超级计算机能用什么编程

Ⅰ 编程都有哪些语言

编程的语言非常之多，这里就介绍一些流行、常见的语言。
目前最主要的便是这五种语言：
1.Python：
Python是一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。由于具有丰富和强大的库，又被称为胶水语言，Python 极其容易上手，主要源于Python有极其简单的说明文档。Python 的应用领域分为系统编程，用户图形接口，Internet 脚本，组件集成，数据库编程，快速原型，数值计算和科学计算编程，游戏、图像、人工智能、XML 、机器人编程等等。
2.java
Java拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，非常受企业的喜欢，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE、J2ME、J2EE。三块应用范围不同，但却相互补充。广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
3.C语言/C++：
C语言是一种通用的命令式编程语言，它起源于19世纪70年代，是大学里面计算机专业学的第一门编程语言，使用相当广泛，并且深远地影响了其后的几乎每一种语言。C++最初是作为C语言的增强版出现，C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计 语言。C++被用在一些知名软件中，比如Firefox、 Winamp以及Adobe programs。目前而言，C语言主要用来开发底层模块(比如驱动、解码器、算法实现)，服务应用(比如web服务器)和嵌入式应用(比如微波炉里的程序)。C++也可以做这些，不过由于C++的复杂性和标准问题，人们还是更愿意使用C来做。
4.JavaScript：
JavaScript是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。听起来好像和java有些关系，然而却不是的，只不过名字像而已。同时JavaScrip也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言，常用来给HTML网页添加动态功能，比如响应用户的各种操作。JavaScript也可以用在游戏开发等方面。
5.PHP：
PHP(Hypertext Processor) 是一种免费的强大的服务器端脚本语言，主要目标是允许网络开发人员快速编写动态页面，同时也被广泛应用于其他领域。如 Web 开发并可嵌入 HTML 中去，受到web开发者的欢迎。包括Wordpress、Digg以及Facebook在内均使用了该语言。PHP的语法利用了C、Java 和Perl，易于学习。目前PHP的应用范围已经相当广泛，尤其是在网页程式的开发上。

不同的语言有不同的优缺点，也有不同的应用范围，可以根据自己的需要选择一门合适的语言开始学习。

Ⅱ C语言中的MPI编程和多线程有什么区别，MPI编程中针对的是一台电脑多核还是多台电脑谢谢！

MPI（MPI是一个标准，有不同的具体实现，比如MPICH等）是多主机联网协作进行并行计算的工具，当然也可以用于单主机上多核/多CPU的并行计算，不过效率低。它能协调多台主机间的并行计算，因此并行规模上的可伸缩性很强，能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。缺点是使用进程间通信的方式协调并行计算，这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。OpenMP是针对单主机上多核/多CPU并行计算而设计的工具，换句话说，OpenMP更适合单台计算机共享内存结构上的并行计算。由于使用线程间共享内存的方式协调并行计算，它在多核/多CPU结构上的效率很高、内存开销小、编程语句简洁直观，因此编程容易、编译器实现也容易（现在最新版的C、C++、Fortran编译器基本上都内置OpenMP支持）。不过OpenMP最大的缺点是只能在单台主机上工作，不能用于多台主机间的并行计算！如果要多主机联网使用OpenMP（比如在超级计算机上），那必须有额外的工具帮助，比如MPI+OpenMP混合编程。或者是将多主机虚拟成一个共享内存环境（Intel有这样的平台），但这么做效率还不如混合编程，唯一的好处是编程人员可以不必额外学习MPI编程。

Ⅲ 各大互联网公司的后端用啥编程语言

c，c++，python，java等等。

C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。

C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。

尽管C语言提供了许多低级处理的功能，但仍然保持着跨平台的特性，以一个标准规格写出的C语言程序可在包括类似嵌入式处理器以及超级计算机等作业平台的许多计算机平台上进行编译。

C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。

C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，大小由之。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

Ⅳ 超级计算机可运用于什么领域

1991年6月，美国研制成CM-200超级电子计算机其运算速度为每秒90亿次以上，可供100多个用户同时使用。每台售价1000万美元，可应用于全球天气预报、石油勘探和汽车设计等领域。

