哥觉得使用方便也可以推荐一下(=ﾟωﾟ)=

>>No.63713466
面向过程是“对调用过程进行描述”，即围绕过程函数进行功能实现，这个过程中，数据与行为是分离的。
在使用时，需要调用函数，并且输入数据，而后得到数据的输出结果。
简单理解为“在对处理过程的数据进行编程”，面向的是这个处理过程。

面向对象是“对对象进行描述”，即围绕类（Class）进行进行编程，这个过程中，数据与行为是封装在一起的。
（注：类的实现就是对象（Object），所以说是针对类而不是对象，但是对象是最终目标产物。）
在使用时，需要调用对象，而后调用对象的函数对数据进行处理。
之后的数据处理也通过与对象的交互间接实现，而不是直接进行数据操作。
简单理解为“通过对对象进行编程，对象帮你进行数据处理。”，即编写面向的是对象，而不是处理过程。
（注：这不代表你不需要写数据处理的过程，而且在说你的编写目的是形成一个对象。）
加油，你也会有很多对象的。

什么程序员破梗(`ε´ )

以上是简单解释，那么为什么要这样做区分呢？
我认为最本质最重要的区别是上下文区别。
即函数是否拥有上下文。
面向过程中编写的函数是“孤立的”，不具有上下文，也不理解上下文。
面向对象中编写的函数是“属于对象的”，它是对象调用的一部分，函数知道自己属于哪个对象，也知道自己有“上下文”，可以对数据进行哪些处理。

通过“给予函数上下文”，面向对象获取了更多的可重用性、拓展性、维护性等等方向的优势，这也就是为什么语言要做区分。
与此同时，这也是为什么面向对象的语言运行效率会相对低一些，因为计算机“理解”数据，函数对上下文进行“认知”，都需要过程。ﾟ ∀ﾟ)ノ

说的比较抽象，因为本是两个针对语言特性进行抽象描述的词。
至于面向对象的特性，肥哥在后续的学习中会体会到的，水到渠成。(〃∀〃)

>>No.63714215
肥哥详细描述一下操作系统的哪部分或者哪种系统吧。
操作系统的覆盖面是很广的，他们的特性，编写思路，实现思路都不一样。
太宽泛不好回答，也很难给予你想要的答案。