软件编程和计算机编程有什么区别？

编程和维护是两件完全不同的事情。

编程是编写软件，在键盘上输入单词，并输入设备绘制的图像。

而维护是处理硬件，这是真实的东西，比如显示器、键盘、鼠标等。

编程几乎总是自学成才。

我不知道维修。

但软件的报酬通常高于硬件。

初级阶段可以毫无区别地考虑。

常用的计算机编程软件包括MATLAB、Visual C++、R软件等。

计算机上还有很多常用的编程软件，如vscode、webstrome，以及前端常用的H Builder等。

它们很多，但其中许多是带利息购买的。

计算机语言的种类很多，可以分为三类：机器语言、汇编语言和高级语言。

计算机唯一可以识别的语言是机器语言，它是 0 和 1 的组合。 但通常人们在编程时不会使用机器语言，因为它很难记忆和识别。

通用编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。

高级语言主要是相对于汇编语言而言的，汇编语言不指特定的语言，而是包括许多编程语言，如流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法和命令格式是不同的。

计算机编程是用分析创建的源**可用于配置计算机系统的相关区域。 计算机程序员您可以选择在各种编程功能中发挥作用，也可以专注于家庭或工作场所计算机的开发、支持或维护。

编程是编程程序的中文简称，是让计算机**解决某个问题，为某个计算系统规定一定的计算方法，使计算系统按照计算方法运行，最后得到相应结果的过程。

为了让计算机理解人类的意图，人类必须以计算机能够理解的形式告诉计算机要解决的问题的思想、方法和手段，这样计算机才能按照人类的指令一步一步地工作，完成一项特定的任务。 人与计算系统之间的这种通信过程就是编程。

编程：设计一个具有逻辑流功能的“可控系统”[注：编程不一定是针对计算机程序的，但对于具有逻辑计算能力的系统，可以认为是编程。 】

运作方式

计算机不用于机器语言。

其他源程序。

无法直接识别、理解和执行的内容必须转换为计算机可以以某种方式直接执行的内容。

这将是一种高级编程语言。

有两种方法可以将编写的源程序转换为计算机目标程序：解释和编译。

用高级语言解释计算机的方式。

编写的源程序是同时解释和执行的，不能形成目标文件和可执行文件。

在编译模式下，首先通过所用编程语言对应的编译器对源程序进行处理，然后通过源程序的词法分析、句法分析、语义分析、生成和优化等阶段将处理后的源程序转换为二进制程序。

** 表示目标程序。

然后，将程序中使用的函数调用和系统函数调用通过连接程序处理嵌入到目标程序中，形成可以连续执行的二进制可执行文件。 可以调用此可执行文件来实现程序员在相应源程序文件中指定的相应功能。

如果你做Web开发，那么对电脑的要求就不高了，i5处理器以上，8G内存，1T硬盘完全可以满足大多数Web开发场景的要求，其他配置比如显卡没有要求，集成显卡也是可以的。 对于程序开发来说，因为要长时间面对屏幕，所以最好有更大的显示器，而且电池容量也尽可能大，至少可以工作4小时以上。

如果做大数据开发，对电脑的内存要求更高，简单来说，内存越大越好，最好是16G以上，大数据开发是内存密集型的。 一些商业大数据平台往往对内存有32GB以上的基本要求，因为如果内存小，会严重影响性能，尤其是使用Spark平台的话。 大数据开发对CPU的要求不高，i5以上即可满足要求。

如果你做人工智能开发，你对电脑的显卡有很高的要求。 因为人工智能的算法实现往往会考验GPU的算力。 目前，人工智能处理框架有三种常见的架构，分别是CPU+GPU、CPU+FPGA和CPU+ASIC，其中FPGA代表现场可编程门阵列，ASIC是专用集成电路。

在这三种架构中，由于GPU可以并行处理大量数据，因此更适合深度学习场景，因此CPU+GPU是目前的主流架构，这就要求做人工智能开发的计算机要有强大的GPU。 对于个人来说，至少要购买一块计算能力强的独立显卡。

如果你做移动互联网开发，那么就需要选择苹果系列的笔记本电脑，因为你想做iOS开发，所以买一个MBP比较方便，i5+8G内存可以满足大部分开发场景的要求。

我的研究方向是大数据和人工智能，也是大数据方向的研究生，我会在今日头条上陆续写一些关于大数据的文章。

我认为内存大、运行速度快的计算机最适合编程，因为它们可以提高程序员的工作效率。

算力很强，处理器很先进，芯片可以存储很多知识，这样的电脑适合编程，不会有卡顿。

你可以买笔记本电脑，我推荐大家的品牌是苹果品牌，这是一个非常好的品牌，非常适合编程。

如果是专业程序员使用专业编程，则需要一台配置更高的计算机，因为调试专业软件程序时计算量比较大，系统要求也比较高