Oh, Java ist bestimmt gut. Besonders für "Profis". ;-) Die anderen nutzen Skriptsprachen wie Python und Ruby und Perl. Wobei Python, so wie ich von Bekannten höre, im Maschinenbau-Bereich oder eben an der Hochschule auch schon weite Verbreitung hat.
Die Datenmodellierung und Auswertung der Crash- und Strömungsmodell-Berechnung und Deep Learning für autonomes Fahren wird bei einer Automobilmanufaktur aus Niedersachsen auch größtenteils mit eigenen Tools in Python realisiert. Fast jeder Doktorand oder jemand der seine Master-Arbeit in dem Bereich schreibt, nutzt vorwiegend Python. Go wird auch zunehmend interessant. Perl hingegen interessiert keine Sau mehr.
Von blablabla233 am Do, 17. Oktober 2019 um 15:41 #
Immer super wenn jemand eine sprache mit gewissen industrien in verbindung bringt, statt mit zu loesenden problemen. Und wenn schon eine sprache für technische probleme dann ist das immernoch fortran und c. Kaufleute brauchen statistiken und wunderwunder das wird oft mit phython und r gemacht.
eine sprache für technische probleme dann ist das immernoch fortran
Definiere "technische probleme". Die klassischen Anwendungsbereiche von Fortran liegen beim Numbercrunching. Physiker in der Forschung mögen Fortran heute noch benötigen, der Rest der "Technik" nicht.
Von blablabla233 am Mo, 21. Oktober 2019 um 10:39 #
Numbercrunching....genau das... Bei simulationen von stroemungen, waermeverteilung, schaffen neuer legierungen, statische berechnungen unsw...das sind technische Probleme....aber klar das kann alles auch mit Python gemacht werden. Mir ging es darum das eine Sprache sehr gut ein Problem loesen kann, eine andere weniger gut. Eine Sprache auf eine Industrie statt auf ein Problem zu beziehen ist schlichtweg falsch, sichtwort "mein hammer kann auch schrauben eindrehen, und er ist viel maechtiger wie dein Schraubendreher"
Für numerische Zwecke (ob nun Statistik, (Finanz-)Stochastik, Logistik, biologische/chemische/physikalische oder ingineurstechnische Simulationen, ML oder oder...) wird nicht nur Python verwendet. Daneben finden etwa R, MATLAB (Octave), Julia, APL, sowie FORTRAN für die Codes darunter (BLAS, LINPACK, LAPACK usw.) oder C breite Anwendung. Natürlich lässt sich die Liste noch ergänzen, aber ich denke, dass das diese derzeit zu den Favoriten in diesem Bereich zählen.
Leute bleibt einfach bei Java (die einzige Sprache die man braucht) und gut ist. Absolute Freaks können mal bei rust reinschnuppern.
Oh, Java ist bestimmt gut. Besonders für "Profis". ;-)
Die anderen nutzen Skriptsprachen wie Python und Ruby und Perl.
Wobei Python, so wie ich von Bekannten höre, im Maschinenbau-Bereich oder eben an der Hochschule auch schon weite Verbreitung hat.
Die Datenmodellierung und Auswertung der Crash- und Strömungsmodell-Berechnung und Deep Learning für autonomes Fahren wird bei einer Automobilmanufaktur aus Niedersachsen auch größtenteils mit eigenen Tools in Python realisiert. Fast jeder Doktorand oder jemand der seine Master-Arbeit in dem Bereich schreibt, nutzt vorwiegend Python. Go wird auch zunehmend interessant. Perl hingegen interessiert keine Sau mehr.
Jup. Java wird bei den Kaufleuten verwendet, Python bei den Technikern.
Immer super wenn jemand eine sprache mit gewissen industrien in verbindung bringt, statt mit zu loesenden problemen. Und wenn schon eine sprache für technische probleme dann ist das immernoch fortran und c. Kaufleute brauchen statistiken und wunderwunder das wird oft mit phython und r gemacht.
Noch nie was von SciPy gehört?
Doch...aber was willst Du damit aussagen?
Noch nie was von scijava gehoert?
Definiere "technische probleme". Die klassischen Anwendungsbereiche von Fortran liegen beim Numbercrunching. Physiker in der Forschung mögen Fortran heute noch benötigen, der Rest der "Technik" nicht.
Numbercrunching....genau das... Bei simulationen von stroemungen, waermeverteilung, schaffen neuer legierungen, statische berechnungen unsw...das sind technische Probleme....aber klar das kann alles auch mit Python gemacht werden. Mir ging es darum das eine Sprache sehr gut ein Problem loesen kann, eine andere weniger gut. Eine Sprache auf eine Industrie statt auf ein Problem zu beziehen ist schlichtweg falsch, sichtwort "mein hammer kann auch schrauben eindrehen, und er ist viel maechtiger wie dein Schraubendreher"
Für numerische Zwecke (ob nun Statistik, (Finanz-)Stochastik, Logistik, biologische/chemische/physikalische oder ingineurstechnische Simulationen, ML oder oder...) wird nicht nur Python verwendet. Daneben finden etwa R, MATLAB (Octave), Julia, APL, sowie FORTRAN für die Codes darunter (BLAS, LINPACK, LAPACK usw.) oder C breite Anwendung. Natürlich lässt sich die Liste noch ergänzen, aber ich denke, dass das diese derzeit zu den Favoriten in diesem Bereich zählen.
Erstaunlich, das C und C++ nicht mal mehr erwähnt werden.
Ja er redet von Uni-zeugs....das hat selten was mit praxis zutun.