Вопросы по изучению C

А почему бы нет? Cairo в руки и вперед.

на C сложнее грохнуть производительность всеже:)

За счет чего?

на C сложнее грохнуть производительность

Грохнуть производительность всегда просто, разве что в си может быть понятнее, где именно.

за счет меньшего количества способов которыми можно создать косяк.

Нелинейные сумматоры со взвешенными связями будете рисовать? :) Скучно.

Модель биологического нейрона подразумевает максимальное сходство с реальным нейроном, а нейросеть — с мозгом. Тут нужно учитывать такие явления, как синаптическая пластичноссть, долговременная потенциация, пачечная активность и т. п.

В таком случае хотелось бы, чтобы Вы оповестили меня о результатах данной работы. Интересное направление. Непрерывный сигнал, обратные связи, спайки. Сам давно хотел заняться экспериментами в этой области.

не существует книг, одновременно обучающих использованию ножа и бензопилы.

Надо было искать книги не для лесорубов, а для маньяков :)

В таком случае хотелось бы, чтобы Вы оповестили меня о результатах данной работы. Интересное направление. Непрерывный сигнал, обратные связи, спайки. Сам давно хотел заняться экспериментами в этой области.

В мае защита курсовой, обязательно оповещу :) А пока можете глянуть эти программы:

http://www.neuron.yale.edu/neuron/

http://www.briansimulator.org/

Они обе свободные, первая на C++, более профессиональная, вторая на Python, лучше подойдёт для ознакомления.

Не ставьте телегу впереди лошади. Если есть задача «создание моделей биологического нейрона и нейросетей» то и надо заниматься её изучением. Когда будут понятны алгоритмы которые надо реализовать - возьмёте справочник по целевому языку (в вашем случае С) и за неделю реализуете. Непонятные или сложные моменты спросите на форуме - вам ответят и помогут.

Из killing-feature C++ - классы и шаблоны, а точнее библиотека Standard Template Library (STL). Еще я пользуюсь cin/cout/cerr/clog - это облегчает жизнь в некоторых ситуациях. Еще исключения неплохи, но я ими редко пользуюсь. Это я к тому, что можешь учить С, а из С++ возьми только то, что я сказал.

STL поначалу немного заморочена, но потом привыкаешь. Но очень полезна если не хочешь заморачиваться с самостоятельным выделением и освобождением памяти (хоть от этого в сложных проектах не уйти на 100%), и ловить соответствующие приколы, как-то утечки, двойное освобождение памяти и т. п.

Также пару добрых советов:
- помни, что в классах по умолчанию все члены класса - private. Поэтому скорее всего ты захочешь написать class CMyClass{ public: ...};
- для классов рекомендую переопределять оператор = если хочешь пользоваться конструкцией a=b для классов. В принципе, это необязательно, и в 95% C++ сам все правильно сделает (на самом деле, пока в классе нет динамических переменных, все будет хорошо). Но мне это добавляет спокойствия, так как я контролирую весь процесс. С той же целью (для успокоения души) рекомендую объявлять конструктор CMyClass::CMyClass(const CMyClass &a); если ты хочешь передавать объекты в функции по значению (чего я тебе очень не рекомендую - см. далее).
- все объекты (переменные класса) передавай в функции по ссылке (что лучше) или через указатель, но не по значению; простые переменные - как хочешь, хоть и по значению;
- работу со строками очень облегчает тип string в C++ (#include <string>). Только, если будешь делать ввод данных в него - используй cin (#include <iostream> ). Также использование string спасает от переполнения памяти в некоторых ситуациях.
- при использовании STL чтобы объявления некоторых переменных (например, итераторов) не рябило глаза, используй typedef. Например:

typedef deque<char>::size_type TBufferIndex;
TBufferIndex index;

#ifdef DEBUG
  printf ("Значание переменной: %d",a);
#endif

Good luck!

Поэтому C мне нужен не для написания драйверов и компиляторов, а для максимальной производительности, которую требуют эти модели.
создание моделей биологического нейрона и нейросетей.

Если уж серьезно увлекаться - то смотри в сторону LISP, в остальном не нужно изобретать велосипед, а посмотри как это код уже написан и отточен в других библиотеках. Например погляди на FANN - она как-раз написана на C и достаточно производительная, только в ней реализован только многослойный персептрон и нет большого разнообразия алгоритмов обучения (впрочем может уже допилили, давно ее не тыкал)

А еще можешь подглядеть код нейронок прямо из CERN'а, они все в открытом доступе выкладывают и фигню не кодят.

А еще ходят слухи, что если жабе выделить достаточное кол-во памяти, то она обрулит С и С++ вместе взятые по производительности.

Если и существует

У меня есть такой :)

Kwrite+gcc program.c+./a.out

prog.c

#include"stdio.h" int main(){ printf(«hello»); return 0; }

Зачинатель темы, слушай этот комментарий

Прата Язык Си Руководство для начинающих (S.Prata C Primer Plus)