1991年11月，美国克雷公司宣布研制出世界上功能更强的并行矢量（VECTOR）式计算机系统克雷Y-mpc90。这种超级计算机有16个中央处理单元，运算速度峰值为16京浮点（即每秒运算160亿次），每台售价3000万美元。并行矢量式计算机是按指令顺序运行的，其处理问题的能力和速度可以与含有成千上万个微处理器的并行计算机相媲美。

随后，德国Parsytec公司又研制出每秒进行4000亿次浮点运算的超级计算机。这种计算机使用16384Transputer处理器芯片，这种处理器芯片具有通信和存储能力，并用一种新方法把这些处理器连接起来，使运算能力得到突破。

Ⅳ 超级计算机用什么操作系统

据统计，在全球顶尖的500台超级计算机中，有约60%安装了Linux操作系统，相对于其他类型的操作系统，Linux系统在高性能计算应用中占据了绝对优势。

从开始时作为一个大学生的私房爱好，Linux系统的发展已经历了较长时间。近几年中，经过IBM、惠普、Novell和Red Hat的专业计算机编程者对其不断改进，Linux现在已成为了技术强大的代名词-Linux操作系统在全球超级计算机上的应用远较其他系统普遍。有机构称，在全球顶尖的500台超级计算机中，估计有约60%安装了Linux操作系统，取代了此前这些机器上安装的曾广泛用于高性能计算的Unix操作系统。

Linux目前已成为高性能计算的首选操作系统。据德国曼海姆大学计算机教授汉斯-魏纳-穆尔(Hans Werner Meuer)统计，在全球顶尖的500台超级计算机中，有301台上使用了Linux操作系统，相比之下，只有189台使用了Unix操作系统，2台使用了Unix的改进型FreeBSD操作系统，1台使用了微软的操作系统，另有7台上使用的操作系统不详。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室先进技术部门助理副主管马克-西格(Mark Seager)表示，“Linux系统已经主宰了高性能计算的市场。”该实验室有5台超级计算机位列全球顶尖500台超级计算机之中，其中包括世界上性能最强大的超级计算机“蓝色基因/L”和排名第5的“雷鸣”。这两台计算机与该实验室的其他超级计算机一样，都安装了Linux操作系统。此前这些机器上安装的是IBM版本的Unix操作系统--AIX操作系统。

西格认为，该实验室选择Linux系统的部分原因是它是“开放源代码”的，这意味着使用者可以配合自身的需求，对代码进行修改。另外，使用

Linux系统也无需付出授权费用。此外，西格表示，Linux系统超出Unix操作系统(如IBM的AIX操作系统和Sun微系统的Solaris操作系统)的原因是，这些系统包含了很多针对商业应用的特点，但是这些也相应限制了系统的性能。西格举例解释说，AIX操作系统所拥有的“虚拟功能”，允许许多软件共享同一处理器，但是这“正好降低了性能”。

Linux系统的创始人李纳斯.托瓦兹(Linus Torvalds)认为，Linux系统受欢迎是因为其可以在使用包括英特尔微处理器和IBM及惠普的RISC处理器在内的20多种硬件架构上运行，而与此同时，Unix操作系统仅能在一至两种硬件架构上运行。托瓦兹表示，“当然，这20多种架构中仅有少数与高性能计算有关。但这仍是个巨大的优势。Linux容易获取，没有授权费用，具备一切相应的基础结构，并且在任意硬件上都运行顺畅。”

当然也有少量的使用windows的超级操作系统的。还有UNiX

Ⅵ 和C++相比用Fortran编程是怎样的体验

从编程的角度来看，使用FORTRAN 77的体验绝对不好，如果要用一个字形容，那就是“脏“。相比C++，FORTRAN显得非常木讷和笨拙，语言特性也很原始。但这样的特性也有它的内在逻辑。FORTRAN编程的逻辑是绝对的计算效率至上。用FORTRAN写的程序往往是运行在超级计算机上的科学计算项目，由于运算规模很大，它们对性能有着近乎偏执的极端追求。计算效率和程序的可读性往往无法兼容。极端的效率至上要求我们在循环中尽量用明确的代码代替条件语句，以减少跳转导致的CPU流水线的“气泡”（pipeline bubble）；尽可能不调用函数，而是把计算程序全部写在一起，以减小调用函数导致的效率损失；不用OOP，特别要避免频繁创建、销毁和传递对象，这些操作可以让一个原本10分钟就能完成的计算拖满一整天。

