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一、电脑编程在哪里打开
电脑编程在哪里打开是许多初学者都会遇到的一个问题。为了帮助大家更好地掌握电脑编程的基础知识，本文将按照序号的方式列出关于电脑编程在哪里打开的重点，并进行概述。
1.集成开发环境（IDE）：大部分编程语言都有相应的集成开发环境，例如Python常用的PyCharm、Java常用的Eclipse和IntelliJIDEA等。这些IDE提供了代码编辑、调试、运行等功能，方便程序员进行编程工作。
2.文本编辑器：除了IDE，你还可以使用文本编辑器来编写代码，例如Notepad++、SublimeText等。虽然这些编辑器的功能相对较少，但它们轻量且启动速度快，适合编写简单的代码。
3.命令行界面：对于一些高级用户，他们更习惯于使用命令行界面来编写和运行代码。在Windows系统中，可以使用命令提示符或PowerShell；在Mac和Linux系统中，可以使用终端。通过命令行界面，你可以使用各种命令来操作文件、编译代码等。
4.在线编程平台：现在有许多在线编程平台提供云端的开发环境，例如LeetCode、Codeforces等。你可以在这些平台上直接编写代码并提交，无需在自己的电脑上安装任何软件。
5.浏览器扩展：有些编程语言或工具还提供了浏览器扩展，例如Scratch、Blockly等。你可以直接在浏览器中编写代码，无需下载任何软件。
6.移动设备应用：随着移动设备性能的提升，也有一些编程应用可以在手机或平板上运行，例如Pydroid（Python）、AIDE（Android）等。这样你就可以随时随地进行编程学习。
电脑编程在哪里打开取决于你的需求和习惯。如果你是初学者，建议从集成开发环境开始，因为它们提供了丰富的功能和良好的用户体验。如果你已经熟悉某个语言或工具，可以尝试其他方式来拓宽你的编程视野。无论哪种方式，关键是不断实践和探索，才能真正掌握电脑编程的技能。
二、电脑怎么进入编程模式
电脑进入编程模式的方法：
1、现在的很多编程工具都是写代码，编译运行在一个程序窗口里的；
2、那就是所谓的IDE（集成开发环境）。
3、安装了开发工具后，就有这样的一个程序，启动程序也就进入了编程界面。
计算机俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
编程的终结：经典计算机领域正迎来剧变
我们大多数人都是恐龙，等待着流星的撞击。撰文|MattWelsh
本文作者MattWelsh(mdw@mdw.la)是一家最近成立的初创公司Fixie.ai（致力于开发人工智能功能来支持软件开发团队）的首席执行官和联合创始人。他曾是哈佛大学计算机科学教授、谷歌的工程总监、苹果的工程主管，以及OctoML的工程高级副总裁。他在加州大学伯克利分校获得博士学位的时候，人工智能还不太会下国际象棋。
本文TheEndofProgramming发表于JANUARY2023|VOL.66|NO.1|COMMUNICATIONSOFTHEACM（《美国计算机协会通讯》），本文只代表着其中一种观点，但由权威刊出，说明这种观点值得关注。
上世纪80年代，我长大了，开始在家中为CommodoreVIC-20和Apple等个人电脑编程。我在大学里继续学习计算机科学(CS)，并最终在伯克利获得博士学位，我的大部分专业培训都植根于我称之为“经典”的CS：编程、算法、数据结构、系统、编程语言。在经典计算机科学中，最终目标是将一个想法简化为由Java、C++或Python等语言编写的程序。经典计算机科学中的每一个思想——无论多么复杂，从数据库连接算法到令人难以置信而滑稽的Paxos共识协议——都可以表达为人类可读、可理解的程序。
上世纪90年代初，当我还在上大学的时候，我们还处于AI寒冬的深处，AI作为一个领域同样被经典算法所主导。我在康奈尔大学的第一份研究工作是和DanHuttenlocher一起工作，他是计算机视觉领域的领军人物（现在是麻省理工学院施瓦茨曼计算学院的院长）。1995年前后，在Huttenlocher的计算机视觉的博士生课程中，我们从未讨论过任何类似于深度学习或神经网络的东西，而是经典算法，如Canny边缘检测、光流和Hausdorff距离。深度学习还处于起步阶段，还没有被认为是主流人工智能，更不用说主流计算机科学了。
当然，这是30年前的事情了，从那时起发生了很多变化，但有一件事没有真正改变——计算机科学是一门“数据结构、算法和编程”作为其核心的学科来教授的。如果再过30年，甚至10年，我们还在用这种方式研究计算机科学，我会感到惊讶的。事实上，我认为计算机科学作为一个领域正在经历一个巨大的变迁——我们中很少有人真正做好了准备。
编程将被淘汰，我相信“写程序”的传统观念正在走向消亡。事实上，除了非常专业的应用，我们所知道的大多数软件将被经过训练而不是编程的人工智能系统所取代。在需要一个“简单”程序的情况下（毕竟，并不是所有的程序都需要一个运行在GPU集群上、有数千亿个参数的大模型），这些程序本身将由人工智能生成，而不是手工编码。
我不认为这个想法很疯狂。毫无疑问，从（相对）原始的电气工程洞穴中走出的最早的计算机科学先驱们坚信，所有未来的计算机科学家都需要对半导体、二进制算术和微处理器设计有深刻的理解才能理解软件。快进到今天，我敢打赌99%的编写软件的人几乎不知道CPU是如何工作的，更不用说晶体管设计的物理基础了。进一步地说，我相信未来的计算机科学家将远离“软件”的经典定义，他们将很难逆转链表或实现快速排序。(见鬼，我不确定我是否还记得如何实现快速排序。)
像CoPilot这样的AI编码助手只是触及了我所描述的内容的表面。在我看来，很明显，未来所有的程序最终都将由AI来编写，而人类充其量只能扮演监督的角色。任何怀疑这一预测的人只需看看AI内容生成的其他方面（如图像生成）正在取得的惊人进展。DALL-Ev1和仅在15个月后宣布的DALL-Ev2在质量和复杂性上的差异是惊人的。如果说我在过去几年的人工智能工作中学到了什么，那就是，人们很容易低估日益庞大的人工智能模型的力量。几个月前还像是科幻小说的事情正在迅速成为现实。
（创造出令人惊艳的图像，https://openai.com/dall-e-2/）
所以，我不只是在谈论像Github的CoPilot[1]取代程序员，而要说的是，用训练模型取代编写程序的整个概念。在未来，计算机科学的学生将不需要学习诸如如何向二叉树添加节点或C++代码这样的平凡技能。这种教育将会过时，就像教工程专业的学
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