- 一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络
@Duang~
机器学习tensorflow人工智能python
importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye
- 深度学习损失函数(含公式和代码)
New___dream
深度学习python
基础知识包含公式和代码均方误差损失函数(MeanSquaredError,MSE):适用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均平方误差。importtensorflowastf#构建神经网络模型model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10)])
- python tensorflow 零碎知识 转置卷积尺寸计算公式
m0_58709899
pythonpythontensorflow卷积神经网络
转置卷积尺寸计算公式前提调用的是如下情况的转置卷积函数importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers#搭建网络G_model=tf.keras.Sequential([#其他层1#其他层2#其他层...#转置卷积层layers.Conv2DTranspose(filters=128,kernel_size=5,strides=1,paddi
- RK3568笔记四:基于TensorFlow花卉图像分类部署
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。基于正点原子的ATK-DLRK3568部署测试。花卉图像分类任务,使用使用tf.keras.Sequential模型,简单构建模型,然后转换成RKNN模型部署到ATK-DLRK3568板子上。在PC使用Windows系统安装tensorflow,并创建虚拟环境进行训练,然后切换到VM下的RK3568环境,使用rknn-toolkit2把模型转成rknn模型部署
- TensorFlow常见方法
bbbbiu
pythontensorflow深度学习
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- Tensorflow2.0 定义模型的三种方法
cofisher
Tensorflow2.0深度学习tensorflow深度学习神经网络
1、API通过直接使用tf.keras.Sequential()函数可以轻松地构建网络,如:mobile=tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=False,weights='imagenet',input_shape=(224,224,3))mobile.trainable=Falsemodel=tf.keras.Sequential([sim
- 完美解决 ValueError: Input 0 of layer gru_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3,
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码Python常见buggru深度学习tensorflow
文章目录一、我原来的程序二、报错三、完美的解决办法加上return_sequences=True,总结一、我原来的程序model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Input(shape=(train_features.shape[1],)),tf.keras.layers.Reshape((1,train_features.shape[1])),tf.ke
- 【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数(TensorFlow2)
宛如近在咫尺
机器学习与深度学习TensorFlow2Python神经网络算法tensorflow
文章目录任务查看当前的准确率情况使用遗传算法进行优化完整代码任务使用启发式优化算法遗传算法对多层感知机中中间层神经个数进行优化,以提高模型的准确率。待优化的模型:基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP#MLP手写数字识别模型,待优化的参数为layer1、layer2model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(
- tensorflow2.0入门与实战 keras概述
阿光阿光
一补充python库pipinstallnumpypandasmatplotlibsklearn-ihttps://pypi.douban.com/simple二keraspandas库,用来读取数据matplotlib库,用来画图标使用传统的算法是不断的尝试来寻找最优的a和b,效率很低顺序模型:一个输入、一个输出,使用tf.keras.Sequential模式对应代码理解:importtenso
- 一文详解CNN 解决 Flowers 图像分类任务
目录前言加载并展示数据构件处理图像的pipeline搭建深度学习分类模型训练模型并观察结果加入了抑制过拟合措施并重新进行模型的训练和测试前言本文主要任务是使用通过tf.keras.Sequential搭建的模型进行各种花朵图像的分类,主要涉及到的内容有三个部分:使用tf.keras.Sequential搭建模型。使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directo
- 模型构建时的input_shape
兰钧
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当我们想要构建一个模型时,通常会使用tf.keras.Sequential的方法进行层次堆叠,在添加第一层网络结构时,我们要指定模型的input_shape,在这里有一个简便方法:如果数据格式是[num_examples,data_dim1,data_dim2,data_dim3,...],这样的形式的话,它的input_shape都可以统一写成:x_train.shape[1:],这种方法虽然简
- tensorflow中自定义激活函数
bjay
tensorflow计算机tensorflowpython
一、tensorflow中常用的模型定义importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64,kernel_initializer='normal',activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='normal',activatio
- 【强化学习】基于tensorflow2.x 的 PPO2(离散动作情况) 训练 CartPole-v1
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~
机器学习强化学习pythontensorflow深度学习python人工智能
算法流程代码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,activati
- 【tensorflow2.x】使用 wgan-gp 生成 mnist 手写数字
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深度学习python机器学习tensorflow深度学习pythonGAN计算机视觉
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportcv2classGenerator(tf.keras.Model):def__init__(self):super(Generator,self).__init__()self.fc=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),t
- 《Tensorflow 2.0 神经网络实践》学习笔记(1)Tensorflow 2.0 架构
厨师长爱炼丹
tensorflowpython深度学习机器学习tensorflowkeras
Keras框架Keras不是一个高层的机器学习框架的包装,而是一个用来定义和训练机器学习模型的API规范。基本示例importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportfashion_mnistn_classes=10model=tf.keras.Sequential([#堆叠keras层构建Modeltf.keras.layers.Conv
- valueerror: shapes (none, 1) and (none, 6) are incompatible
学习中小白
tensorflow深度学习神经网络