Ⅶ 《自然》评选改变科学的10个计算机代码项目

从Fortran到arXiv.org，这些计算机编码和平台让生物学、气候科学和物理学等学科的发展达到了真正“日新月异”的速度。

2019年，事件视界望远镜团队让世界首次看到了黑洞的样子。不过，研究人员公布的这张发光环形物体的图像并不是传统的图片，而是经过计算获得的。利用位于美国、墨西哥、智利、西班牙和南极地区的射电望远镜所得到的数据，研究人员进行了数学转换，最终合成了这张标志性的图片。研究团队还发布了实现这一壮举所用的编程代码，并撰文记录这一发现，其他研究者也可以在此基础上进一步加以分析。

这种模式正变得越来越普遍。从天文学到动物学，在现代每一项重大科学发现的背后，都有计算机的参与。美国斯坦福大学的计算生物学家迈克尔·莱维特因“为复杂化学系统创造了多尺度模型”与另两位研究者分享了2013年诺贝尔化学奖，他指出，今天的笔记本电脑内存和时钟速度是他在1967年开始获奖工作时实验室制造的计算机的1万倍。“我们今天确实拥有相当可观的计算能力，”他说，“问题在于，我们仍然需要思考。”

如果没有能够解决研究问题的软件，以及知道如何编写并使用软件的研究人员，一台计算机无论再强大，也是毫无用处的。如今的科学研究从根本上已经与计算机软件联系在一起，后者已经渗透到研究工作的各个方面。近日，《自然》（Nature）杂志将目光投向了幕后，着眼于过去几十年来改变科学研究的关键计算机代码，并列出了其中10个关键的计算机项目。

这台CDC 3600型计算机于1963年交付给位于科罗拉多州博尔德的国家大气研究中心，研究者在Fortran编译器的帮助对其进行了编程

语言先驱：Fortran编译器（1957年）

最初的现代计算机并不容易操作。当时的编程实际上是手工将电线连接成一排排电路来实现的。后来出现了机器语言和汇编语言，允许用户用代码为计算机编程，但这两种语言都需要对计算机的架构有深入的了解，使得许多科学家难以掌握。

20世纪50年代，随着符号语言的发展，特别是由约翰·巴克斯及其团队在加州圣何塞的IBM开发的“公式翻译”语言Fortran，这种情况发生了变化。利用Fortran，用户可以用人类可读的指令来编程，例如x = 3 + 5。然后由编译器将这些指令转换成快速、高效的机器代码。

不过，这一过程仍然很不容易。早期的程序员使用打孔卡来输入代码，而复杂的模拟可能需要数万张打孔卡。尽管如此，新泽西州普林斯顿大学的气候学家真锅淑郎（Syukuro Manabe）还是指出，Fortran让非计算机科学家也能编程，“这是我们第一次能够自己给计算机编程”。他和同事们利用这种语言开发的气候模型是最早取得成功的模型之一。

Fortran发展至今已经到了第八个十年，它仍然广泛应用于气候建模、流体动力学、计算化学等学科，这些学科都涉及到复杂线性代数并需要强大的计算机来快速处理数字。Fortran生成的代码速度很快，而且仍然有很多程序员知道如何编写。古早的Fortran代码库仍然活跃在世界各地的实验室和超级计算机上。“以前的程序员知道他们在做什么，”美国海军研究院的应用数学家和气候模型师弗兰克·吉拉尔多说，“他们非常注重内存，因为他们拥有的内存非常少。”

信号处理器：快速傅立叶变换（1965）

当射电天文学家扫描天空时，他们捕捉到的是随时间变化的复杂信号杂音。为了理解这些无线电波的本质，他们需要看到这些信号作为频率的函数时是什么样的。一种名为“傅里叶变换”的数学过程可以帮到研究人员，但它的效率很低，对于一个大小为N的数据集需要N^2次计算。

