我发现一个高人写的关于Ruby和JAVA的评论,超强!!

hk8846 2007-02-26 07:42:35
ruby真的不错值得掌握,他真的会给你带来惊喜,即使他将来不会取得主流地位,以其简练的语法,灵活有趣的表达方式,做一些辅助程序设计,诸如对效率要求不高的代码生成器、一些原来使用shell,awk,perl,phyton等脚本语言编写的脚本程序、小型应用等等,完全可以用ruby更简练地完成,坦率地说ruby的风格更适合unix/linux环境下不依赖IDE环境的c/c++程序员使用,其本身绝大部分是用C语言编写的,使用C/C++可以很自然地扩展之,当然效率不是什么大问题,将来可以VM甚至通过工具编译成机器码来解决解释语言的效率问题,关键是开发软件的效率,显然ruby面向对象动态语言的特性编写应用软件自然要比C/C++/JAVA方便得多,我不太看好日益烦杂的JAVA,近两年JAVA环境如果不进行彻底改造必将走向末路,不在语言本身,而在于其历史包袱,在于其不断膨胀的越来越复杂的类库与五花八门的框架,开源框架的不断涌现说明了语言具有活力,但一方面体现了JAVA“官方”没有提供一个完善的开发环境,框架的大量出现,使程序员有了多种选择,而同时无疑增加了学习的困难与负担,面对五花八门的框架与不断改进完善的类库,人们将不知所措无所适从,需要掌握的东西忒多必然扼杀人们学习的欲望与热情,JAVA世界需要改造与完善、需要和过去说再见,但更需要稳定与统一,否则必死无疑,C++之失败在于其没有摆脱C,同样JAVA为了赢得C/C++程序员也没有完全摆脱C++,基本数据类型的保留,庞大的类库,不一致的方法,累赘复杂的命名方式,太过严格的异常处理方式,C++之死在要承担历史包袱,JAVA恐怕也会死在历史包袱中,新增加的语言特性诸如泛型不过是语法糖,根下的JVM本身并不支持,EJB2已死,JDK1.5/EJB3远未流行。将来偶看好ruby,这才是程序员需要的高级语言(C则永远是程序员需要的低级语言),可笑的TAB+phyton则不是,乱麻一团的perl更不是。对于中国人来说ruby唯一的遗憾在于他是日本人开发的,然而科学应该无国界与种族,更应该无历史恩怨。
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flyin2006 2007-02-28
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python
hertcloud 2007-02-27
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目前

深入 .net..
wuqing5220 2007-02-27
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不跟风
我就走我的路
lnwuyaowei 2007-02-26
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因为我们总在学习,所以已经没有时间来思考。
行勝於言! 2007-02-26
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wj2929 2007-02-26
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嗯 ruby确实不错,尤其ruby on rails开发效率很高,正在学习中
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。

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