我在实验使用tensorflow实现图片分类,试图训练一个VGG19模型。vgg=tf.keras.applications.VGG19(weights='imagenet',include_top=False,pooling='max')vgg.trainable=Falsetf_vgg_model=tf.keras.Sequential([vgg,tf.keras.layers.Dense(6
- tensorflow.keras.models.Sequential——predict()、predict_classes()、predict_proba()方法的区别
条件漫步
Tensorflow2.X/Keras深度学习keraspredict
@创建于:2022.04.17@修改于:2022.04.17文章目录1、方法介绍2、建议使用predict(),进而改写3、predict()参数介绍4、参考链接predict()在tf.keras.Sequential和tf.keras.Model模块都有效;predict_classes()、predict_proba()方法在tf.keras.Sequential模块下有效,在tf.kera
- tf.keras.Sequential()
宇宙第一甜心
Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model)函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。a)序贯模型(Sequential):单输入单输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,没有跨层连接。这种模型编译速度快,操作也比较简单b)函数式模型(Model):多输入多输出,层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。对TensorFlow模型构建之
- tf.keras学习之sequential
spider_fu
tensorflow
参考https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Sequential做什么的?在官方文档中这样说:“listoflayerstoaddtothemodel.”其实就是将一系列的层次堆叠起来。继承于model使用importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential()方法addmodel.add(l
- tf.keras.Sequential详解
象象家的小蜜桃
tensorflow2使用keras深度学习python
tf.keras.Sequential可以将一些按顺序堆叠的层组织成一个tf.keras.Model类型有时会见到一些代码用tf.keras.models.Sequential,这个与tf.keras.Sequential没有区别model_1=tf.keras.Sequential()model_2=tf.keras.models.Sequential()print(type(model_1))
- Keras自定义模型
kang0709
Tensorflowtensorflow机器学习深度学习resnet
1.函数式API(FunctionAPI)tf.keras.Sequential模型是层的简单堆叠,无法表示任意模型。inputs=tf.keras.Input(shape=(32,))#构建一个输入张量#层layer的实例对象是callable的,他接受一个tensor,并返回一个处理之后的tensorx=layers.Dense(64,activation='relu')(inputs)x=l
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keras函数式模型全连接神经网络多输入多输出模型共享网络层残差网络Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,tf.keras.Sequential模型是层的简单堆叠,无法表示任意模型。使用Keras函数式API可以构建复杂的模型拓扑。例如:多输入模型,多输出模型,具有共享层的模型(同一层被调用多次),具有非序列数据流的模型(例如,残差连接)。全连接神经网络对于全连接神经网
- Tensorflow2.0学习笔记------构建高级模型
Forizon
tensorflow2.0
上文说到使用堆叠模型构建一个简单的网络,但是tf.keras.Sequential模型是层的简单堆叠,有很多模型中间有各种各样的连接方式。这就需要使用Keras函数式API,可以构建复杂的模型拓扑,例如:同一个层被多次调用、残差连接等,同时还可以使模型子类化,构建更加复杂的模型。一.函数式API使用函数式API的模型,层实例可调用并返回张量,训练方式和Sequential模型一样。Step1:使用
- HCIA-AI_深度学习_TensorFlow2模块tf.keras基本用法
Rain松
机器学习与深度学习深度学习tensorflowkeras
TensorFlow2模块tf.keras基本用法2TensorFlow2模块tf.keras基本用法2.1实验介绍2.2实验目的2.3实验步骤2.3.1模型构建2.3.1.1模型堆叠(tf.keras.Sequential)2.3.1.2函数式模型(tf.keras.Model,tf.keras.Input)2.3.1.3网络层(tf.keras.layers)2.3.2.3.1tf.keras
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番茄Salad
keras深度学习keras深度学习
通过model.summary()输出模型结构信息全连接神经网络创建模型代码#初始化模型model=tf.keras.Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(32,32,3)))#将二维扁平化为一维model.add(Dropout(0.1))model.add(Dense(2048,activation='relu'))model.add(Dropo
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plasma-deeplearning
tensorflowpythontensorflowapi
keras函数API-带注释全连接神经网络多输入多输出模型共享网络层残差网络Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,tf.keras.Sequential模型是层的简单堆叠,无法表示任意模型。使用Keras函数式API可以构建复杂的模型拓扑。例如:多输入模型,多输出模型,具有共享层的模型(同一层被调用多次),具有非序列数据流的模型(例如,残差连接)。全连接神经网络对于全连
- keras的Convolution1D参数简单整理
pycmy
学习笔记keras深度学习python
参考资料:https://blog.csdn.net/momaojia/article/details/65641430model=tf.keras.Sequential()model.add(Convolution1D(nb_filter=64,filter_length=3,activation=‘relu’,padding=“same”,input_shape=(100,20)))Convo
- Tensorflow2.x学习——4.Keras、层与模型
Summer142857
深度学习tensorflow深度学习
本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记,结合个人理解提取其中的关键内容,便于日后复习。1.Keras、层与模型1.1建立一个简单的模型1.1.1序贯模型tf.keras.Sequential支持方便地搭建序贯式模型:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersmodel=tf.keras.Sequential()model.a
- keras 分层学习率
防搞活机
keras学习tensorflow深度学习
使用tensorflow-addons,第一层学习率设置为1e-4,后面3层为1e-2importtensorflow_addonsastfa>>>model=tf.keras.Sequential([...tf.keras.Input(shape=(4,)),...tf.keras.layers.Dense(8),...tf.keras.layers.Dense(16),...tf.keras.
- 【TensorFlow模型构建】Sequential():通过层的堆叠,构建神经网络
no_candy
tensorflow神经网络深度学习
Keras有两种类型的模型,tf.keras.Sequential和函数式模型(Model)tf.keras可以运行任何keras兼容的代码,但要注意版本是否匹配,保存模型默认采用checkpointformat方式,也可以传递save_format='h5’来使用HDF5。最常见的模型是层的堆叠:tf.keras.Sequential,层的线性叠加。别名:tf.keras.models.Sequ
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C