1965年，美国数学家詹姆斯·库利和约翰·杜基想出了一种加速该过程的方法。快速傅里叶变换（FFT）通过递归（一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的编程方法）将计算傅里叶变换的问题简化为N log2（N）步。随着N的增加，速度也会提高。对于1000个点，速度提升大约是100倍；100万个点则是5万倍。

这个“发现”实际上是一个再发现，因为德国数学家高斯在1805年就对此进行了研究，但他从未发表过。而詹姆斯·库利和约翰·杜基做到了，他们开启了傅里叶变换在数字信号处理、图像分析、结构生物学等领域的应用，成为应用数学和工程领域的重大事件之一。FFT在代码中的应用已有很多次，近年一个流行的方案是FFTW，被认为是世界上最快的FFT。

保罗·亚当斯是加州劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理学和综合生物成像部门的主任，他回忆称，当他在1995年改进细菌蛋白质凝胶的结构时，即使使用FFT和超级计算机，也需要“很多个小时，甚至数天”的计算。“如果在没有FFT的情况下尝试做这些，我不知道在现实中应该如何做到，”他说，“那可能要花很长时间。”

分子编目：生物数据库（1965年）

数据库是当今科学研究中不可或缺的组成部分，以至于人们很容易忘记它们也是由软件驱动的。过去的几十年中，数据库资源的规模急剧膨胀，影响了许多领域，但或许没有哪个领域的变化会比生物学领域更引人注目。

蛋白质数据库Protein Data Bank拥有超过17万个分子结构的档案，包括这种细菌的“表达子”（expressome），其功能是结合RNA和蛋白质合成的过程。

今天，科学家所用的庞大基因组和蛋白质数据库源于美国物理化学家玛格丽特·戴霍夫的工作，她也是生物信息学领域的先驱。20世纪60年代初，当生物学家们致力于梳理蛋白质的氨基酸序列时，戴霍夫开始整理这些信息，以寻找不同物种之间进化关系的线索。她与三位合著者于1965年发表了《蛋白质序列和结构图谱》，描述了当时已知的65种蛋白质的序列、结构和相似性。 历史 学家布鲁诺·斯特拉瑟在2010年写道，这是第一个“与特定研究问题无关”的数据集，它将数据编码在打孔卡中，这使得扩展数据库和搜索成为可能。

其他“计算机化”的生物数据库紧随其后。蛋白质数据库Protein Data Bank于1971年投入使用，如今详细记录了超过17万个大分子结构。加州大学圣地亚哥分校的进化生物学家拉塞尔·杜利特尔在1981年创建了另一个名为Newat的蛋白质数据库。1982年，美国国立卫生研究院（NIH）与多个机构合作，成立了GenBank数据库，这是一个开放获取的DNA序列数据库。

这些数据库资源在1983年7月证明了其存在价值。当时，由伦敦帝国癌症研究基金会蛋白质生物化学家迈克尔·沃特菲尔德领导的团队，与杜利特尔的团队各自独立报道了一个特殊的人类生长因子序列与一种导致猴子出现癌症的病毒蛋白质之间的相似性。观察结果显示了一种病毒诱发肿瘤机制——通过模仿一种生长因子，病毒会诱导细胞不受控制地生长。美国国家生物技术信息中心（NCBI）前主任詹姆斯·奥斯特尔说：“这一结果让一些对计算机和统计学不感兴趣的生物学家头脑里灵光一闪：我们可以通过比较序列来了解有关癌症的一些情况。”

奥斯特尔还表示，这一发现标志着“客观生物学的到来”。除了设计实验来验证特定的假设，研究人员还可以挖掘公共数据集，寻找那些实际收集数据的人可能从未想到的联系。当不同的数据集连接在一起时，这种力量就会急剧增长。例如，NCBI的程序员在1991年通过Entrez实现了这一点；Entrez是一个可以让研究人员在DNA、蛋白质和文献之间自由检索和比对的工具。

预测领先者：大气环流模式（1969年）

在第二次世界大战结束时，计算机先驱约翰·冯·诺伊曼开始将几年前用于计算弹道轨迹和武器设计的计算机转向天气预测问题。真锅淑郎解释道，在那之前，“天气预报只是经验性的”，即利用经验和直觉来预测接下来会发生什么。相比之下，冯·诺伊曼的团队“试图基于物理定律进行数值天气预测”。

