本人本科大二，隨手可以寫java網課上的倉儲系統(無法聯網，圖形化界面，sql)，在業內算什么水平呢？我做軟件已經20多年了。編程不僅是關于使用什么語言，而且是關于思考。編程語言只是一種工具。如果你熟

本人本科大二，隨手可以寫java網課上的倉儲系統(無法聯網，圖形化界面，sql)，在業內算什么水平呢？

我做軟件已經20多年了。編程不僅是關于使用什么語言，而且是關于思考。編程語言只是一種工具。如果你熟悉一個工具，那就沒什么值得驕傲的了，除非你想把編程和詩人比較一下。一個軟件要實現哪些功能，這些功能用戶如何使用才能酷、易用、穩定如新是最重要的。Adobe軟件工具的核心是算法，這三種語言都能很好地實現。

上世紀90年代初，我做了一個骨折圖像處理的基金項目，它有很多類似adobe的功能。當時，還沒有用C語言編寫的CSharp、Java語言或Adobe軟件，更不用說這些面向對象的語言了。

用C語言編寫，相當于手工制作。擦除一行需要逐位對每個點進行異或處理。與C#不同，可以刪除對象。對于圖像去噪、去毛刺、二值化和特征提取，需要編寫相應的算法。例如插值算法用于邊緣增強和平滑，圓形鄰域法用于模式匹配，現在很多算法都有函數庫，可以通過接口調用函數庫。它簡單得多，使用C#、C和Java就足夠了。

用C#、C 、Java能編寫出Adobe等級的行業軟件嗎？

這取決于數據量和樣本數。不同的樣本數和特征數據適合不同的算法。像神經網絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數據集來建立更好的預測模型。許多大型互聯網公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數據是數以億計的海量數據，這更適合于卷積神經網絡等深度學習算法。

如果樣本數量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數據集，你可以考慮使用卷積神經網絡和其他深度學習算法。

以下是一個圖表，用于說明根據樣本數量和數據集大小選擇的任何機器學習算法。

如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關注它。謝謝您！