一、c語言demo是什么？

在計算機編程中，"demo" 通常是指演示程序（demonstration program）的縮寫。演示程序是為了展示某個特定功能、技術或產品而編寫的簡單程序或應用。通常，演示程序具有易于理解和操作的界面，并提供對特定功能或特性的示例展示。

在 C 語言中，"demo" 可以是一個用于演示某個功能或概念的簡單程序。這樣的程序通常比較短小，目的是為了向其他開發者或用戶展示某個算法、數據結構、庫或庫函數的使用方法。

舉例來說，如果有一個名為 "SortingDemo" 的 C 語言程序，它可以演示不同的排序算法，如冒泡排序、插入排序或快速排序。該演示程序可能包含一個用戶界面，讓用戶選擇要演示的排序算法，并提供一個輸入序列，然后展示每個算法的執行步驟和結果。

演示程序對于教學、學習或展示某項技術的潛在能力非常有用。它們提供了一個交互式的方式來演示和驗證特定功能的正確性和效果。

需要注意的是，"demo" 這個術語在不同的上下文中可能會有不同的含義，具體取決于其所指代的領域和目的。

二、黑馬程序員的軟件測試怎么樣？

黑馬程序員軟件測試學科歷時5個月，在充分的市場調研（學員面試后的反饋、招聘網站上企業真實要求收集、畢業老學員的調查、測試從業人員的意見和建議）基礎上，軟件測試學科研發團隊群策群力，一個以“學員高薪就業”為宗旨，以“高薪實戰項目”為驅動，以“實用、前沿、連貫、深入”八字為核心的更為強悍的軟件測試V3.0版課程體系最終打造完成。

V3.0課程體系相比舊版，課程更新率達到40%+。全套面授課程體系在原有基礎上從8個階段變更為9個階段。第9階段為綜合強化項目階段，目的是將前8個階段所學的所有知識可以在這個項目中進行融會貫通，課程設計更加合理。

V3.0課程實戰更多

為改變由于缺乏應用場景，導致學員對知識理解不夠到位的問題，本次課改是從項目實戰出發，從強化應用入手。不僅在第9階段會有綜合強化項目，即使在每一個課程階段，都會有項目貫穿該階段，共計有4大完整項目貫穿九個階段。

每個項目可不是demo級項目，而是無論復雜性還是難度上都更接近企業真實需求的項目。這就導致每個階段在課程的深度和寬度上都要超過之前，學習難度也會有一定提升。有難度才有競爭力，V3.0課程不僅增加了4天項目課時，而且教學經驗豐富的講師們也會去琢磨講法讓課程更深入淺出，學員們只要付出努力就好。

三、ai技術學習資料？

1、做算法

1.1 日常工作

所有人都想做算法，那么，說到底，在做算法到底是干什么?真正的算法工程師最基本的日常工作其實是：讀論文&實現之——確認最新論文中的闡述是否真實可重現，進一步確認是否可應用于本企業的產品，進而將其應用到實踐中提升產品質量。

1.2 必備能力

既然日常工作首先是讀別人論文。那么，必不可少，作為算法工程師得具備快速、大量閱讀英語論文的能力。在計算機科學，尤其是人工智能、機器學習、深度學習這幾個當今世界最熱門的領域里，大家都在爭分奪秒地搶占制高點，根本不能容忍耽擱時間。如果要做算法，平均而言，大致要保持每周讀一篇最新論文的頻率。

1.3 理論聯系實際，將學術論述與產品、業務結合的能力

一般來說，在大企業里做到真正的算法工程師/科學家，也就不需要自己去動手開發產品了。但做 demo/prototype 還是不能避免的。算法工程師，可不是用別人寫好的工具填幾個參數去運行就可以的，需要負責實際業務問題到數學模型的抽象，并能夠將他人最新成果應用到業務數據上去。

說得更通俗一點，就算是用別人寫的工具或框架，做算法的，也得是i)第一撥、最前沿那批試用者，或者ii)工具最新玩法的發明者。

2. 做工程

2.1 日常工作

相對于算法的創新和尖端，做工程要平實得多。這一角色比較有代表性的一種崗位就是：機器學習工程師(或戲稱調參工程師)——他們使用別人開發的框架和工具，運行已有算法，訓練業務數據，獲得工作模型。

做工程也得讀論文，不過和做算法不同，做工程讀論文的一般目的不是嘗試最新方法，而是用已知有效的方法來解決實際問題。

2.2 做工程，「機器學習」學到多深夠用

當然，既然是有領域的程序員，在專業上達到一定深度也是必要的。雖然做工程一般要使用現成技術框架，但并不是說，直接把算法當黑盒用就可以做一名合格的“調參”工程師了。把算法當黑盒用的問題在于：黑盒能夠解決問題的時候，使用方便，而一旦不能解決問題，或者對質量有所要求，就會感覺無所適從。

作為程序員、工程人員，想用機器學習算法解決實際問題，就得對算法有一定程度的掌握，此外對于數據處理和模型驗證，也需具備相應知識。

3. 做數據

做數據并非數據的清洗和處理——大家可以看到做工程的崗位，有一部分工作內容就是ETL和處理數據。此處說的做數據是指數據標注。

3.1 標注數據的重要性

雖然機器學習中有無監督學習，但在實踐領域被證明有直接作用的，基本上還都是有監督模型。近年來，深度學習在很多應用上取得了巨大的成功，而深度學習的成功，無論是圖像、語音、NLP、自動翻譯還是AlphaGo，恰恰依賴于海量的標注數據。

AI技術員需要學什么?無論是做ML還是DL的工程師，都共同確認一個事實：現階段而言，數據遠比算法重要。

四、物聯網學什么開發板好？

在物聯網領域，選擇合適的開發板取決于你的具體需求和目標。以下是一些建議供你參考：Arduino：這款開發板具有高性價比，適合初學者和學生在學習或將來從事物聯網行業時使用。它可以通過各種各樣的傳感器來感知環境，通過控制燈光、馬達和其他的裝置來反饋、影響環境。對Arduino的編程是通過 Arduino編程語言 (基于 Wiring)和Arduino開發環境(基于 Processing)來實現的。小熊派IoT開發板：這款開發板已經被多個OS廠家以及IoT云廠商適配，華為云IoT支持一鍵生成小熊派IoT代碼，快速實現10分鐘上云。此外，小熊派目前已經適配多個應用案例DEMO，如智慧煙感、智慧路燈、智慧物流、智慧井蓋等。除了以上提到的開發板，還有許多其他的選擇，如Raspberry Pi、Banana Pi等。選擇哪個開發板主要取決于你的需求和預算。