新泽西州普林斯顿的美国国家海洋和大气管理局（NOAA）地球物理流体动力学实验室的建模系统部门负责人Venkatramani Balaji表示，几十年来，人们已经熟知这些方程式。但早期的气象学家无法实际解决这些问题。要做到这一点，需要输入当前的条件，计算它们在短时间内会如何变化，并不断重复。这个过程非常耗时，以至于在天气状况实际出现之前还无法完成数学运算。1922年，数学家刘易斯·弗莱·理查森花了几个月时间计算德国慕尼黑的6小时预报。根据一段 历史 记载，他的结果是“极不准确的”，包括“在任何已知的陆地条件下都不可能发生的”预测。计算机使这个问题变得很容易解决。

20世纪40年代末，冯·诺伊曼在普林斯顿高等研究院建立了天气预报团队。1955年，第二个团队——地球物理流体动力学实验室——开始进行他所谓的“无限预测”，也就是气候建模。

真锅淑郎于1958年加入气候建模团队，开始研究大气模型；他的同事柯克·布莱恩将这一模型应用在海洋研究中。1969年，他们成功将二者结合起来，创造了《自然》杂志在2006年所说的科学计算“里程碑”。

今天的模型可以将地球表面划分为一个个25公里 25公里的正方形，并将大气层划分为数十层。相比之下，真锅淑郎和布莱恩的海洋-大气联合模型划分的面积为500平方公里，将大气分为9个层次，只覆盖了地球的六分之一。尽管如此，Venkatramani Balaji表示，“这个模型做得很好”，使研究团队第一次能够通过计算机预测二氧化碳含量上升的影响。

数字运算机：BLAS（1979年）

科学计算通常涉及到使用向量和矩阵进行相对简单的数学运算，但这样的向量和矩阵实在太多了。但在20世纪70年代，还没有一套普遍认可的计算工具来执行这些运算。因此，从事科学工作的程序员会将时间花在设计高效的代码来进行基本的数学运算，而不是专注于科学问题。

加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室的Cray-1超级计算机。在BLAS编程工具于1979年问世之前，并没有线性代数标准可供研究人员在Cray-1超级计算机等机器上工作

编程世界需要一个标准。1979年，这样的标准出现了：基本线性代数程序集（Basic Linear Algebra Subprograms，简称BLAS）。这是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库，如矢量或矩阵乘法。该标准一直发展到1990年，为向量数学和后来矩阵数学定义了数十个基本例程。

美国田纳西大学计算机科学家、BLAS开发团队成员杰克·唐加拉表示，事实上，BLAS把矩阵和向量数学简化成了和加法和减法一样基本的计算单元。

美国德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家Robert van de Geijn指出，BLAS“可能是为科学计算定义的最重要的接口”。除了为常用函数提供标准化的名称之外，研究人员还可以确保基于BLAS的代码在任何计算机上以相同方式工作。该标准还使计算机制造商能够优化BLAS的安装启用，以实现在其硬件上的快速操作。

40多年来，BLAS代表了科学计算堆栈的核心，也就是使科学软件运转的代码。美国乔治·华盛顿大学的机械和航空航天工程师洛雷娜·巴尔巴称其为“五层代码中的机械”。而杰克·唐加拉说：“它为我们的计算提供了基础结构。”

显微镜必备：NIH Image（1987年）

20世纪80年代初，程序员韦恩·拉斯班德在马里兰州贝塞斯达的美国国立卫生研究院的脑成像实验室工作。该实验室拥有一台扫描仪，可以对X光片进行数字化处理，但无法在电脑上显示或分析。为此，拉斯班德写了一个程序。

这个程序是专门为一台价值15万美元的PDP-11小型计算机设计的，这是一台安装在架子上的计算机，显然不适合个人使用。然后，在1987年，苹果公司发布了Macintosh II，这是一个更友好、更实惠的选择。拉斯班德说：“在我看来，这显然是一种更好的实验室图像分析系统。”他将软件转移到新的平台上，并重新命名，建立了一个图像分析生态系统。

