编程代码 编译一段代码的速度和CPU的线程核心和代码的速度有关吗？如果编译一个QQ大小的代码需要多长时间啊？
编译一段代码的速度和CPU的线程核心和代码的速度有关吗？如果编译一个QQ大小的代码需要多长时间啊？
1个CPU的速度与核心数有关吗？核心越多，速度越快？只有将同一系列的CPU进行比较，核心数和主频与CPU的运行速度成正比，二级和三级缓存的大小是另一个因素。
核心版本和流程的升级也会产生影响。一般来说，在同一系列CPU中，内核越多，主频越高，缓存越多，版本越新，CPU速度越快。例如，amdathlon iiix2250肯定比amdathlon iix2240快，但并不一定比英特尔奔腾E6300好，后者的主频、缓存和内核数量与x2240相同？那你就不能武断地说了。需要使用各种测试软件进行验证。相同的核数、相同的主频和相同的二级缓存，哪个更快？带CPU的主板依赖pin和前端总线，与CPU的二级缓存无关。如果865的主板有478接口，则支持p42.8e和p43.2c，另外主板和CPU前端总线都是800MHz，比p43.2c好，虽然p42.8e是1024的二级缓存，但它的核心是Prescott内核，它的热量和功耗都和a的内核一样高，而C的内核功耗高Northwood core比Prescott好
打字速度差对编程的影响相对较小，因为编程的速度不依赖于打字的速度，因为编程的过程是一个逻辑思维转换的过程，思考占据了大部分编程时间。而且，在学习编程的过程中，还可以通过练习提高打字速度。因此，如果打字速度不快，可以学习编程。
我刚开始工作时，我们实验室有一位数学专业的老专家。他在算法设计和实现方面有很高的造诣，设计了许多大型软件系统，获得了许多高水平的荣誉。我经常问他一些算法问题。在这个过程中，我发现他只用两个手指来打字，可以想象他一边看键盘一边打字。但即便如此，这丝毫不影响他的编程过程。所以编程主要依靠脑力。打字速度对编程没有多大影响。
在多年的开发工作中，我们也遇到了很多老研发人员，他们打字速度不快，但研发能力很强。因为大多数研发程序员一天有几百行代码，大部分时间都在做验证和思考，没有太多时间敲键盘。
学习编程应该注意基础知识的学习，特别是数学，因为编程归根结底是一个数学问题。当然，如果你是一个应用级程序员，那么对数学的要求就不高了。
打字速度不是很快，会影响学编程吗？
自2003年以来，我们一直在做程序设计。一般来说，我们写的代码越多，我们需要的代码就越少。
在程序开发之初，我主要做了功能实现。负责项目设计的同事把界面写得很好，剩下的就是功能实现。实现写功能并不困难。简单地说，数据以固定格式处理后，就可以发回。在此期间，每天的代码量相对较大，平均每天大约有500行。
随着他们编码能力的提高，很多代码重用会做得更好。在整个实现过程中，他们会采用比较简单的实现方法，也懂得如何使用模块化的开发模式。通过这个过程，代码的数量在一定程度上减少了，但是思考的时间变长了，有时需要一些时间来验证。在2006年确定自己的主要方向时，代码量再次下降。因为工作中心已经从函数编写调整到了一些框架设计和算法实现，这段时间每天的代码量大约在200行左右，其中很多是编写接口。在此期间，重点工作是实现算法，做数据分析和建模。在这段时间里，还使用了Matlab，因此编码量大大减少，但难度增加了很多。有时需要一周甚至更长的时间来完成算法的验证。
2010年之后，我将机器学习和大数据添加到我的主要攻击方向。这时，我每天的代码量又下降了，平均有100多行。有时一天可以写几十行代码，对算法进行分析、训练和验证的时间就变长了。当java第一次被使用时，代码的数量可能会更多。后来，当使用Python时，代码量减少了很多。目前，算法的实现也采用Python。
事实上，在计算机研发中，编程更像是一种工具。无论使用何种语言，最终的任务都是实现功能。编码量与角色有很大关系，但与编程水平没有直接关系。当然，高级程序员必须有大量的代码基础，这是毋庸置疑的。
一个程序员的代码编写量，能否决定他的编程水平？
解释和编译的区别在于，解释读取一段代码，而解释执行一段代码。如果一段代码的语法分析和语义分析已经完成，并且已经生成了执行过程，但是该过程不是立即执行的，而是全部被收集并连接成一个大的执行过程，这就是编译。这也意味着对于同一段代码，每次解释和执行代码时都要重复语法分析和语义分析，编译执行省略了这个过程，解释是交错执行，完全符合程序的“原始”控制流。编译有机会分析和优化整个程序的流程。03编译后的代码是“固定的”，在代码运行时，解释和执行可以直接修改代码和数据。2解释语言和编译语言的区别一种语言的动态性越强，需要解释的地方就越多，反之亦然。特别是，C和汇编根本没有动态特性，所以几乎所有语言的运行时系统都是用C编写的。然而，解释和编译之间没有明显的区别。动态特性也可以由即时编译器处理
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