NIH Image及其后续版本使研究人员能在任何计算机上查看和量化几乎任何图像。该软件系列包括ImageJ，一个拉斯班德为Windows和Linux用户编写的基于Java的版本；以及Fiji，这是ImageJ的分发版，由德国德累斯顿的马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所的Pavel Tomancak团队开发，其中包括关键的插件。“ImageJ无疑是我们所拥有的最基础的工具，”布洛德研究所（由麻省理工学院和哈佛大学联合创立）成像平台的计算生物学家贝丝·契米妮说，“我从来没有和一个使用过显微镜，但没有使用过ImageJ或Fiji的生物学家说过话。”

拉斯班德表示，部分原因可能是这些工具是免费的。但威斯康星大学麦迪逊分校的生物医学工程师Kevin Eliceiri指出，另一个原因是用户可以很容易地根据自己的需求定制工具。自拉斯班德退休后，Kevin Eliceiri的团队一直领导着ImageJ的开发。ImageJ提供了一个看似简单、极简主义的用户界面，自20世纪90年代以来基本上没有改变。然而，由于其内置的宏记录器（允许用户通过记录鼠标点击和菜单选择的序列来保存工作流）、广泛的文件格式兼容性和灵活的插件架构，该工具具有无限的可扩展性。该团队的编程主管柯蒂斯·鲁登表示，有“数以百计的人”为ImageJ贡献了插件。这些新添加的功能极大扩展了研究人员的工具集，例如在视频中跟踪对象或自动识别细胞的功能。

Kevin Eliceiri说：“这个程序的目的不是做到一切或终结一切，而是服务于用户的目标。不像Photoshop和其他程序，ImageJ可以成为你想要的任何东西。”

序列搜索器：BLAST （1990年）

可能没有什么能比把软件名称变成动词更能说明文化的相关性了。提到搜索，你会想到谷歌；而提到遗传学，研究者会立刻想到BLAST。

通过诸如替代、删除、缺失和重排等方式，生物将进化中的改变蚀刻在分子序列中。寻找序列之间的相似性——特别是蛋白质之间的相似性——可以让研究人员发现进化关系，并深入了解基因功能。在迅速膨胀的分子信息数据库中，想要快速而准确地做到这一点并不容易。

玛格丽特·戴霍夫在1978年提供了关键的进展。她设计了一种“点接受突变”矩阵，使研究人员不仅可以根据两种蛋白质序列的相似程度，还可以根据进化距离来为评估它们的亲缘关系。

1985年，弗吉尼亚大学的威廉·皮尔森和NCBI的大卫·利普曼引入了FASTP，这是一种结合了戴霍夫矩阵和快速搜索能力的算法。

数年后，利普曼与NCBI的沃伦·吉什和斯蒂芬·阿特舒尔，宾夕法尼亚州立大学的韦伯·米勒，以及亚利桑那大学的吉恩·迈尔斯一起开发了一种更强大的改进技术：BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。BLAST发布于1990年，将处理快速增长的数据库所需的搜索速度，与提取进化上更为遥远的匹配结果的能力结合起来。与此同时，该工具还可以计算出这些匹配发生的概率。

阿特舒尔表示，计算结果出来得非常快，“你可以输入搜索内容，喝一口咖啡，搜索就完成了。”但更重要的是，BLAST很容易使用。在一个通过邮寄更新数据库的时代，沃伦·吉什建立了一个电子邮件系统，后来又建立了一个基于网络的架构，允许用户在NCBI计算机上远程运行搜索，从而确保搜索结果始终是最新的。

哈佛大学的计算生物学家肖恩·艾迪表示，BLAST系统为当时处于萌芽阶段的基因组生物学领域提供了一个变革性的工具，即一种根据相关基因找出未知基因可能功能的方法。对于各地的测序实验室，它还提供了一个新颖的动词。“它是众多由名词变成动词的例子之一，”艾迪说，“你会说，你正准备BLAST一下你的序列。”

预印本平台：arXiv.org （1991年）

20世纪80年代末，高能物理学家经常将他们已投稿的论文手稿副本邮寄给同行，征求他们的意见——但只发给少数人。物理学家保罗·金斯帕格在2017年写道：“处于食物链较低位置的人依赖于一线研究者的成果，而非精英机构中有抱负的研究人员则往往身处特权圈以外。”

1991年，当时在新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室工作的金斯帕格编写了一个电子邮件自动应答程序，希望建立一个公平的竞争环境。订阅者每天都会收到预印本列表，每一篇都与文章标识符相关联。只需通过一封电子邮件，世界各地的用户就可以从实验室的计算机系统中提交或检索论文，并获得新论文的列表，或按作者或标题进行搜索。

金斯帕格的计划是将论文保留三个月，并将内容限制在高能物理学界。但一位同事说服他无限期地保留这些文章。他说：“就在那一刻，它从布告栏变成了档案馆。”于是，论文开始从比各个领域如潮水般涌来。1993年，金斯伯格将这个系统迁移到互联网上，并在1998年将其命名为arXiv.org，沿用至今。

arXiv成立已近30年，拥有约180万份预印本，全部免费提供，而且每月有超过1.5万份论文提交，下载量达3000万次。十年前，《自然-光子学》（Nature Photonics）的编辑在评论arXiv创立20周年时写道：“不难看出为什么arXiv的服务会如此受欢迎，这个系统让研究人员能快速而方便地插上旗帜，显示他们所做的工作，同时避免投稿传统同行评议期刊时的麻烦和时间成本。”

arXiv网站的成功也促进了生物学、医学、 社会 学和其他学科同类预印本网站的繁荣。在如今已出版的数万份关于新冠病毒的预印本中就可以看到这种影响。“很高兴看到30年前在粒子物理学界之外被认为是异端的方法，现在被普遍认为是平淡无奇和自然而然的，”金斯伯格说，“从这个意义上说，它就像一个成功的研究项目。”

数据浏览器：IPython Notebook （2011年）

2001年，费尔南多·佩雷斯还是一位希望“寻找拖延症”的研究生，当时他决定采用Python的一个核心组件。

Python是一种解释型语言，这意味着程序是逐行执行的。程序员可以使用一种称为“读取-评估-打印循环”（read–evaluate–print loop，简称REPL）的计算调用和响应工具，在其中输入代码，然后由解释器执行代码。REPL允许快速 探索 和迭代，但佩雷斯指出，Python的REPL并不是为科学目的而构建的。例如，它不允许用户方便地预加载代码模块，也不允许打开数据可视化。因此，佩雷斯自己编写了另一个版本。

结果就是IPython的诞生，这是一个“交互式”Python解释器，由佩雷斯在2001年12月推出，共有259行代码。十年后，佩雷斯与物理学家布莱恩·格兰杰和数学家埃文·帕特森合作，将该工具迁移到web浏览器上，推出了IPython Notebook，开启了一场数据科学革命。

与其他计算型Notebook一样，IPython Notebook将代码、结果、图形和文本合并在一个文档中。但与其他类似项目不同的是，IPython Notebook是开源的，邀请了大量开发者社区的参与其中。而且它支持Python，一种很受科学家欢迎的语言。2014年，IPython演变为Jupyter，支持大约100种语言，允许用户在远程超级计算机上 探索 数据，就像在自己的笔记本电脑上一样轻松。

《自然》杂志在2018年写道：“对于数据科学家，Jupyter实际上已经成为一个标准。”当时，在GitHub代码共享平台上有250万个Jupyter Notebook；如今，这一数字已经发展到1000万个，在2016年引力波的发现，以及2019年的黑洞成像工作中，它们都发挥了重要的作用。佩雷斯说：“我们对这些项目做出了很小的贡献，这是非常值得的。”

快速学习器：AlexNet（2012年）

人工智能有两种类型。一种是使用编码规则，另一种则通过模拟大脑的神经结构来让计算机“学习”。加拿大多伦多大学的计算机科学家杰弗里•辛顿表示，几十年来，人工智能研究人员一直认为后者是“一派胡言”。但在2012年，他的研究生亚力克斯·克里泽夫斯基和伊尔亚·苏茨克维证明了事实并非如此。

在一年一度的ImageNet比赛中，研究人员被要求在一个包含100万张日常物体图像的数据库中训练人工智能，然后在一个单独图像集上测试生成的算法。辛顿表示，当时最好的算法错误分类了大约四分之一的图像。克里泽夫斯基和苏茨克维的AlexNet是一种基于神经网络的“深度学习”算法，它将错误率降低到了16%。辛顿说：“我们基本上把错误率减半了，或者说几乎减半了。”

辛顿还指出，该团队在2012年的成功反映了足够大的训练数据集与出色的编程，以及新出现的图形处理单元的强大能力的结合。图形处理单元是最初设计用来加速计算机视频性能的处理器。“突然之间，我们可以将（算法）运行速度提高30倍，”他说，“或者说，学习多达30倍的数据。”

真正的算法突破实际上发生在三年前，当时辛顿的实验室创建了一个神经网络，可以比经过几十年改进的传统人工智能更准确地识别语音。“只是稍微好一点，”辛顿说，“但这已经预示了某些东西。”

这些成功预示着深度学习在实验室研究、临床医学和其他领域的崛起。通过人工智能的深度学习，手机能够理解语音查询，图像分析工具能够很容易地在显微照片中识别出细胞；这就是为什么AlexNet会成为众多从根本上改变科学，也改变世界的工具之一。（任天）

Ⅷ 编程语言有哪些 有哪些编程语言

1、编程语言一、C语言，C语言是世界上最流行、使用最广泛的高级程序设计语言之一。在操作系统和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它高级语言，许多大型应用软件都是用C语言编写的。C语言绘图能力强，具有可移植性，并具备很强的数据处理能力，因此适于编写系统软件，三维，二维图形和动画。它是数值计算的高级语言。

2、编程语言二、java，Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的总称。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。

3、编程语言三、c++，C++这个词在中国大陆的程序员圈子中通常被读做“C加加”，而西方的程序员通常读做“C plus plus”，“CPP”。 它是一种使用非常广泛的计算机编程语言。C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计语言。它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计等多种程序设计风格。

Ⅸ 哪个编程语言,是世界上最好的语言

从辩证的角度考虑没有哪个编程语言是最好的，适合自己的才是最好的，无论一个编程语言有多少优势。
相信不同的程序员会有不同的答案。常用的编程语言有C++、 C、Java、C#、Python等等。每种编程语言都自身的优点，但也是或多或少的存在这一些缺陷。所以对于程序员来说那编程语言适合项目的开发并且使用顺手那么那种语言就是最好的语言。比如说几乎不会有程序员去拿PHP、C#、Python来做嵌入式的开发。所以要选择是使用哪种语言就要看所要使用的平台环境。下面就来大概说说不同语言的特点吧。

C语言，它既有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点，它是结构式语言
简洁紧凑、灵活方便；运算符丰富；数据类型丰富；表达方式灵活实用；允许直接访问物理地址，对硬件进行操作；生成目标代码质量高，程序执行效率高；可移植性好；

C++是面向对象的C语言，由于偏底层，所以性能非常高，仅次于C语言，主要用在一个要求高性能的领域。。。这个不好说，因为实际需求上，用处挺杂的，而且也确实不太好学。

PHP是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Perl以及java的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。

Java具有卓越的通用性、高效性、安全性，广泛应用于个人PC、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群
python语言，是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能用其他语言制作的各种模块轻松地联结在一起

C#和Java极其相似；它包括了诸如单一继承、接口、与Java几乎同样的语法和编译成中间代码再运行的过程。但是C#与Java有着明显的不同，它借鉴了Delphi，与COM是直接集成的，而且它是微软公司 .NET windows网络框架的主角
总结起来：
PHP：没有什么突出的优点
C 底层操作、性能优化
Java、C# 库多通用型强。
Python 语言清晰明白
C++ 什么都能干全能

Ⅹ 计算机编程语言有哪些

机器语言，汇编语言，高级语言。

JavaScript：一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。

Java：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

(10)超级计算机能用什么编程扩展阅读：

注意事项：

注意保护眼睛和颈椎。程序员需要天天对着电脑敲键盘，眼睛和颈椎会承受很大的压力，所以时刻要提醒个人注意健康。

看别人的源码，其实看别人的源码往往比用户写更有价值。如果可以看懂别人的源码，并且分析出来别人是怎么样的原理。那么处理一些逻辑的时候头脑会很零活。

脑海中出现一段比较有意思的代码时一定要，写出来看看是否可以被执行，所谓1万行代码成就一个高手，10万行代码成就一位大神。